《物种起源》年，达尔文在中讲了一个道理：能够生存的物种不是最强壮、最聪明的，而是那些对变化反应迅速的物种。

如果我们用这个生存法则来衡量互联网世界的“新物种”，似乎同样适用，比如刚刚诞生六周年的京东数学系。

单从时间来看，京东数学分部成立的时间并不长，但当互联网的重心转向ToB赛道，巨头们围绕数字经济渗透行业时，京东数学分部悄然成为最锋芒毕露的选手。

01不寻常的过渡路径

从2013年10月京东金融独立运营来看，过去6年的发展可以分为两个阶段：

前三年主要以消费金融和互联网金融为切入点，引入了以京保贝为代表的供应链金融和以京东白质为代表的消费金融，属于自营金融服务阶段；最近三年，我们专注于科技出口，尤其是2018年，京东金融升级为“京东Digital Branch”，数据技术、人工智能、物联网逐渐取代金融成为新的燃料。

从金融技术到数字技术，京东数学的“大跳跃”是一个奇迹，但也有一定的必然性。

京东数字分行成立初期，专注于风险定价技术的打磨，构建了一套底层的风险控制和信贷生态系统。比如在金融反欺诈方面，京东数学系通过建立机器学习模型，将按压度、机器视角等多维指标与生物行为数据相结合，将用户识别准确率提升至94.84%，为京东数学系的科技产出和ToB的商业布局奠定了基础。

京东数学系在转型的时候，抓住了数据和场景的双重优势。

正如京东， 陈生强， CEO在乌镇互联网大会上所说：“金融机构要发展技术，实现开放，与已经建立核心数字技术能力和场景能力的科技公司合作，这将是最高效、最划算的。实现社会资源价值最大化的双赢模式。”京东数学系的思路是优势互补，帮助金融机构打造自身核心能力，在守住风险底线的同时实现新的增长，逐步将“共建”的思维模式延伸到金融场景之外。

因此，不难解释京东数字科学的转型路径：早期的金融壁垒让京东数字科学的朋友更加注重技术研发，而金融领域海量的多维度、全类型的数据环境和严格的实战标准往往是锤炼技术的最佳训练场。

最后，当工业数字化成为趋势时，京东数字科学系作为一所技术学校出现了。

02骨骼中的实用基因

技术的魅力在于，任何模式的创新都有边界，但技术没有，一家技术公司可以同时跨越多个赛道。

在很多人的印象中，中，京东并不是一个擅长打技术牌的巨头，网络上流行的技术术语大多与京东无关，但是，我们不应该低估京东数字科学的技术基础。与那些习惯于喊技术赋能的互联网巨头相比，京东数科之所以能在中，这样一个工业数字化的赛道上扎根，不仅是技术的沉淀，更是骨子里的务实基因。

例如，在谈及产业数字化的话题时，陈生强曾给外界一些不解的看法：进入任何一个行业，都必须基于对产业需求的深刻理解，知道如何认识产业，尊重产业规律。数字技术公司必须与实体行业合作，而不是简单地向行业输出技术或互联网流量。

如果我们想找到一个具体的案例，http://1002的动作

网易是第一个宣布进入养猪业的互联网巨头。它采用了自己的农场和全产业链的自营生产模式，甚至发明了未央猪蹲在马桶上听音乐玩玩具的养猪福利.本质上，网易想要打磨的是一种生态高效的养殖模式。针对中和中，生产的中，高端消费市场，模式创新的价值在于技术。

京东统计局与业内顶尖专家联合打造了“神农Brain”，联合开发了知名的“猪脸识别”，并通过生物识别技术快速锁定和采集每头猪的数据，为养猪企业提供了“千猪千面”的精准饲养方案。同时可以自动调节猪舍内的风扇、水帘、暖气等设备，将养殖场整个生产过程数字化，为养殖企业提供智能化解决方案。

对比发现，网易养猪有网易产品特有的“小资产阶级情怀”，京东数学系的关键词是“共建”。两者最根本的区别在于，网易采用高科技自主养猪，而京东数学系则帮助养殖企业用高科技养猪，目的是寻找可复制的智能养殖解决方案。

