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从AIPC到JoyAI,京东AI布局全面升级 | 独家

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从 AIPC 到 JoyAI,京东 AI 布局全面升级 | 独家

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从AIPC到JoyAI,京东AI布局全面升级 | 独家


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2025 世界人工智能大会期间,京东动作频频,先是宣布旗下大模型品牌升级为 JoyAI,同时京东云还正式开源 JoyAgent 智能体。而在硬件方面,京东发布了 JoyInside 附身智能,并与数十家主流机器人品牌达成合作,包括陪伴类的 Fuzozo 芙崽、火火兔;教育领域的元萝卜 AI、心大陆、Folotoy、噜咔博士;产业领域的众擎、云深处、魔法原子等。

除此之外,笔者独家获悉,京东还与神州数码联手孵化名为“ 灵觅” 的 AIPC 品牌,该品牌目前推出两个系列— 灵觅 Pro Max 与灵觅 Pro,其中灵觅 Pro Max 搭载了英特尔全新第二代 Ultra 7 处理器, 灵觅 Pro 则是搭载了 AMD 锐龙 7000 系列 R7-8745H 处理器。据悉,此次亮相的两个系列产品仅是“ 灵觅” 涉足 AIPC 领域的开始,未来还将推出 AI 游戏本、AI 工作站及 AI 生态周边产品,逐步形成覆盖全场景的 AIPC 产品矩阵。

入局具身智能

在 WAIC 期间,京东集团高级副总裁、京东集团探索研究院副院长何晓冬在 WAIC 期间对具身智能的发展进行了一些分析与展望,他表示:“ 公众对 AI 和具身智能的期望是很高的,很容易在一个点就引爆。但要真正走入家庭,还有很多问题要解决。例如灵巧手的控制,具备多个自由度,比让机器人前滚翻要难得多。其次,大模型也尚未与机器人充分结合,例如还无法让机器人精准定位房间内的特定物体。” 整体而言,何晓冬对具身智能的发展保持乐观。他认为任何产业只要走向 C 端用户,就会迅速迭代成熟,智能驾驶就是如此。

而与一般公司直接攻克机器人本体不同的是,京东布局具身智能是从附身智能切入的。在本届 WAIC 上,京东发布了附身智能品牌 JoyInside,为机器人、机器狗和 AI 玩具等提供大模型驱动的对话能力。

面对为何有此布局的疑问时,何晓冬表示,很多机器人公司能够胜任机器人控制、运动,但还未针对性开发大模型、语音技术、对话智能体等,来实现与消费者的自然交互。对用户而言,消费者不再满足于‘ 能动的机器’,而是渴求‘ 懂我的伙伴’。

据了解,JoyInside 将角色大模型驱动的对话智能体植入智能硬件,基于日均超千万次交互沉淀,深入机器人、AI 玩具等终端设备,优化产品交互体验。

具体技术层面来看,在底层,JoyInside 通过京东云提供智算基础设施,并整合 RAG、TTS、ASR、LLM 等多模态能力,实现了开箱即用,免去了复杂的二次开发过程,让应用更为简单;

在支持系统层,JoyInside 搭建了主动对话、情绪检测、长期记忆等功能模块,并配套游戏化长期养成框架,比如在儿童教育、陪伴类场景,通过功能模块的能力,可赋予智能体“ 理解-决策-执行” 的完整服务能力,实现产品的个性化交互。

京东方面相关负责人告诉笔者,JoyInside 有四大优势:

  • 首先,高情商对话体验,海量知识库支持,长期记忆能力,快速精准响应,让每次交流如沐春风;
  • 第二,多元场景适配,从娱乐教育到工业制造,从个人需求到企业应用,全方位覆盖多种场景;
  • 第三,海量角色选择,支持角色定制,涵盖人设塑造,声音风格个性化,打造专属于您的独一无二 AI 伙伴;
  • 第四,言行高度一致,准确理解对话过程动作意图,并驱动动作精准执行。
  • 比如,在产业应用侧,京东通过与众擎机器人、云深处等机器人厂商的合作,利用 JoyInside 驱动具身智能产品,不仅能完成基础动作指令,还能驱动机器人生成与语义内容高度协调统一的动作。

开源 JoyAgent,布局企业级 AI

当前市场上常见的开源 Agent 主要是 SDK 或者框架,用户还需做进一步开发,而此次京东开源的 JoyAgent 则是业内首个完整开源了前端、后端、框架及核心子智能体,支持本地化部署,与平台解耦的企业级智能体。

而在高可用性方面,作为一款通用的开源多智能体,对于用户定制新场景功能,直接将相关智能体或者工具挂载到平台上即可快速调用。此外,平台预置了多种子智能体,支持 html、ppt、markdown 多种文件交付样式,搭配高并发 DAG 执行引擎,可以真正实现开箱即用。

值得注意的是,此次开源的 JoyAgent 智能体更轻量化,和平台耦合度低,无需依赖 MaaS 平台或云平台能力,用户可本地独立部署,使用更灵活。

虽然京东此次在 WAIC 上宣布了多项针对 AI 的布局,但从业务逻辑上看,京东目前的发展有优势,但也有劣势。

优势层面,主要集中在场景与数据上,京东凭借自有的零售、物流等方面的丰富场景,已经积累了垂类场景下海量的实战数据,后续对于垂类模型的优化、微调有先发优势。其次,京东数字人、智能客服等产品已经有规模化成熟的案例落地,商业化模式已经处于领先地位,同时,在技术方面,京东在模型压缩 (动态分层蒸馏) 到智能体协同 (DAG 引擎) 的全栈优化能力方面已经拥有一套成熟的方法论。

劣势方面,首当其冲是其云服务市场占有量,虽然近年来有所提升,但相较于友商,云服务市场规模依旧有所差距,而目前 Agent、大模型等服务大多还是以云服务的模式交付。其次,虽然京东在消费端、物流端场景强,但工业、医疗等领域需依赖外部合作拓展。

总体来看,对于京东而言,短期优势在于场景驱动的工程化能力与商业化速度,长期挑战则是生态规模构建与云服务市场进一步突破。未来若持续强化开源协同与跨行业渗透,才有可能在企业级 AI Agent 市场中占据主导地位。(本文首发于钛媒体 APP,作者|张申宇,编辑丨盖虹达)

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