（本文是京東集團技術委員會主席、京東智聯云總裁周博文關于世界互聯網大會互聯網發展論壇“人工智能：宇信機器，啟信局”分論壇的成績單）

尊敬的各位領導，各位專家，大家上午好，非常榮幸有這個機會再次來到烏鎮參加互聯網峰會，特別是人工智能論壇。

今天，我想分享我們對工業數字化和人工智能新戰場的一些想法。 剛才有嘉賓也說，2020年最大的特點是不確定性，但作為一名企業家，尤其是科技企業家，我們的使命是在不確定性中找到確定性。 我們的確定性是什么，在2020年的時間節點，我認為最確定性的是兩個第一是技術，第二是可持續發展。

從四次工業革命看來，每一次技術發展都將給整個行業帶來巨大的突破，人員和信息的使用和發展將帶來我們每個行業的變革，造福整個社會。 所以我的第一個觀點是以人工智能，大數據，云計算，物聯網為代表的產業驅動，產業數字化智能化是當前時代最大的確定性和機遇。 你為什么這么說。 從政府角度看，通過對新基礎設施的長期投資，以人工智能為代表的新基礎設施已成為數字經濟發展的核心動力，助力經濟高質量發展。

我想花點時間和大家分享這張照片，從企業的角度來看，工業智能化也成為每個企業實現業務轉型，擴大企業增長，提高工業質量的重要路徑。 這是我們做的研究。

一是從行業角度看，我們都看到，數字智能轉型的領導者在各個行業中脫穎而出，數字智能在行業中的程度差異很大，汽車和消費電子較領先，冶金，化工行業略有落后，但平均而言，只有7%左右的企業在智力轉化方面處于領先地位。 但一旦走在前面，結果就非常突出。

圖表第二部分成為龍頭后，企業的收入增長率和銷售利潤率都與同行業其他企業相比具有巨大的領先優勢，分別為5.5倍和2.4倍。

第三產業的數量智能能力與龍頭企業仍有較大差距。 領導者的數字智能水平為66，整個行業的平均水平僅為37，這表明對數字智能轉型的認識還有很大的提高空間。

第四張圖中很多企業在數字智能轉型過程中的數字智能能力正在不斷提升運作水平。我們看到，數字智能轉型的龍頭企業在智能運營方面取得了很好的效果，并與其他行業拉開了差距。 我們利用數字智能來思考如何提高現有業務的效率。 這塊我覺得下一批智能化企業需要完善的地方。

為什么需要工業智能，是工業動態平衡的發展方向，也是未來十年的機遇。 回顧國內產業鏈的變化，很早，從天然產品直接到消費者，很多都是區域性的。 工業化后，初級加工開始，原材料通過加工商和零售商到達消費者手中，國內市場在該地區開始，這是改革開放的結果。 加入WTO后，整個消費者接觸區域由國內向國際轉變，加工者與零售商，制造商與品牌之間的產業鏈出現了非常顯著的變化做生意。

自2008年大規模經濟刺激以來，工業化中工業要素的分工和協調變得更加密切，可以看到幾個重大變化。 第一個品牌和制造商是多對多的影射。 同時在品牌和零售商之間，這是從整個產業鏈的角度來看的。 從消費者方面看，行業的深刻變化反映了我們為消費者提供的價值。 如果有七層馬斯洛人滿足需求進行講解，可以先看到最滿意的生理再到安全，社交。 未來十到二十年如何發展，我們認為在工業智能的加持下，將意味著原材料供應商格局的改變，加工商分工將更加細化，品牌將進一步分層。 零售渠道將更加扁平化和高效化。 最終實現的核心基礎是萬物互聯的智能時代。 從消費者的角度來看，從最初的底層需求到馬斯洛最高的需求自我實現，每個人都有自己想要的個性化產品。

如果我們認識到工業智能是當前不可逆的浪潮，下一步人工智能將在浪潮中發揮主導作用。 為什么如此，關鍵是說兩個數字智能，工業數字智能的比重增長遠遠超過數字智能的工業化，表明工業數字智能具有巨大的潛力。第二右數字智能，服務業最高，農業偏低，為什么服務業數字智能效率這么高，第二如何提高行業和其他傳統行業的數字智能水平，這離不開人工智能。 第一個結論是，服務業智能化水平高有兩個原因。 到達消費者的第一個鏈接渠道通常是。 根據移動互聯網的誕生，我們接觸到金融、教育、零售、醫療、政府等行業消費者的時間序列。 第二，發展人工智能，深化人與人之間的合作這個場景的使用非常流行，非常高效，我們經歷了一個簡單的AI替代嘗試，要更多的AI增強，未來AI將重塑人與機器的分工。

例如，從消費者的角度來看，如何從消費者延伸到產業端，首先，歷史可以看到，當消費者到達數字渠道時，根據成千上萬人的創造力，人工智能可以準確、高效地為每一個消費者服務。 通過更好地滿足消費者的需求。 因此，我們可以看到，人工無法達到服務的粒度和及時性。

引導消費者端到制造端的第一個嘗試是如何通過全人工智能的方式幫助企業和生產鏈設計用戶所需的產品。

這是我們第一臺全人工智能設計的冰箱，也是京東“618”銷售的第一臺冰箱。

但消費者和工業端的能力不僅僅是設計，需求獲取，研發設計，冰箱的例子都可以涵蓋，而原材料采購，加工制造，包括質檢倉儲物流市場的交付都可以產生巨大的效率提升，基于此我們制造了第一家人工智能C2M工廠。

首先，從質檢端，小樣學習，學習復雜器件表面問題，通過5G技術提升人工質檢效率數十倍，質檢是制造業的最后一個環節，如何讓數字化過程透明化，提升上游品質，完成整個智能支撐改進。

人工智能幫助行業提高效率的原因是我們可以將智能決策切割成非常精細的粒度，人工智能決策具有一致性。 這種決策的價值在于消費者、客戶服務和制造。 一般組織有三個層次：行政，管理和決策。 我們可以提高粒度的準確性和一致性，從人工智能的角度，到人工客服的部署，以及到管理，提高客服中心管理的效率。

幫助商品制造改善決策，因此決策提供了大量的智能決策輔助。

對人工智能發展的挑戰是在開放現實世界環境中遇到的許多問題，如優步的自動駕駛。 人工智能的下一步是建立信任AI，我提出了六個想法。 一年后，這些領域的共識已經成為整個世界和整個領域的方向，并有了具體的進展。 時間關系不展開。

總之，工業數字化是不可逆轉的浪潮，工業數字化將成為未來十年人工智能的最大戰場。 京東智能云是以技術為基礎，做數量上的智能產業賦能者。