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綠葉公司規(guī)模豬場VIP活動專區(qū) 135高效保健養(yǎng)豬技術(shù)

京東會怎么養(yǎng)豬?產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的始局和終局  

2019-02-13 09:26:43來源:網(wǎng)絡(luò)作者:瀏覽:次 分享:

  2019年,智能改造的焦點將慢慢從改變?nèi)说纳罘绞綌U展到改變生產(chǎn)方式。機器人、AI、物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)跟各產(chǎn)業(yè)進行深度鏈接后,產(chǎn)業(yè)“奇點”漸來臨。

  

但一切變革最終都逃離不了商業(yè)化的問題。技術(shù)改變生活方式,to C服務(wù)是基礎(chǔ),針對海量的消費個體,企業(yè)使用一次開發(fā)便可重復(fù)使用的技術(shù)模型讓邊際成本降到極致。

2019年,智能改造的焦點將慢慢從改變?nèi)说纳罘绞綌U展到改變生產(chǎn)方式。機器人、AI、物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)跟各產(chǎn)業(yè)進行深度鏈接后,產(chǎn)業(yè)“奇點”漸來臨。   

  

然而,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化是一門to B的生意,不同的產(chǎn)業(yè)甚至不同的企業(yè)客戶的環(huán)境及需求也許有著天淵之別。一切to C的玩法在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化中難以適用。要真正切入產(chǎn)業(yè)數(shù)字化,開拓者必須直面下面三個問題:

  

1.產(chǎn)業(yè)數(shù)字化是否僅能從垂直行業(yè)撬動?

  

2.怎么讓邊際效益最大化?

  

3.核心技術(shù)如何在不同場景實現(xiàn)有效遷移和應(yīng)用?

  

帶著這些疑問,日前,億邦動力與京東數(shù)字科技副總裁、技術(shù)研發(fā)部總經(jīng)理曹鵬進行了一次深入的對話。

  

始于定制化

  

億邦動力了解到,京東數(shù)字科技的前身是京東金融。2018年11月,京東金融品牌升級為京東數(shù)字科技,旗下包括京東金融、京東城市、京東農(nóng)牧、京東鉬媒、京東少東家五大子品牌。目前,京東數(shù)字科技以數(shù)據(jù)技術(shù)、AI、IoT三大時代前沿技術(shù)為核心,在數(shù)字金融、數(shù)字城市、數(shù)字農(nóng)業(yè)、數(shù)字營銷、數(shù)字校園等領(lǐng)域進行布局。

  

實際上,在積累了大數(shù)據(jù)分析、AI和視覺應(yīng)用等一系列技術(shù)后,京東去做產(chǎn)業(yè)數(shù)字化是一個自然而然的選擇。曹鵬指出,現(xiàn)在很多產(chǎn)業(yè)的發(fā)展都已經(jīng)很成熟,但成熟的運營體系也意味著很固化、急需突破升級。

  

“在大量新技術(shù)出現(xiàn)的前提下,很多事情在原本產(chǎn)業(yè)形態(tài)中不能做的,現(xiàn)在都可以去做了。這成為一些傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)進行模式變革的基礎(chǔ),讓其擁有成本大幅降低、流量大幅增長等新機會。”他說道。

  

曹鵬以智能養(yǎng)殖作為例子來闡述這個變革給產(chǎn)業(yè)帶來的能量。

  

在中國,養(yǎng)豬是一門比較傳統(tǒng)的產(chǎn)業(yè),其資源利用效率也遠低于美國——在中國飼料成本是美國的2倍,人工成本是美國的5倍(注:美國單個員工的工資水平是比中國高的)。兩個國家的產(chǎn)業(yè)區(qū)別在于美國養(yǎng)豬企業(yè)采用大量自動化設(shè)備取代人工工作。

  

