技术重构社会供应链-未来科技趋势白皮书_101页_24mb

技术重构社会供应链总结

核心内容

本白皮书《技术重构社会供应链》探讨了未来十年以人工智能、物联网、区块链、自主系统、下一代计算五大技术为基础，构建具有数智化、全链路和社会化特征的数智化社会供应链体系。京东作为以供应链为基础的技术与服务企业，通过“TIE”新增长飞轮，推动技术、产业和生态协同发展，实现对实体经济的赋能，提升社会效率和促进环境友好。

主要观点

• 数智化社会供应链是推动产业基础高级化和产业链现代化的重要手段，是社会数字化转型的关键基础。
• 五大技术（人工智能、物联网、区块链、自主系统、下一代计算）共同推动社会供应链向“5D”属性（Deep Tech、Deep Connectivity、Deep Data、Deep Intelligence、Deep Purposes）演进。
• 人工智能、物联网、区块链等技术将深入各个行业场景，包括零售、物流、金融、健康、城市等，实现降本增效和体验优化。
• 京东在这些技术领域有显著的布局和应用，例如智能人机交互平台“言犀”、C2M智能工厂、物联网行业解决方案等，推动供应链的智能化和数字化。

关键信息

1. 数智化社会供应链定义与特征

• 定义：数智化社会供应链指用数智化技术连接和优化社会生产、流通、服务的各个环节，降低社会成本、提高社会效率。
• 三大特征：
  • 数智化：通过数字协同和网络智能，持续优化垂直行业供应链的成本、效率与体验。
  • 全链路：实现从消费端到产业端价值链各个环节的整体优化与重构。
  • 社会化：通过开放平台，有效调动各价值链环节的社会化资源，提升敏捷响应与匹配效率。

2. 五大技术发展趋势与挑战

人工智能

• 技术背景：人工智能旨在了解智能实质，构建类人智能系统，涉及机器学习、机器视觉、自然语言处理等。
• 技术趋势：
  • 从感知智能向认知智能发展。
  • 多模态融合提高分析准确率。
  • 通用型视觉学习和边缘视觉计算推动技术落地。
• 发展挑战：
  • 可解释性不足。
  • 复杂知识表示学习的局限性。
  • 海量数据学习的挑战。
  • 复杂开放环境下的识别精度问题。

物联网

• 技术背景：物联网是人、物、服务泛在相连的互联网，具有感知、传输、智能处理等基本特征。
• 技术趋势：
  • 从设备孪生向场景孪生发展。
  • 云-边-端协同计算成为趋势。
  • 流式计算和事件驱动计算成为核心计算形式。
• 发展挑战：
  • 设备互联标准缺失。
  • 大规模多源异构数据处理。
  • 多方数据融合计算的隐私与安全问题。
  • 物联安全问题日益突出。

区块链

• 技术背景：区块链是将数学、密码学、互联网通信、分布式存储、共识协议等技术结合的信息技术术语，支持数据共享和共同鉴证。
• 技术趋势：
  • 高效安全的共识机制。
  • 跨链互通的联盟链。
  • 智能合约技术的广泛应用。
• 发展挑战：
  • 性能不足，难以支持大规模应用。
  • 安全问题，包括系统安全、用户隐私保护、智能合约漏洞等。
  • 合规性问题，如审计与监管缺失。

3. 技术赋能业务场景

• 智能零售：通过全场景、全渠道构建社会经济增长新动能，提升用户体验。
• 智能物流：实现自感知、自决策，提升社会资源匹配效率。
• 智能金融：以人工智能为核心，共建金融普惠生态。
• 智能健康：数字驱动重构健康医疗服务模式。
• 智能城市：利用人工智能和大数据打造智能城市。

4. 京东技术优势

• 数据积累：京东在零售、物流、金融、健康、智能城市等行业积累了丰富的数据资源。
• 技术应用：
  • “言犀”智能人机交互平台，提升客户服务与营销效率。
  • C2M智能工厂，实现从消费者需求到生产制造的高效衔接。
  • 物联网行业解决方案，涵盖智能家居、智能物流、智能金融等多个领域。
• 未来方向：推动技术与业务深度融合，提升社会经济的智能化水平。

5D属性与技术连接

• Deep Tech：通过硬件与软件的协同发展，推动物联网、人工智能等技术的深入应用。
• Deep Data：依托物联网设备和时序数据库，实现大规模数据存储和分析。
• Deep Connectivity：通过统一通讯协议和5G技术，提升设备互联能力。
• Deep Intelligence：借助边缘计算和智能合约，提升数据处理和决策智能化。
• Deep Purposes：通过技术赋能多个行业，实现经济价值和社会效益的提升。

结论

本白皮书总结了京东在推动数智化社会供应链方面的技术布局与应用实践，展示了五大技术在推动社会经济转型中的重要作用。京东通过技术与业务的深度融合，为行业提供可借鉴的实践案例，助力社会实现智能化、数字化、高效化的发展目标。