6月6日上午消息,在2015南京的紫金之巔互聯(lián)網(wǎng)高峰論壇會場上,京東集團副總裁鄧天卓分享了他對O2O市場的看法。
京東集團副總裁鄧天卓
鄧天卓認(rèn)為,格局比戰(zhàn)略重要,因為“一旦對格局的認(rèn)識發(fā)生錯誤,再好的戰(zhàn)略都白費。”
在O2O上,京東做的事情,就是改善信息傳遞并提升金融扭轉(zhuǎn)速度。通過降低運營費率,整合京東的線上和線下資源,加速產(chǎn)品流通速率,保證產(chǎn)品質(zhì)量,在降低成本的同事提升效率。
用鄧天卓的話說,就是“把資源占好,加速整個流通,提高效率,這是互聯(lián)網(wǎng)比較強大的優(yōu)勢”京東就是用這種“非常輕的方式做非常集中的聚合。”
通過鄧天卓對京東發(fā)展史的回顧,我們可以看到,2010年前京東主要作一個零售商而存在,2010年以后京東通過開放平臺,“從一個零售商轉(zhuǎn)變成一個平臺運營商,”因為“平臺運營商賺的不只是商品差價還包括服務(wù)差價。”所以京東通過服務(wù)能力的開放,通過規(guī)模效應(yīng)降低了營運成本,最終使得市值達到了400億。
此后從2013年開始京東除了使得實體店迅速電商化之外,還通過利用不同品類的不同經(jīng)營模式來滿足用戶需求。從鄧天卓提供的數(shù)據(jù)看,2013年國內(nèi)社會總量約24萬億,每年新增房地產(chǎn)約9萬億,社會零售總消費達到了26萬億,而京東就在品類的切入角度,找到了除汽車和生鮮之外的機會。
京東在品類經(jīng)營模式的探索中發(fā)現(xiàn),一方面可以通過采銷等方式降低流通環(huán)節(jié)、搬運成本以及存儲成本,另一方面,可以采用優(yōu)勢利用京東的平臺并結(jié)合線下的店進行資源整合。
從本源性角度看,O2O真正解決的是本地資源滿足本地需求。鄧天卓認(rèn)為主要包括三個因素,一是便利性,二是選擇性和其他價格。從整個O2O的情況看,京東考察了300余家公司后發(fā)現(xiàn),市場的分布主要是:第一從信息到交易,第二從實體店到虛擬店。由于用戶越來越少地進行店外交易而不是店內(nèi)交易,因此相比2014年,2015年全國實體店的流量下跌了20%。所以。從京東的角度看,未來O2O的將會是用戶進行虛擬店的消費場景交易。
從商業(yè)角度看,在O2O領(lǐng)域京東會提供一些技術(shù)和基礎(chǔ)架構(gòu)的解決方案,讓商家做真正的運營,把用戶服務(wù)好,讓用戶獲得在線上和線下同樣的體驗。從而實現(xiàn)用戶的多場景產(chǎn)品需求,低價格和個性化服務(wù)。
“我們期待對每一個人消費場景都有非常好的針對他的解決方案。”鄧天卓表示。
好文章,需要你的鼓勵
浙江大學(xué)團隊提出動態(tài)專家搜索方法,讓AI能根據(jù)不同問題靈活調(diào)整內(nèi)部專家配置。該方法在數(shù)學(xué)、編程等任務(wù)上顯著提升推理準(zhǔn)確率,且不增加計算成本。研究發(fā)現(xiàn)不同類型問題偏愛不同專家配置,為AI推理優(yōu)化開辟新路徑。
清華大學(xué)研究團隊提出SIRI方法,通過"壓縮-擴張"交替訓(xùn)練策略,成功解決了大型推理模型"話多且準(zhǔn)確率低"的問題。實驗顯示,該方法在數(shù)學(xué)競賽題上將模型準(zhǔn)確率提升43.2%的同時,輸出長度減少46.9%,真正實現(xiàn)了效率與性能的雙重優(yōu)化,為AI模型訓(xùn)練提供了新思路。
南洋理工大學(xué)與騰訊聯(lián)合研究團隊開發(fā)出Rolling Forcing技術(shù),實現(xiàn)AI視頻實時流式生成的重大突破。該技術(shù)通過滾動窗口聯(lián)合去噪、注意力錨點機制和高效訓(xùn)練算法三項創(chuàng)新,解決了長視頻生成中的錯誤累積問題,可在單GPU上以16fps速度生成多分鐘高質(zhì)量視頻,延遲僅0.76秒,質(zhì)量漂移指標(biāo)從傳統(tǒng)方法的1.66降至0.01,為交互式媒體和內(nèi)容創(chuàng)作開辟新可能。
華中科技大學(xué)研究團隊發(fā)現(xiàn),通過讓AI模型學(xué)習(xí)解決幾何問題,能夠顯著提升其空間理解能力。他們構(gòu)建了包含約30000個幾何題目的Euclid30K數(shù)據(jù)集,使用強化學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練多個AI模型。實驗結(jié)果顯示,幾何訓(xùn)練在四個空間智能測試基準(zhǔn)上都帶來顯著提升,其中最佳模型達到49.6%準(zhǔn)確率,超越此前最好成績。這項研究揭示了基礎(chǔ)幾何知識對培養(yǎng)AI空間智能的重要價值。