业绩表现 - 公司2025年一季度收入为3011亿元 同比增长15 8% 创近三年最高同比增速 [1] - 商品收入达2423亿元 同比增长16 2% 其中带电品类增长17 1% 日百品类增长14 9% 商超品类连续5个季度保持双位数增长 [2] 品类与供应链策略 - 公司与多个数码品牌深化战略合作 覆盖产品创新和市场营销 强化智能化及多元化产品体验 [2] - 推出2000亿元出口转内销扶持计划 已与上万家企业进入采购洽谈阶段 助力外贸企业开拓国内市场 [2] - 供应链基础设施升级带动用户体验优化 促进消费供需良性互动 [2] 技术投入与智能化转型 - 2017年以来累计研发投入达1456亿元 [3] - 公司内部运行超1 4万个智能体 覆盖协同办公 客户服务等五大核心场景 通过京东云JoyAgent平台输出AI能力 [3] - 技术赋能供应链各环节 包括精准库存管理 高效物流调配 个性化推荐等 巩固竞争优势并开拓新机遇 [3]

核心业务与技术表现 - 公司2025年一季度核心业务增长动能强劲 多项指标表现亮眼 展现稳健发展态势与创新活力 [1] - 自2017年向技术转型以来 研发投入累计达1456亿元 推动技术创新成果加速落地 [1] 人工智能与智能体应用 - 京东云上线DeepSeek产品并推出双引擎一站式平台 支持大模型开箱即用和智能体深度开发 [2] - 公司解耦协同办公 专业助手 客户服务 营销推广和数据应用五大核心场景 通过JoyAgent平台输出AI生产力 [2] - 内部智能体运行数量超过1.4万个 在多个业务场景产生显著价值 [2] - JoyCoder智能编码助手代码采纳率超40% 开发周期缩短30% [2] - AIGC技术使营销文案和场景图制作效率提升90% [2] - 直播服务品牌商超9000家 带动GMV增量超140亿元 [2] - 言犀智能体平台对外输出能力 为味全食品提升会议管理效率 为中国飞机租赁构建智能问答系统提升办公效率 [3] 云计算与基础设施 - 言犀AI开发计算平台支持20余种开源模型和100余种算法工具链 帮助客户开发专属大模型 [4] - 算力集群具备单集群2000卡调度能力和全局超10万卡调度能力 支持跨智算中心横向扩展 [4] - 通过软硬件协同优化将大模型算力利用率MFU提升至75% [4] - vGPU AI算力平台提升单台服务器推理性能50% 集群利用率提升70% 适配十余家国产算力资源 [4] - 云海AI存储支持千亿级参数大模型 4K随机写IOPS达1000万级 平均延迟100微秒级 支持百GB级带宽 [5] - 存储性能提升30%的同时通过存算分离技术实现成本下降30% [5] 安全与技术保障 - AI全密态机密容器能力确保模型参数与训练数据双域零泄露 提供金融级安全防护 [4]

红杉资本已经连续第三年关注AI应用的盈利前景。前两年，企业融到的钱或者资本支出，都被英伟达赚走了，从2023年的2000亿美元问题上升到去年的 6000亿美元问题。在最近的AI峰会（AI Ascent）上，该风投机构合伙人Pat Grady开玩笑说，自己投的一个创业者，今年还是冲着黄仁勋的演讲来的。 AI可以赚钱，也必须赚钱了。算力、数据、网络等都已经在那了。Pat Grady在PPT上画了一个巨大的圈，称AI目前可以服务的市场（TAM）规模已经达 到了万亿美元，而且还留有大量空白，等待年收入（而不是估值）10亿美元初创企业去填补。大模型厂商向产品布局，消费端成熟企业整合AI，都在挤 压初创企业的生存空间。 尽管红杉资本喊着，交付结果正在取代交付工具，成为真正通往这个万亿美元市场的商业模式。但这首先是为什么、最终是怎么做的问题。 红杉资本的另一位合伙人Konstantine Buhler在接下来的演讲中，部分解释了智能体时代的商业模式有别于SaaS时代的原因。构建智能体，仍然存在持久身 份问题（persistent identity），要复刻真正的记忆，让智能体在关键内容上保持一致，而在必要的地方有所差异，仍 ...

财务表现 - 一季度收入为3011亿元人民币（约415亿美元），同比增长15.8%，创近三年最高同比增速 [2] - 商品收入同比增长16.2%，各项业务均实现同比双位数增长 [3] - 带电品类收入同比增长17.1%，日百品类收入同比增长14.9%，商超品类连续5个季度保持双位数增长 [2] 用户增长与商家生态 - 季度活跃用户数连续6个季度同比双位数增长，增速超过20% [2] - 第三方商家成交用户数和订单量保持同比双位数增长 [2] - "京创双百计划"目标助力10万商家成交量同比增长超100% [3] 业务拓展与战略布局 - 推出2000亿元出口转内销扶持计划，已与上万家企业进入采购洽谈阶段 [3] - 京东MALL在全国18个城市开设20家门店，单店全渠道可售商品超20万种 [3] - 京东七鲜推进"1+N"模式，年底前完成京津地区全覆盖 [3] 技术创新与研发投入 - 自2017年以来累计研发投入达1456亿元 [4] - 内部运行超过1.4万个智能体，推动数智化转型 [4] - 发布医疗垂类大模型"京医千询"及全系产品"AI京医"、"京东卓医" [4] 管理与组织 - 创始人参与业务创新，2024年完成1800人次管理层培训 [2] - 截至4月30日，体系人员总数超过72万人 [5]

