元宇宙終究沒火過兩年
來源：傳播體操在ChatGPT快速破圈的同時，元宇宙的熱度卻一瀉千里。雖然互聯網大廠們都沒有否認元宇宙的長期想象力，但在行動上卻都紛紛表示了對元宇宙短期前景的悲觀。號稱改變
ChatGPT發布以來，人工智能大模型的浪潮快速席卷全球，加速布局大模型應用成為各行各業的共識。尤其是在工業等實體產業中，如何更好地釋放大模型的產業價值更是各界關注的焦點。京東集團此前就提出“大模型的價值=算法×算力×數據×產業厚度的平方”，其中“產業厚度”是大模型能否解決真實的產業痛點、為行業和社會創造價值的關鍵。
沿著從產業端切入大模型這一路徑，近日，京東工業上線行業首個采購大模型，該大模型聚焦工業品選型環節，既可為采購人提供關于商品型號、參數、規格等專業問題的咨詢服務，還能夠通過自然語言交流對復雜需求進行精準分析、做出專業的商品推薦，最大程度提升采購效率。據了解，這也是工業品采購領域首個具有實用價值的大模型產品，率先落地了人工智能技術應用與工業產業深度融合的產業實踐。
從依賴老師傅經驗到算法精準推薦大模型讓工業品采購更高效
一直以來，在工業品采購過程中，選型常常是有豐富經驗的“老師傅”才能勝任的工作。
一方面，工業品細分領域廣、長尾商品多、規格型號復雜，SKU可達數億級，同時工業生產的專業性又極強，工業品選型需要與設備、工況嚴格匹配，才能滿足業務需求;另一方面，采購人收到的日常需求，常常只有基本的商品名和簡單的功能描述，需要通過模糊需求快速精準定位目標商品。
要做到以上兩點，需要采購人對工況、商品、設備等等都要有豐富的經驗和深刻的理解，而這往往只有深浸行業十余年的“老師傅”才能做到。
京東工業采購大模型的出現，則用技術解決了這一問題。作為京東工業自主研發的專業選型大模型，其可以對復雜需求進行精準分析并給出專業的商品推薦。京東工采企業客戶只需點擊搜索欄右側的“智能導購”，即可進入工采智能導購模塊，通過多輪對話交互，采購人不僅可以用簡單的描述快速定位選型結果，還能夠基于參數需求進行進一步的規格篩選。
例如能源企業在布設油氣管道、安裝閥門時，采購人如果不知道該如何選擇符合業務場景需求的商品，即可在京東工采“智能導購”對話框中輸入所需的品類，如內螺紋球閥兩片式，大模型即可反饋該類閥門的特點和典型使用場景，并提示選型時需要重點關注的參數，如尺寸規格、材質、壓力等級、操作方式;待采購人按提示明確了具體參數范圍，如Q11F-16、DN32等之后，大模型就會推薦符合需求的規格型號并同步相應的商品鏈接;如果采購人更信任知名品牌的產品質量，大模型還能進一步自動篩選，只推薦相應品牌的產品，幫助采購人快速決策。
對比傳統的人工選型，工采智能導購大模型不僅能夠大幅提升企業的選型效率和精準度，還能夠擺脫對人員經驗的依賴，用技術保障采購服務質量。
持續深耕“產業厚度”讓大模型更懂行業、更懂企業
工采智能導購強大性能的背后，是京東工業在產業數據方面深厚的積累。
此前有業內人士表示：“大模型時代，得數據者得天下。”究其原因，數據是大模型訓練的基石和燃料，如果沒有數據，大模型的訓練就無法開展和持續。此外，當前技術領域的研究顯示，各類大模型在算法層往往區別并不大，而訓練數據才是真正區分且影響大模型性能的重要因素。
京東工業深耕工業產業多年，在工業品采購場景中長期摸爬滾打，鑄就了京東工業在大模型時代的先發優勢：擁有深厚的產業數據積累和對產業Know-How的深度洞察，能夠讓大模型“更懂行業、更懂企業”。
具體來看，在工采智能導購的訓練過程中，京東工業重點導入了三大類型數據。
一類是墨卡托商品數據，墨卡托是京東工業用AI技術疊加各品類頭部品牌商的專家經驗，提煉出商品共性后形成的一套統一商品參數，能夠有效解決過往工業品行業中商品參數不統一、商品類別不全的問題，統一工業供應鏈上的“語言體系”。截至目前，墨卡托標準商品庫已建設有四級類目，與1500家工業品專業品牌合作進行數據對接，共建有2500多個商品數據庫標準模板并開展應用，僅國內知名電線電纜品牌金杯電工就有超20萬款商品的數據接入到墨卡托。這些豐富的商品數據能夠讓大模型“更懂商品”，保障選型推薦的精準度。
一類是歷史采購數據，根據灼識咨詢的數據，京東工業在中國的工業供應鏈技術與服務市場已擁有最廣泛的客戶覆蓋，共服務了約6900個重點企業客戶和逾260萬個中小型企業。這些龐大的歷史采購數據能夠讓大模型對企業需求以及場景特點有著更深刻地理解，從而“更懂行業”。
此外，京東工業還積累了海量的客服咨詢數據，通過對這些數據的學習和訓練，則能顯著提升大模型的語義理解和問題回復能力，讓大模型“更懂人”。
從產業端切入大模型，如同從北坡攀爬技術珠峰，道路雖然更加艱難，卻有更波瀾壯闊的風景，有巨大的探索價值。未來，京東工業將繼續堅持做“難而有價值的事”的傳統，把產業厚度放在首位，深入行業一線，持續摸索大模型與實體產業應用結合的方式，為中國工業產業的高質量發展筑就堅實的技術基礎。
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