ChatGPT發(fā)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(yīng)用成為各行各業(yè)的共識。尤其是在工業(yè)等實(shí)體產(chǎn)業(yè)中，如何更好地釋放大模型的產(chǎn)業(yè)價值更是各界關(guān)注的焦點(diǎn)。京東集團(tuán)此前就提出“大模型的價值=算法×算力×數(shù)據(jù)×產(chǎn)業(yè)厚度的平方”，其中“產(chǎn)業(yè)厚度”是大模型能否解決真實(shí)的產(chǎn)業(yè)痛點(diǎn)、為行業(yè)和社會創(chuàng)造價值的關(guān)鍵。

　　沿著從產(chǎn)業(yè)端切入大模型這一路徑，近日，京東工業(yè)上線行業(yè)首個采購大模型，該大模型聚焦工業(yè)品選型環(huán)節(jié)，既可為采購人提供關(guān)于商品型號、參數(shù)、規(guī)格等專業(yè)問題的咨詢服務(wù)，還能夠通過自然語言交流對復(fù)雜需求進(jìn)行精準(zhǔn)分析、做出專業(yè)的商品推薦，最大程度提升采購效率。據(jù)了解，這也是工業(yè)品采購領(lǐng)域首個具有實(shí)用價值的大模型產(chǎn)品，率先落地了人工智能技術(shù)應(yīng)用與工業(yè)產(chǎn)業(yè)深度融合的產(chǎn)業(yè)實(shí)踐。

　　從依賴?yán)蠋煾到?jīng)驗(yàn)到算法精準(zhǔn)推薦 大模型讓工業(yè)品采購更高效

　　一直以來，在工業(yè)品采購過程中，選型常常是有豐富經(jīng)驗(yàn)的“老師傅”才能勝任的工作。

　　一方面，工業(yè)品細(xì)分領(lǐng)域廣、長尾商品多、規(guī)格型號復(fù)雜，SKU可達(dá)數(shù)億級，同時工業(yè)生產(chǎn)的專業(yè)性又極強(qiáng)，工業(yè)品選型需要與設(shè)備、工況嚴(yán)格匹配，才能滿足業(yè)務(wù)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(zhǔn)定位目標(biāo)商品。

　　要做到以上兩點(diǎn)，需要采購人對工況、商品、設(shè)備等等都要有豐富的經(jīng)驗(yàn)和深刻的理解，而這往往只有深浸行業(yè)十余年的“老師傅”才能做到。

　　京東工業(yè)采購大模型的出現(xiàn)，則用技術(shù)解決了這一問題。作為京東工業(yè)自主研發(fā)的專業(yè)選型大模型，其可以對復(fù)雜需求進(jìn)行精準(zhǔn)分析并給出專業(yè)的商品推薦。京東工采企業(yè)客戶只需點(diǎn)擊搜索欄右側(cè)的“智能導(dǎo)購”，即可進(jìn)入工采智能導(dǎo)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(jié)果，還能夠基于參數(shù)需求進(jìn)行進(jìn)一步的規(guī)格篩選。

　　例如能源企業(yè)在布設(shè)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(yè)務(wù)場景需求的商品，即可在京東工采“智能導(dǎo)購”對話框中輸入所需的品類，如內(nèi)螺紋球閥兩片式，大模型即可反饋該類閥門的特點(diǎn)和典型使用場景，并提示選型時需要重點(diǎn)關(guān)注的參數(shù)，如尺寸規(guī)格、材質(zhì)、壓力等級、操作方式;待采購人按提示明確了具體參數(shù)范圍，如Q11F-16、DN32等之后，大模型就會推薦符合需求的規(guī)格型號并同步相應(yīng)的商品鏈接;如果采購人更信任知名品牌的產(chǎn)品質(zhì)量，大模型還能進(jìn)一步自動篩選，只推薦相應(yīng)品牌的產(chǎn)品，幫助采購人快速決策。