  改變養(yǎng)豬產(chǎn)業(yè)的理論基礎(chǔ)和所需技術(shù)已經(jīng)成熟了。養(yǎng)豬的科研人員知道豬的生活習(xí)慣,知道在哪些準確的時間點給豬進行什么樣的反饋。這些理論僅局限于實驗室,不能大規(guī)模普及,因為僅靠人去精準做反饋是很難實現(xiàn)的。這一切“不可能”在新技術(shù)下終于可以實現(xiàn)了。

  

值得注意的是,新模式的實現(xiàn)僅靠技術(shù)支持是不夠的,在新技術(shù)落地過程中還需要對行業(yè)的理解能力。曹鵬向億邦動力表示,在很多改造升級的時候,京東數(shù)科提供的是數(shù)據(jù)能力、技術(shù)能力、用戶管理和運營能力等,傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)相應(yīng)拿出他們這幾十年積累下來對行業(yè)的理解。兩方進行深度結(jié)合實現(xiàn)的可實施的方案才是有價值的。

  

行業(yè)不同,雙方深度結(jié)合在產(chǎn)業(yè)摸索的時間也各不相同。曹鵬指出,有的企業(yè)有時需要兩到三年時間才能“摸到”門檻,這是產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的壁壘所在,也注定了產(chǎn)業(yè)數(shù)字化這種2B生意一開始必須走定制化路線。

  

“各個行業(yè)有不同的訴求,落地在每個行業(yè)的時候最開始一定是切到行業(yè)里面了解痛點是什么。因此一開始產(chǎn)業(yè)數(shù)字化可能沒機會做標準化。但在通過新技術(shù)給產(chǎn)業(yè)帶來變革后,就有樣本讓該行業(yè)的其他企業(yè)愿意去改變自己過去的流程,實現(xiàn)標準化了。”曹鵬說道。

  

讓技術(shù)在不同場景間遷移

  

當然,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化不只有養(yǎng)豬這一項。京東數(shù)科本身積累的數(shù)字技術(shù)能力是可以應(yīng)用到多個產(chǎn)業(yè)中的。雖說每一個行業(yè)最開始的解決方案大部分都是定制化,所使用的底層技術(shù)卻是類似的。如果能有效把底層技術(shù)在不同場景進行遷移甚至使用同一套系統(tǒng),那整個產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的邊際成本將會大大降低。

  

但這并不是一件易事。不同的產(chǎn)業(yè)擁有不同的場景,不同的場景的差異性和復(fù)雜性讓底層技術(shù)的遷移變得困難。對此,曹鵬舉了兩個不能用標準系統(tǒng)去處理的兩個場景。

  

場景一、私密情況。

  

比如銀行是要求數(shù)據(jù)不能外傳的。因此在跟銀行合作的時候,京東數(shù)科必須改變過去的合作模式,變成私有云+京東數(shù)科共有云的混合云模式,這個模型要在基于跨多個云的架構(gòu)上進行搭建。

  

場景二、斷網(wǎng)情況。

  

比如養(yǎng)豬業(yè)以及一些終端零售(線下店),有時候會存在沒有網(wǎng)的情況。在過去,大部分機型的很多能力(比如算法導(dǎo)航)都依賴于網(wǎng)絡(luò),所有計算模型都鋪在云端,有的甚至需要人工遙控,因此必須擁有網(wǎng)絡(luò)支撐。當沒網(wǎng)時,整個處理能力不可能跟傳統(tǒng)模式一樣把整個模型放在服務(wù)器上計算。而是把所有處理能力都向前推,推到終端上做邊緣計算,最后把結(jié)果計算出來后進行現(xiàn)場反饋,到某一個時刻再把數(shù)據(jù)回傳同步。

  

(編者注:邊緣計算是指在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的一側(cè),采用網(wǎng)絡(luò)、計算、存儲、應(yīng)用核心能力為一體的開放平臺,就近提供最近端服務(wù)。)

從上述兩個場景上看,雖然每個場景都需要運用到類似的技術(shù)能力(數(shù)據(jù)技術(shù)、AI、IoT),但因為不同場景的特性不同,京東數(shù)科需要基于不同場景,把技術(shù)系統(tǒng)做出相應(yīng)形態(tài)的改變,來滿足特定場景的一些特性。