以“猪脸识别”为例，我们之所以要在这个技术方案上下功夫，就是看到了农牧保险中的痛点。当时牲畜死亡后往往会出现许多欺诈性理赔，“猪脸识别”是动物核体的关键技术。正是对猪脸识别、声纹识别、视觉体重估测等技术的打磨，京东数码分公司将原有的养殖巡检机器人、饲喂机器人、3D农业摄像头等技术串联起来，为传统养殖业打造了一个智能猪场，实现了养殖场内实时监控、精准饲喂、智能环境控制等日常功能。

除了“智能养猪”，京东数字分公司的智能养殖解决方案也在逐步复制到智能养牛、智能水产等多个领域。例如，京东数字分公司在首农集团中4个奶牛场部署了智能养殖解决方案，实现了智能喷淋系统、精准饲喂系统、牛舍环境的控制，能够第一时间调整优化饲喂方案，真正实现了农场生产的数字化、智能化。

这种深化实体产业的做法是“不做浮冰”，正如京东曹鹏，副总裁所说，只有深入实体产业的中，与合作伙伴分享产业成本降低、效率提升带来的增量价值，才不会停留在输出技术或流量的初级水平。

03技术规格多样化布局

当京东进入第三个“三年”时，它已经走出金融，深化为工业。

简单梳理一下京东几个科目的布局，除了金融，已经有很多板块了，比如城市、农业、营销、资产管理。如果稍微了解一下工业数字化，京东数字科学找到了一条差异化的路径：虽然城市、农业、营销等业务看似并行，但金融是商业化的常用方式。除了自身的利润，这些业务还可以沉淀数据和行业洞察，进而建立金融与行业的联系。

应该说，阿里和腾讯在产业数字化方面还没有绝对领先，在京东数字分公司的数字科技共建路线上，也不乏成为头部公司的可能。但是，如果理解京东数学的过渡路径和骨子里的务实基因，预测京东数学的成长轨迹，就需要回到技术维度。

当曹鹏在媒体上就R&D投资京东，一事采访中时，他给出了答案：“对技术最大的投资是人，对技术最大的投资和最大的资产也是人，其他人像服务器，或者一些数据，但他们都是小脑袋。”相应地，京东和中超过60%的人员是技术型人才，这一比例还在增加。

随着长期人才板的建立，京东数学系迅速进入技术快车道：京东数学系拥有丰富的业务场景，新技术可以快速启动场景测试，然后进行快速迭代，短短两三年就能达到行业前列。

沿着这个思路，无论是养猪、机器人还是广告营销，本质上都是技术与商业的联动。事实也是如此。专注于机器学习、语言和语音、计算机视觉等基础技术。京东数学系六年来在中进行了系统的研发布局，并先后推出了一系列应用。

以语言语音基础技术为例，通过在自然语言理解、语音识别、语音合成等领域的深耕。京东积累了对话机器人、用户问题理解、用户问题回答、多轮对话管理、知识图谱、语音识别等重要技术能力。例如，语音识别技术的识别率在中的几个公共测试集中超过95%，在中自己的客户服务场景中超过93%。同时具有端点检测、说话人转换检测、说话人角色识别等差异化能力。

此外，京东在人工智能技术方面有明确的目标定位。就像小京灵，基于中在与用户通话时传递的多层次信息，将语言和语音的基础技术应用于智能客服一样，检测用户的情绪，及时将情绪化的客户转移到人工服务。这样，在提高客户服务质量的同时，底层技术的迭代优化进一步提高。

根据华兴资本创始人包凡，的说法，“当京东数字分公司将整套技术标准化和系统化时，它不仅可以由一个金融行业赋能，还可以扩展到多个实体行业。”有理由相信，产业布局充满技术规格的京东数字主体的边界将进一步向非金融场景扩散。

04写在最后

数字技术作为产业数字化的核心动力，注定是巨头们的新餐桌。

好在京东数学系没有狂热标榜“互联网基因”，没有盲目追求流量入口。相反，它采取了不同的方法，以务实的精神、脚踏实地的态度和技术学校深入培养数字技术。在熟悉的金融场景中与合作伙伴互补共建，在金融以外的行业深化自己的中，不求颠覆，帮助合作伙伴改变思维。

从六年前京东金融一枝独秀，到京东、京东农业、京东钼业传媒等新品牌的开业，已经抓住了产业数字化的第一个好品牌。