云峰会上正式发布京东言犀大模型，同时发布言犀AI开发计算平台。会上透露，该平台已经启动预约注册，预计8月正式上线。

　　在峰会现场，京东展示了金融领域AI营销运营平台。可以看到，使用者通过简单的对话和操作，就能生成营销活动，覆盖从运营策略制定、快速搭建活动页面、批量生成营销文案和素材，到数字化投放等方面。

　　过去这套流程需要产品、研发、算法、设计、分析师五类职能人员，如今减少到一人；过去2000次人机交互次数也减少到少于50次。在大模型能力的加持下，营销方案的生产效率有了百倍提高。

　　京东探索研究院院长何晓冬介绍，言犀大模型支持语言、语音、视觉、多模态等，70%通用域数据，结合30%的行业数据，实现基座模型+垂直领域模型的精调，可服务于零售、金融、教育、政务等领域。何晓冬透露，计划在2024年上半年全面开放大模型能力，向产业输出定制化模型。此外，京东也在探索从语言大模型走向多模态数字人交互，而具身智能也将是京东探索研究院未来重点探索方向。

　　京东集团CEO许冉在京东云峰会上表示，大模型在京东内部已经取得明确的实践效果。京东在内部大量的业务场景都在深入探索大模型的应用，包括智能客服的水平提升、通过大模型优化产品搜索和推荐效果等。

　　通用还是行业，在大模型竞争进入白热化阶段，内部也开始出现路线分歧。何晓冬曾将通用大模型比作“高中生”，产业大模型比作“本科生”。

　　京东健康京医千询大模型就是一个典型的例子。与通用领域相比，医疗领域的大模型可谓是“貌合神离”。基于医疗场景的特殊性，容错率极低，这对语言大模型提出了更高的要求。

　　此外，目前已经发布的医疗大模型大都聚焦于文本数据。但是医疗数据中有超过90%的数据是来自于医学影像，因此，只有融合医学影像、文本、语音、视频等多模态信息的大模型才能契合实际需求。

　　京医千询大模型建立在言犀通用大模型基础上，通过超过亿级的高质量医患对话数据和大规模医学知识图谱构建。最大的特点是有共情和交互能力，可以理解复杂模态，包括图片、影像的医疗数据来做自主推理决策。

　　在大会现场，京东演示了将通用大模型转化为健康产业大模型的操作。通常来说，从数据准备、模型训练到模型部署，客户完成这套流程需要10余名科学家花费一周时间，而利用言犀AI开发计算平台，只需要1-2名算法人员在数分钟就能完成；通过平台模型加速工具的优化，还能节省90%的推理成本。

　　创造产业价值是大模型的目标。许冉展示了京东评价大模型价值的公式：大模型的价值=算法×算力×数据×产业厚度的平方。除了追求技术的先进性，京东还格外关注产业厚度——看重技术能在多少产业场景中切实应用，为社会真正创造价值。

　　京东自身的发展就来自产业场景，自身拥有包括零售、物流、科技、健康、工业、产发等多个领域的产业实践，为京东积攒起每年数百亿条的优势交互数据。训练京东言犀大模型的数据库，就由70%通用数据与30%数智供应链原生数据组成。这些产业数据和行业know-how。

　　在这轮技术热潮中，未来大语言模型技术下一步的关键走进现实。“还有多模态，如果想达到深层的涌现智能，必须进行深层次融合，真正做到多模态的通用人工智能，才能够说通用实现了。”京东探索研究院科学家，大模型训练与推理系统负责人薛超提到：大模型最终会从数字世界走入实体世界。他认为，物理实体世界拥有很大的创新空间，包括工业制造、机械臂、自动驾驶车，以及像波士顿动力的机械狗，这样在现实物理世界就变成了一个大的训练、培养环境，实现了机械智能，给物理实体世界带来更多自动化和潜在价值。