网上购物对于大家并不陌生，但每一次销售大促对电子商务来说都是一个考验。2017年京东618期间累计下单金额1199亿元，访问压力是平时的20倍。

想要支撑如此庞大的运营规模，除了零售经验还需要利用技术让零售变得更加智慧。京东CEO刘强东曾发表署名文章称，零售业正处在变革的前夜，一场暴风雨过后，整个行业会焕然一新：带来一些新的机会，同时也颠覆一些旧的模式。

过去20年的互联网只是整个零售数字化进程的一个“序幕”。互联网改变了交易端，但对供应端的影响还很小。数字化进程的下一幕，物联网和智能化对行业的改变会更加深刻、彻底。在我们即将跨入的智能时代，实现成本、效率、体验的方式将变得完全不同。这也是未来零售业创新和价值实现的机会所在。

第四次零售革命改变的不是零售的本质，而是零售的基础设施。也就是零售系统将变得极其可塑化、智能化和协同化，推动“无界零售”时代的到来，实现成本、效率、体验的升级。正是基于技术的应用和创新，多年来京东一直堪称业界标杆，成本、效率、体验已经成为其成功的关键。

为供应链加点“智慧”

正是基于智慧的供应链，京东才可以支撑618期间如此庞大的交易配送，最快一单在12分钟内完成。京东供应链基本形成了中小件，大件，冷链、B2B、跨境、众包6大供应链网络。胡浩说，融合京东过去12年的零售经验，京东打造敏捷、智慧、开放的零售供应链，不断满足日益变化的用户期望。

供应链有着众多的参与者和参与方式，链条长且复杂，要想实现智慧供应链就必须将零售数据和人工智能结合，实现供应链从设计到执行各个环节的智能化。像利用算法来预测需求、利用机器进行拣货等等。

为了实现智慧供应链的计划和执行，京东先后成了X和Y事业部，京东X事业部打造三大无人技术产品“无人仓、无人机、无人车”，京东Y事业部打造智慧供应链能力，利用人工智能技术驱动零售革新。

京东打造了覆盖从“商品、价格、计划、库存、协同”5个领域整体解决方案，帮助京东商城与合作伙伴解决“卖什么、怎么卖、卖多少、放哪里”的零售核心问题。胡浩指出，像智慧定价可以决定销售和毛利的能力，智慧计划可以更好地进行商品管理，智慧库存可以优化周转现货能力，当然这些环节还要进行协同形成一个智慧的链条。

京东使用了经济学中的量价关系价格弹性模型，针对上百万个差异化的SKU做出个性化的建模，动态为商品确定一个最优的价格。通过内部和外部数据，整合到价格弹性模型中，根据不同品类的商品定义多个价格影响变量。同时，动态定价系统建设了风控体系，保证定价不会错乱。

通过对每一个SKU去做特征值建模实现销售预测，了解到哪些特征值会影响销量，并预测相对准确的的销售量指导仓库下单和补货。再利用机器学习分析需求时还要考虑，像季节、地域等现实因素。依托人工智能京东已经实现了超过2000万商品单元的需求预测。

之后通过预测进行自动化商品补货应对电商规模和商品SKU的不断增长，一方面使用智能库存系统自动下达采购单解放运营人员，另一方面保证库存可以满足销量需求的同时不会造成库存积压。在消费品、服饰家居、大家电、3C数码四个品类自动补货系统将覆盖80%以上的采购场景。同时全网库存自动化调拨还将商品运到离消费者最近的地方。

在仓库中各种无人设备实现了自动化库存管理，智能搬运机器人AGV通过二维码识别和惯性导航行走；六轴机器人6-AXIS通过算法可以实现不同大小货品的码垛，提高30%的码垛效率；DELTA型分拣机器人采用3D视觉系统，能够实现动态拣选、自动更换捡拾器以及155ppm的作业节拍，最大速度可以实现一秒钟一次的分拣，效率提升至人工拣选的5到6倍。通过采用物联网技术，可以对人员,车辆运行和货物数据的采集、分析和深度挖掘，京东实现了从设备端到云端的物流智能管理，为智能化京东资产效率提供了助力。而京东正在使用的物联网设备中，也有英特尔芯片和技术带来的加成。

京东无人仓的智能分拣机器人

最终通过商品、价格、计划、库存的整体协同实现供应链的智慧化工作，形成了一个高效且庞大的供应链网络，京东90%以上的订单可以在24小时内送达。

智慧供应还在继续进化

利用技术驱动供应链的优化和创新已经成为智慧供应链的使命，就像上文描述的一样，大数据和人工智能已经毫无疑问成为智慧供应链的核心技术。通过业务流程的数字化，京东积累了大量的数据，为智慧化提供了有效支撑。

人工智能包括机器人、机器学习、深度学习等等都是通过大量京东的实际零售数据进行学习，将经验进行固化，构成供应链的核心功能。

早在2012年京东基于MapReduce计算框架署了大数据平台，目前数据量已经超过100PB，日均增长200TB。但不同数据源需要经过多次数据的抽取、转换和装载（ETL）过程才能到达数据仓库，成为联机分析处理/商业智能(OLAP/BI)的数据。

分析效率和持续的数据分析逐渐成为京东思考的问题，在京东看来只有数据的快速分析才能更好的支撑商业决策。所以京东通过和英特尔合作开始了从MapReduce向Spark迁移。在Spark计算框架下，各种操作会尽可能串接在一个阶段（stage）中，直到遇到数据交换（shuffle）或者最终运算结果输出，大大减少了对HDFS的访问。另外对于一些反复使用的数据可以将计算结果缓存到内存或者磁盘上，提高后续计算的访问效率。

京东大数据事业部技术经理刘彦伟表示，京东需要通过产品库存制定促销价格和策略，基于英特尔至强处理器平台的Spark-SQL，使得我们只需要不到原来一半的时间就可得到运算结果，实现更机动的促销方案，优化库存，实现利润最大化，实现整体供应链的优化。

应用大数据分析的供应链已经变得更加高效，但想要更加智慧还需要深度应用人工智能。京东的人工智能已经渗透到供应链的各个环节之中。京东YAIR（JD Y AI Platform for Retail Business）零售人工智能算法平台整合了预测平台、运筹优化平台、模拟仿真平台、舆情分析平台等四大平台，推动了京东供应链的持续创新。

YAIR零售人工智能算法平台是基于泛化能力，分离数据、模型和框架，自动寻找每种模型最优参数，集成不同模型，提供最优预测结果。同时平台还提供数据管理、模型选择、任务调度、结果可视等基础功能。

胡浩指出，京东将持续打造供应链人工智能平台的三大能力，包括预测、优化、模拟，这些构成未来商业决策核心的能力将通过开放平台的形式，帮助合作伙伴、零售商等，实现整体供应链的优化，带动行业共同前行。而新一代英特尔至强可扩展处理器为数据中心带来的性能更为出色、也更易扩展的架构可适用于各种新型场景，实现性能和效率的全面提升。

未来越来越多的技术也将涌入到供应链领域，京东希望将区块链和溯源防伪进行融合打造端到端的防伪溯源平台，连接消费者、零售商、品牌商、政府、行业协会、检测机构等，打造一个可信、安全、透明的经济生态。

这就是京东的智慧供应链和智慧零售构想，未来它们还会进一步进化，为整个零售行业的成本、效率、体验带来提升。

原文发布时间为：2017年9月28日

本文作者：王聪彬

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