智能体 - 2025数据智能大会将于6月18日至19日在北京召开，大会将发布数智应用领域的多项标准 [1] - 智能体研发运营(AgentOps)是以智能体为核心对象，强调将传统AI模型开发与智能体特有的规划、推理、执行、反馈能力相结合，形成端到端的管理闭环 [1] - AI Agent有望在工业、教育、金融、零售、司法等多个行业率先落地 [1] - 智能体应用分为跨行业通用产品和垂类专业产品，前者发展相对成熟，后者有望成为B端数智化转型的重要抓手 [1] 航运 - 中美经贸高层会谈取得实质性进展，美方取消了共计91%的加征关税，中方相应取消了91%的反制关税 [2] - 美国有效关税率将从此前的28.4%下降至15.5%，这一降幅超出市场预期 [2] - 预计2025年美线运价提升10%，集运指数(欧线)主力合约日内涨超10% [2] - 多家A股航运上市公司公告称，目前订单量保持稳定，业务未受到明显影响 [2] 低空经济 - 四川将规划超40万平方公里报备空域，推行"能放尽放、能飞尽飞、能试尽试"试点政策 [3] - 现场发布8条低空运输航线，其中4条载人航线单程票价低至200元以内 [3] - 预计2025年我国低空经济市场规模将达到1.5万亿元，2035年有望达到3.5万亿元 [3] - 全国30个省份将低空经济发展纳入地方政府工作报告 [3] 智能眼镜 - 华为将于2025年5月19日发布智能眼镜等多款新品 [4] - 2024年全球智能眼镜市场的出货量为156.8万副，同比增长119% [4] - 中国智能眼镜市场出货量为16.7万副，同比增长44.0% [4] - 华为智能眼镜系列连续4年蝉联中国音频眼镜市场出货量第一 [4] 可复用火箭 - 中国航天科技集团六院140吨级重复使用液氧甲烷发动机完成首次整机试验并取得成功 [5] - 该发动机是我国推力最大的开式液氧甲烷发动机，将为可重复使用运载火箭提供核心动力 [5] - 可重复使用火箭的最大优势是可显著降低发射成本 [5] - 未来十年，技术创新与商业模式的成熟将成为行业爆发的关键 [5] 数字乡村 - 四部门联合印发《2025年数字乡村发展工作要点》 [6] - 2025年中国数字乡村市场规模预计突破2.2万亿元，2030年将达5.5万亿元 [6] - 智慧农业（占比45%）、乡村治理数字化（30%）和农村电商（25%）构成三大核心增长极 [6] - 到2025年底，全国行政村5G通达率超过90% [10] 3D打印 - 大型舱段、壳体高效率高精度增材制造技术项目荣获中国技协创新成果特等奖 [7] - 该技术通过不锈钢等金属材料3D打印高精度成形方法和复杂结构的智能3D打印路线设计 [7] - 2024年中国3D打印市场规模突破630亿元，较过去十年增长30倍 [7] - 预计2029年将超1000亿元，带动上下游产业链规模超3000亿元 [7] 其他行业新闻 - 六大头部硅料厂商正在探讨并购所有剩余产能，通过雪藏尾部产能实施更大力度的控产 [10] - 深圳市半导体与集成电路产业投资基金成立，规模50亿 [10] - 河南信阳新政：率先推行全面现房销售 [10] - 特斯拉发布人形机器人擎天柱"跳舞"视频 [11]

在公有云尚不完善的国内市场，Agent生态搭建主要是云服务大厂之间的"游戏"。 低调接入MCP协议（模型上下文协议，Model Context Protocol）之后，5月13日，字节跳动旗下云服务平台火山引擎对外展示Agent（智能体）搭建工具与代 表性案例，具体包括新视频生成模型、视觉深度思考模型、企业数据全场景智能体Data Agent等。 数据层面，火山引擎数据产品解决方案负责人萧然认为存在三方面困局：数据与数据、数据与工具、数据与人。为此，火山引擎在今年4月发布企业数据全 场景智能体Data Agent，可以帮助企业进行数据处理与业务决策，如借助大模型驱动的语义解析引擎，自动识别业务人员需求中 "营销效果评估""库存优 化"等关键语义标签。另外，Data Agent已支持多模态数据输入，可以处理和理解更为广泛和复杂的数据。 火山引擎HiAgent产品经理王靖萱将大模型与Agent实际落地过程形容为从浅水区驶向深水区。随着大模型持续发展，各行业客户都在尝试探索如何通过智能 体和大模型提升业务效果。现有的工具与技术可以完成60分的成绩，但在60分驶向90分的过程中存在一些暗礁，且大模型本身就存在黑盒属性 ...

