京东重构技术版图

原标题：京东重构技术版图

对于后疫情时期急迫渴望复工复产、恢复元气的企业来说，想要借助智能技术来寻求创新增长，不可避免地要陷入纠结的权衡之中，既要让AI等新技术承载起更高更强的责任，同时，“见证奇迹的时刻”也不要太漫长。

高效落地、切实可靠、快速回报，这对任何一个ToB企业来说都不是件简单的事，也驱使着布局“新基建”的科技企业们各出奇招。

5月8日，京东发布的企业数字化转型项目——京东新动能计划，就在整合技术能力为基础设施的关键战略上，选择了企业客户的服务前台京东企业业务，来与京东智联云联手落地。

当“业务逻辑”开始成为企业与AI连接的关键点，或许向我们传递出了，“新基建”背景下的新企业生存法则。

后疫情时期，企业通向数字智能的三道枷锁

“上云”浪潮下，企业数字化早已不是什么新鲜事物，并且伴随AI等新技术的普及，已经成为企业追求新增长突破时考虑的首要手段。

但是不是只要将5G、AI、IoT、云计算、区块链等等技术做成一个大拼盘，再以云端SaaS等形式输出出去，企业只要如约付费，就可以品尝“新基建”的美好之处呢？

至少从京东“新动能计划”中，京东企业业务被选为落地执行的扛鼎者之一，就能发现，业务逻辑也是企业数字化中不可或缺的一部分。

为什么不打“单一技术牌”，可能要先回答一个问题——企业在抵达数字化的旅程中究竟要跨越哪些困境？

首先，技术领先优势不一定能够转化为企业的真实效率。

企业进行数字化转型的核心目标会追求技术效能与自身业务的适配。很多传统的技术服务公司先“闭门造车”打造创新的技术产品，然后再寻找市场定向提供解决方案，难免会在落地运行过程中，出现方案与真实情况不匹配、技术效能难以释放等问题。

这种情况有多严重呢，举个例子，2018年，谷歌是全球最大的云计算公司，并提供了大量开源技术，但当时它的云基础设施服务仅占全球市场的6％，远远落后于亚马逊、微软、IBM的云。其中的原因显然不是他们的技术优势不够突出，而是与之相比，与企业客户的交流、沟通、互动不足。因此前谷歌CEO埃里克施密特（Eric Schmidt）也承认“我们没有把正确的踏脚石打入云层”。而对业务场景的深入理解与洞察，正是企业服务的基石，也是企业数字化过程中必不可少的关键能力。

其次，技术与业务的匹配需要复杂的跨界整合。SiliconANGLE研究机构Wikibon首席研究官兼总经理Peter Burris在讨论云市场时，曾经提到，“要真正在企业中取得成功，你需要将先进的技术与伟大的参与结合起来”。

但将技术应用到企业具体业务中，是一套十分复杂的系统工程，既需要相关运营管理服务经验，也离不开对前沿技术创新的紧密跟进，以及对企业实际需求的精准洞察，同时，还要与企业复杂的管理流程相契合。换句话说，一个只知业务、不懂技术的平台，也很难激发智能技术的实用价值。

最后，企业数字化离不开高成效比的基础建设。在智能化中，我们往往过分追求炫酷的算法、庞大的算力，但海量海量数据的建设与管理，才能为企业智能输送养料。在这一方面，多年服务企业客户的京东企业业务团队就发现，智能供应链和数字化转型，对于很多传统企业来说依然是巨大的挑战。如果不对传统的企业IT系统，包括各类型的ERP、CRM、客服系统、电商系等等进行标准化、数字化的“中台”改造，后续的云端智能也是空中楼阁。

尤其当前，面对潜在的经济下行与疫情因素等的不确定性，企业普遍存在低能量运转的诉求，使得他们在投入数字化时更加谨慎，期望立竿见影的效果，而不是任其独自在技术巨浪中载沉载浮。

具体到这次京东“新动能计划”，两位执棋者一个是最懂企业的行业智库，一个是值得信赖的智能技术提供方，这就让整个项目在起跑线上就具备了高效适配的加速度。

以采购赛道为主轴：京东重构ToB技术服务版图

“京东新动能计划”的一期，在京东多年来积累的零售基础设施和技术产品中，选择了6大技术能力组件——京采云、NeuFoundry智能中台、智能交互RPA、京东智联云会议、协同办公平台和京东专有云，组成了技术底层。

在应用层面，打造了三个面向企业的解决方案——智能协同管理解决方案、智能采购解决方案、智能中台解决方案。

我们不妨以采购场景为例，来聊聊京东“新动能计划”怎样在服务场景和云技术集群之间担当好融合剂角色的。

智能采购解决方案中，我们可以看到几个至纤至悉的细节化考量：

一是个性化的用户区隔。针对大型企业、中小企业的不同诉求、资源、能力，不提供一揽子方案，而是设计个性化的管理模式；

二是差异化的技术矩阵。不同的业务场景，也对应着不同的技术产品，比如针对大型企业集团组织架构和管理流程设计的智采、慧采、翼采、京采云等定制化产品；中小企业则以京东企业购、丰客多、京东慧采SaaS版等标准化产品服务；

