京东会怎么养猪？产业数字化的始局和终局
力、用户管理和运营能力等，传统产业相应拿出他们这几十年积累下来对行业的理解。两方进行深度结合实现的可实施的方案才是有价值的。行业不同，双方深度结合在产业摸索的时间也各不相同。曹鹏指出，有的企业有时需要两到三年时间才能“摸到”门槛，这是产业数字化的壁垒所在，也注定了产业数字化这种2B生意一开始必须走定制化路线。“各个行业有不同的诉求，落地在每个行业的时候最开始一定是切到行业里面了解痛点是什么。因此一开始产业数字化可能没机会做标准化。但在通过新技术给产业带来变革后，就有样本让该行业的其他企业愿意去改变自己过去的流程，实现标准化了。”曹鹏说道。让技术在不同场景间迁移当然，产业数字化不只有养猪这一项。京东数科本身积累的数字技术能力是可以应用到多个产业中的。虽说每一个行业最开始的解决方案大部分都是定制化，所使用的底层技术却是类似的。如果能有效把底层技术在不同场景进行迁移甚至使用同一套系统，那整个产业数字化的边际成本将会大大降低。但这并不是一件易事。不同的产业拥有不同的场景，不同的场景的差异性和复杂性让底层技术的迁移变得困难。对此，曹鹏举了两个不能用标准系统去处理的两个场景。场景一、私密情况。比如银行是要求数据不能外传的。因此在跟银行合作的时候，京东数科必须改变过去的合作模式，变成私有云+京东数科共有云的混合云模式，这个模型要在基于跨多个云的架构上进行搭建。场景二、断网情况。比如养猪业以及一些终端零售（线下店），有时候会存在没有网的情况。在过去，大部分机型的很多能力（比如算法导航）都依赖于网络，所有计算模型都铺在云端，有的甚至需要人工遥控，因此必须拥有网络支撑。当没网时，整个处理能力不可能跟传统模式一样把整个模型放在服务器上计算。而是把所有处理能力都向前推，推到终端上做边缘计算，最后把结果计算出来后进行现场反馈，到某一个时刻再把数据回传同步。（编者注：边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。）从上述两个场景上看，虽然每个场景都需要运用到类似的技术能力（数据技术、AI、IoT），但因为不同场景的特性不同，京东数科需要基于不同场景，把技术系统做出相应形态的改变，来满足特定场景的一些特性。那这个形态改变和技术迁移是如何实现的呢？曹鹏以图像识别为例进行了分析。在联网场景，比如手机进行图像识别的时候，手机会把图像数据采集并传输
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