到了2026年10月13日, 京东工业在上海这个地方, 参加了那个被称为第26届中国国际工业博览会的活动, 并且在这个活动上发布了那个叫做“工业世界模型”的东西, 这一举动完成了从认知工业供应链到连接物理世界的这种提升和跨越, 把工业AI应用从那种中心化的分析推向了在终端侧进行实时决策的方向, 同时也让工业生产现场拥有了能够感知未来的那种能力。

与此同时, 中国工业互联网研究院联合京东工业共同发布了《AI赋能企业价值量化评估研究》。该研究首次面向具体的业务场景, 提出了一个用于衡量价值的量化评价框架。

这个框架能够为企业在识别人工智能应用的实际成效以及优化资源投入方面, 提供一种方法上的参考与支持。

构建工业世界模型 让AI全面落地供应链场景

京东工业此前推出了一个版本, 这个版本的代号是 2.0, 构建了三层能力体系, 这层能力体系的作用是让系统能理解工业对象和业务状态, 同时完成对任务规划还有工具调用的工作, 另外就是链接业务系统和转化业务动作了, 本次工博会上发布了工业世界模型, 这标志着京东工业的模型体系发生了跃迁, 这次是从认知工业供应链到连接物理世界的这样的变化。

京东工业世界模型专注于生产制造、设备运维、物流流转、质量检测等高价值场景中那些最核心的需求, 从而完成那种具有前瞻性的决策规划活动。它的核心技术的覆盖范围包括了针对工业世界模型本身所使用的训练算法, 同时也涵盖了这些技术与计算层面的 AMD进行的深度融合以及相关的推理优化手段。

这种模式充分利用了京东工业方在工业数据方面所积累的财富, 利用其在行业知识层面积累的成果, 也利用了其对作业流程的深刻理解。通过这种方式来交付属于工业垂直领域特有的世界模型产物。

另外, 还结合了 AMD 这家公司在高性能计算技术上的能力, 并结合它们在边缘部署方面的技术能力, 从而开展对于具备现场状态理解能力的工作, 展开动态推演工作, 进行风险预测能力的探索活动, 最终目的是为了达成一种工业智能应用的目标。

这一种模式接着把工业人工智能的应用推着走, 让它从靠中央进行统计分析这种状态, 延伸到在靠近现场的地方去立刻做决策, 好让那些很复杂的现场里面的风险预测、对变化的推演分析、对于任务的理解能力, 以及辅助大家拍板做决定的功能, 全部都能在本地这边搞定, 这样一来就把响应的延时给降下去了, 也让数据的安全性能变得更强了, 同时还提升了部署时候的灵活性。

具备这种能够进行前瞻性决策功能的世界模型, 会使得工业现场的感知能力向未来延伸。京东方面对此进行了具体说明, 他们透露说, 世界模型的部署工作将在工业安全预警与人机协作这些具体的场景中首先展开, 通过这种方式来实现从发生问题之后才去处理, 转变为在问题出现之前就发出警告的转变。

负责京东工业技术工作的相关人员进行了解释, 他说工业人工智能发展的下一步方向, 是要结束那种依赖于中心化的数据分析模式, 转而走向分散在各终端设备上的实时决策机制, 这样的目的就是为了使那些复杂的工业操作环境真正获得对未来的预见和洞察能力。

在工博会上, 京东工业的大模型创新和场景落地赢得了多项荣誉, 全球首创的工业供应链商品数据智能生产与能力开放平台即京东工业“工品智炼”平台获中国工博会大奖, 它是唯一聚焦工业供应链领域的获奖产品, 另外还有AI智采管家获得CIIF数智技术奖, 这款AI应用针对中小制造企业需求, 它覆盖了从设计需求、选型采购到供应链交付的全链路AI化方案。

联合中国工联院, 共同开展对于人工智能技术怎样为企业价值的量化评估带来赋能作用的此项研究项目, 其核心目的是为了借助价值驱动的方式, 来推动人工智能技术的应用落地。

人工智能在产业里面的应用正在快速地渗透进各种领域。所以, 各个企业在发展之中还需要进一步去回答几个关键问题。这些问题包括业务改善这一状况是否确实已经发生了。还要弄清楚, 在这些改善效果里面, 有有多少比例是真正由人工智能带来的。

另外, 还得算清楚相关的收益能不能把投入的成本全部覆盖掉。目前来看, 人们对人工智能应用的评价主要还停留在模型性能、部署规模以及使用情况这些方面。这种评价体系很难让人充分看到人工智能对企业经营所做出的实际贡献是多少。

工博会主论坛上发布了《AI赋能企业价值量化评估研究——从“AI应用评价”迈向“AI价值评价”的探索》。这份报告是由中国工业互联网研究院与京东工业联合开展的。它在行业中首次提出了面向业务场景的价值量化评价框架。这样做是为了给企业识别AI应用成效提供方法参考, 同时也为优化资源投入提供参考依据。

研究的推动是让评价的视角, 由所谓的“AI应用水平”, 向着更深层的方向延伸, 也就是说, 要延伸到“A1驱动能力与价值”。把评价的重点放在什么地方呢? 是放在企业方面。企业运用AI来推动业务改进的能力怎么样, 以及由企业形成的、可供验证的价值, 其贡献程度如何, 这才是被落实的评价重点。

评价这种内涵的时候, 会把基础定在 AI技术、数据资源、组织能力还有业务场景是怎么融合在一起的这一方面。然后再去管一管, 去看看人工智能到底是怎样起到了实际的作用, 具体说就是看它对生产效率有没有帮助, 对经营管理是不是有效果, 在技术创新方面能不能发挥作用, 以及是不是真的创造了价值。

在测算方法这个方面, 研究提出的是一个叫做“业务改善识别、业务价值折算、AI贡献归因、AI净价值核算”这样的一种评价路径。举个例子来说, 就是要把业务边界给统一起来, 把比较口径也给统一起来。这样做, 是为了能够识别出在应用了AI技术之前和之后, 业务发生了什么变化。

最后, 还要确定出 AI到底起了多少实际的作用。再说说指标体系这个事, 研究是围绕着“提质”、“提效”、“降本”、“增收”这4个维度来开展的。它会把场景里面涉及到的那个业务数据, 给和企业那边的经营数据给衔接起来, 连在一起看。

这项研究为企业开展人工智能应用成效评估提供了一套分析框架, 这种框架能够对具体业务情况进行解释。它能够帮助企业准确识别出那些能够带来真正价值的应用场景。同时, 它还能提高企业在投入决策方面的针对性。此外, 它还允许企业通过持续开展评价工作来发现业务流程中的优化空间。

在以后的日子里, 大家觉得京东工业是想把那些在真实的供应链环节里已经通过了考验的人工智能技术能力, 从京东这个地方弄出来, 朝着更多的产业领域进行开放的工作, 去服务数量上更多的企业单位, 好让人工智能这一点东西最终能够真正地变成在工业供应链这一系列事情里面具有普遍受益特点的生产力工具。

这是负责京东工业技术方面的那个部门的头儿所说出来的话的意思。