三是全流程的整体打通。京东智能采购方案，从采购前的需求管理、寻源招标、供应商管理，采购中的自助式、数字化商城运营，采购后的履约协同、财务结算的一站式管理，实现了供应链整体的智能化。

显然，与具体场景融合的业务逻辑成为了该计划落地的重要前提。凭借智能采购与企业已建立的 “连接”关系，京东其他的成熟技术组件也可以顺势嵌入企业多管理场景，彰显出极强的技术落地能力。

从量变到质变，京东企业价值的动能源泉

至此，我们或许可以从京东的企业业务布局中，来寻找智能化转型的另一种解题思路：

显然，业务逻辑能如此快速、整合的形式与技术能力组建融合，打造出服务千行百业的应用层，离不开京东企业业务的高效能动和价值输送。

主要体现在三个方面：

一是业务场景的量变锤炼。

前面我们提到，“新动能计划”是从内部应用场景中精选出来的成熟技术，经过千锤百炼后输出到企业端的。而承载着企业服务的，正是京东企业业务。

与一些“0企业服务经验”的技术公司不同，京东企业业务已经服务超过700万家活跃企业客户、6000多家大型集团企业客户，在这一过程中打磨的服务能力，也成为“新动能计划”的重要“软实力”。

以智能采购为例，京东企业业务从2014年就开始打造数字化采购技术能力，2017年布局智能化采购，在此期间，逐步搭建了一整套完整的产品体系。

早在“新动能计划”之前，京东企业业务就专门为采购场景推出了诸如iSRM智能工业品采购方案为核心的智能制造解决方案。因为他们发现，企业需要通过流程优化，减少资源损耗和沟通成本，进而推动智能供应链和数字化转型。因此，一个模板化的管理平台还不够，逐步形成了包括七大智能化采购平台、三大场景化采购产品、四条企业专属的供应链体系，以及200余个向合作伙伴开放的API接口的智能化产品体系。在帮助客户提升其现有体系技术水平的同时，也实现了采购、生产等业务平台的智能化升级。

从这个角度来看，如果说智能技术作为重要的战略资源和基础设施，已经拉开了企业战备赛的序幕。那么企业数字化服务市场的竞争身位，其实早在数年前的探索与铺陈中就开始书写韵脚。

二是关键技术的质变升级。

显然，京东企业业务在企业服务领域的实力输出，并不是一蹴而就的技术堆叠，而是跟随AI、IoT、云、5G等新技术应用的不断迭代，采用多种技术协同整合的方式，用6年多时间打造的整体服务能力。

比如将计算机视觉算法应用到采购领域，让用户可以通过手机扫码直接下单，直击工业品行业长期存在非标品多，缺乏标准信息管理，寻源难、采购价格不统一等问题。

借助“一物一码”的数字化技术，已为3000多万个工业品配置相应编码。扫码后，产品品牌、型号、价格都能一一显示。如果工厂中某设备或者零部件损坏，可迅速在京东平台中找到货源进行更换。

此外，基于长期在技术研发领域不断投入积累的技术能力和研发水平，京东企业业务还推出过推出过三款重量级技术产品——采购ERP、神算子数据平台和采购大脑。将5G、IoT、AI、云等应用型技术形成合力，搭建实用可信赖的智能技术体系，也让智能采购解决方案作为京东企业业务深耕企业市场多年的“王牌”技术产品，得以在当下收获“技术红利”，转变为支撑企业数字化转型的生力军。

三是企业服务的底层基因。众所周知，京东一直就有着开放平台的属性，与企业端保持着紧密的产业共振，而深耕企业市场的数年，也是京东企业业务把脉企业创新痛点，技术落地忧虑，进而交付符合B端真实诉求的解决方案的沉淀。

也决定了“新动能计划”的出发点，并不是重构技术，而是将京东自身的技术与业务基础当做地基，来赋能企业智能化。

全球经济环境以及供应链的变化，对于企业采购数字化市场来说是一个巨大的成长契机。而“新动能计划”能够赶上潮头，未尝不是一次从量变到质变的产业实证。

匠心与野心：京东ToB的“新基建”征程

“京东新动力计划”加速布局ToB市场，加上不少普惠方案，如开放AI、区块链等数字化模型和服务平台等等。从中，不难一窥新基建背景下，京东在企业级市场的发力点。

一方面，以京东企业业务这样的产业智囊为依托，让技术和新阶段的产业特征、企业周期、行业规律、业务创新等相匹配，从而让AI的价值最大化，企业数字化真正实现降本增效；

另一方面，以云为规模化部署的抓手，以企业业务拉开核心差异化，让京东的企业服务能够以不同技术满足不同企业的具体需求，通过定制找到最合适自己的方案，解决企业的后顾之忧。

后疫情时期，但困住企业的枷锁不只有技术本身，还有服务者对企业细致入微的关注和体察。这也是企业服务市场抓住新基建红利、超越竞品的时代机遇。从各业务单元“单兵作战”到跨部门协同发力，也恰恰说明京东的技术布局正在进入新阶段。

业务场景与技术场景的契合，犹如两个齿轮在匠人的操作下发出“咔”的一声，于是我们知道，严丝合缝的企业中枢开始转动，推动智能化的时代车轮向前滚动。京东企业业务也在科技厂商云集的B端市场，发出独属于自己的频率与回响。

生成海报

免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。