  

那這個形態(tài)改變和技術(shù)遷移是如何實現(xiàn)的呢?曹鵬以圖像識別為例進行了分析。

  

在聯(lián)網(wǎng)場景,比如手機進行圖像識別的時候,手機會把圖像數(shù)據(jù)采集并傳輸?shù)椒⻊?wù)器上,并基于GPO(一種圖像技術(shù)處理計算模型)做整個圖像計算模型。

  

但在斷網(wǎng)的終端場景比如養(yǎng)豬場做豬的識別時,終端邊緣計算的模型是基于FPGA或一些AI芯片來做的,所以技術(shù)復(fù)制要做的是整個系統(tǒng)的遷移,相當于底層系統(tǒng)在新環(huán)境下做定制版來適應(yīng)該場景。

  

FPGA即現(xiàn)場可編程門陣列,是指一切通過軟件手段更改、配置器件內(nèi)部連接結(jié)構(gòu)和邏輯單元,完成既定設(shè)計功能的數(shù)字集成電路。簡單來說,通過類似可編程的模型,京東數(shù)科把底層模型復(fù)制到新場景,再利用其可編輯型變化成適合該場景的模型,來降低邊際成本。

  

搭生態(tài) 建立開源系統(tǒng)

  

從曹鵬的描述中可以整理出產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的商業(yè)思路——針對具體場景,京東數(shù)科在已有的技術(shù)能力中尋找產(chǎn)業(yè)所需的能力,然后跟產(chǎn)業(yè)中的企業(yè)一起合作探索定制化解決方案去推動產(chǎn)業(yè)變革。

  

在這個過程中,制定解決方案方是以技術(shù)提供方京東數(shù)科為導(dǎo)向的。那如果把制定解決方案方跟技術(shù)提供方進行分離呢?

  

當技術(shù)提供方作為一個平臺單位存在,垂直行業(yè)的服務(wù)商甚至該行業(yè)的企業(yè)本身就可在該平臺單元直接篩選適合自己的技術(shù)能力自己去制造適合自己的解決方案。

  

那這種看似邊際效益更高的開源體系會出現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化領(lǐng)域么?

  

曹鵬認為,在未來,這樣的開源體系是會出現(xiàn)的。這也是京東數(shù)科目前在不同產(chǎn)業(yè)和場景進行擴展的原因之一。

  

“比如做機房和金庫搬運的機器人。這種細分場景定制化很重,天花板也很低。但在做這些事情時,京東數(shù)科能積累一系列能力,比如底盤能力、控制能力、空間定位能力和物體識別能力。中國整個人力成本不斷增加,當機器人產(chǎn)業(yè)需求爆發(fā)的時候,京東數(shù)科就可以把這一系列能力開放出來變成一個平臺,大家就能利用平臺做自己定制的機器人。”曹鵬說道。

  

因此,在切入具體行業(yè)時,京東數(shù)科也會選擇不同的場景來積累不同的基礎(chǔ)底盤。比如去積累巡檢能力時,京東數(shù)科一方面會切入機房巡檢,這個場景代表一個封閉且地面平整規(guī)范的環(huán)境;另一方面,京東數(shù)科也會切入鐵路軌道的巡檢,這是一個室外且擁有很多變化的環(huán)境。

  

曹鵬告訴億邦動力,京東數(shù)科會嘗試在不同行業(yè)里面開展項目,通過做這些項目把能力積累下來。最后,這些能力會變成底層能力推動整個生態(tài)發(fā)展——更多的合作伙伴會進入到生態(tài)中,中間會有需求方、開發(fā)者、底層能力提供者。這些玩家進入后,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化才能越做越大。

  

“實際上現(xiàn)在京東數(shù)科已經(jīng)把部分技術(shù)開放出來了。比如AI底層的人臉識別能力和支付能力都是對外開放的,銀行可以用這些能力放在自己的App上去搭建自己產(chǎn)品。” 曹鵬舉例說道。

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