　　對比傳統(tǒng)的人工選型，工采智能導(dǎo)購大模型不僅能夠大幅提升企業(yè)的選型效率和精準(zhǔn)度，還能夠擺脫對人員經(jīng)驗(yàn)的依賴，用技術(shù)保障采購服務(wù)質(zhì)量。

　　持續(xù)深耕“產(chǎn)業(yè)厚度” 讓大模型更懂行業(yè)、更懂企業(yè)

　　工采智能導(dǎo)購強(qiáng)大性能的背后，是京東工業(yè)在產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)方面深厚的積累。

　　此前有業(yè)內(nèi)人士表示：“大模型時代，得數(shù)據(jù)者得天下?！本科湓?#xff0c;數(shù)據(jù)是大模型訓(xùn)練的基石和燃料，如果沒有數(shù)據(jù)，大模型的訓(xùn)練就無法開展和持續(xù)。此外，當(dāng)前技術(shù)領(lǐng)域的研究顯示，各類大模型在算法層往往區(qū)別并不大，而訓(xùn)練數(shù)據(jù)才是真正區(qū)分且影響大模型性能的重要因素。

　　京東工業(yè)深耕工業(yè)產(chǎn)業(yè)多年，在工業(yè)品采購場景中長期摸爬滾打，鑄就了京東工業(yè)在大模型時代的先發(fā)優(yōu)勢：擁有深厚的產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)積累和對產(chǎn)業(yè)Know-How的深度洞察，能夠讓大模型“更懂行業(yè)、更懂企業(yè)”。

　　具體來看，在工采智能導(dǎo)購的訓(xùn)練過程中，京東工業(yè)重點(diǎn)導(dǎo)入了三大類型數(shù)據(jù)。

　　一類是墨卡托商品數(shù)據(jù)，墨卡托是京東工業(yè)用AI技術(shù)疊加各品類頭部品牌商的專家經(jīng)驗(yàn)，提煉出商品共性后形成的一套統(tǒng)一商品參數(shù)，能夠有效解決過往工業(yè)品行業(yè)中商品參數(shù)不統(tǒng)一、商品類別不全的問題，統(tǒng)一工業(yè)供應(yīng)鏈上的“語言體系”。截至目前，墨卡托標(biāo)準(zhǔn)商品庫已建設(shè)有四級類目，與1500家工業(yè)品專業(yè)品牌合作進(jìn)行數(shù)據(jù)對接，共建有2500多個商品數(shù)據(jù)庫標(biāo)準(zhǔn)模板并開展應(yīng)用，僅國內(nèi)知名電線電纜品牌金杯電工就有超20萬款商品的數(shù)據(jù)接入到墨卡托。這些豐富的商品數(shù)據(jù)能夠讓大模型“更懂商品”，保障選型推薦的精準(zhǔn)度。

　　一類是歷史采購數(shù)據(jù)，根據(jù)灼識咨詢的數(shù)據(jù)，京東工業(yè)在中國的工業(yè)供應(yīng)鏈技術(shù)與服務(wù)市場已擁有最廣泛的客戶覆蓋，共服務(wù)了約6900個重點(diǎn)企業(yè)客戶和逾260萬個中小型企業(yè)。這些龐大的歷史采購數(shù)據(jù)能夠讓大模型對企業(yè)需求以及場景特點(diǎn)有著更深刻地理解，從而“更懂行業(yè)”。

　　此外，京東工業(yè)還積累了海量的客服咨詢數(shù)據(jù)，通過對這些數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，則能顯著提升大模型的語義理解和問題回復(fù)能力，讓大模型“更懂人”。

　　從產(chǎn)業(yè)端切入大模型，如同從北坡攀爬技術(shù)珠峰，道路雖然更加艱難，卻有更波瀾壯闊的風(fēng)景，有巨大的探索價值。未來，京東工業(yè)將繼續(xù)堅(jiān)持做“難而有價值的事”的傳統(tǒng)，把產(chǎn)業(yè)厚度放在首位，深入行業(yè)一線，持續(xù)摸索大模型與實(shí)體產(chǎn)業(yè)應(yīng)用結(jié)合的方式，為中國工業(yè)產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展筑就堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)。