核心观点 - OpenAI致力于打造用户首选的AI订阅服务和主要交互入口，构建平台生态系统以赋能开发者和掌握关键用户界面 [5] - 未来AI价值创造将呈现阶段性爆发：2025年聚焦智能体执行工作（编程）、2026年驱动科学发现、2027年大规模进入物理世界（机器人） [5][23] - 语音交互、编程能力、个性化定制是OpenAI三大战略方向，分别对应下一代交互方式、AI与现实世界连接手段及终极服务形态 [5][25][27][30] 市场与平台定位 - 目标成为核心AI订阅入口，构建激发财富创造的平台生态系统，掌握未来智能设备或操作系统级用户界面 [5] - 通过API深度集成推动标准化服务体系，可能催生类似HTTP级别的新协议以实现智能体间工具调用、认证支付等互联功能 [5][12] - 保留API业务的核心逻辑是实现服务融合，让用户通过OpenAI账户跨应用登录并接入ChatGPT界面 [9] 技术演进路径 - API基础设施向深度集成发展，未来或形成统一服务体系支持智能体协作网络 [5] - 算法突破仍是最大杠杆，可能存在10-100倍提升机会，与数据、计算构成三大成功要素 [20] - 多模态交互持续强化，传感器数据输入已通过API实现，未来将更系统化整合物理世界信息 [24] 产品战略方向 **语音交互** - 确定为未来核心交互方式之一，战略目标是开发人类水平语音系统 [5] - 语音+GUI混合模式将催生新设备形态，基础技术成熟后将引发用户行为迁移 [25][26] **编程能力** - 从垂直应用升级为核心战略，使AI从文本输出转向可执行代码生成 [27] - 进化路径：助手→智能体→独立应用程序，通过代码调用API实现现实世界操作 [5][28] **个性化定制** - 理想方案是小模型+万亿级上下文窗口，无需微调即可基于全量个人数据推理 [30] - 当前所有定制化方案均为过渡形态，最终实现跨场景的千人千面服务 [10] 商业化探索历程 - 早期尝试DALL-E后转向对话需求验证，ChatGPT推出验证用户与模型交互的强需求 [7][9] - GPT-3 API初期仅文案写作实现商业化，但Playground对话体验意外成为杀手级应用 [9] - 模型研发成本达十亿美元级，迫使公司寻求商业化路径支撑持续投入 [8] 研发管理方法论 - 保持小团队高密度创新，通过多项目并行避免组织冗余 [15] - 采用"向前工作"策略而非复杂长期规划，专注模型改进与产品迭代 [17][18] - 借鉴历史成功实验室原则，平衡研究人员自主探索与关键项目集中推进 [21] 行业趋势判断 - 大企业面临AI转型困境，决策流程缓慢导致被初创企业颠覆 [35][36] - 代际差异显著：年轻人将ChatGPT作为操作系统/人生顾问，年长者仅视为搜索替代品 [37][38][39] - 学术合作聚焦人文社科领域，通过开放模型访问支持艺术演变、社会偏见等研究 [31][32]

Manus开放注册及智能体赛道动态 - Manus正式开放注册并推出免费试用政策，新用户开局赠送1000积分且每日可获300积分[1][2] - 实测显示完成租房攻略任务需消耗267积分，每日新闻任务消耗704积分（占Plus会员月积分的18%）[3][9] - 付费会员体系分为三档：Basic（19美元/1900积分）、Plus（39美元/3900积分）、Pro（199美元/19900积分），均支持年付节省17%费用[8] - 用户反馈价格偏高，完成基础任务可能消耗较大比例积分[7][9][10] 智能体行业竞争格局 - 字节推出扣子空间，百度发布心响App，显示头部企业加速布局智能体赛道[15][17] - 行业出现新协议标准AG-UI，采用开放轻量架构，旨在标准化AI Agent与前端的交互方式[20][21] - 新协议可能降低类似Cursor的实时互动平台开发门槛，推动行业技术迭代[22] 行业发展趋势 - Manus开放注册反映智能体赛道竞争加剧，用户选择空间扩大[12][13] - MCP协议面临AG-UI等新兴标准的挑战，技术标准之争显现[18][19] - 智能体应用场景持续拓展，从内容生成（如活动介绍网页）到日常服务（新闻获取）均有覆盖[16][9]

在科学地平线网站的高质量科学数据推荐榜单页面上，分别列出了地球科学、生命科学、材料科学领域 排名前十的数据集。其中，在地球科学领域，由中国科学院青藏高原研究所等机构发布的"中国气象驱 动数据集（1979—2018）"暂列首位。 祝恒书介绍，为确保评价体系的合理性和公平性，研究团队共收集国内高校、科研院所等上百家机构发 布的数据集，并从规范性、可用性、可解释性、合规性4个维度对数据集作出评价。每一维度下，还设 置了不同子指标。"通过考核子指标，我们可以发现数据是否在某一维度内符合标准，从而对科学数据 的质量作出综合评价。"祝恒书说。 人工智能正在科研方面展现出巨大潜力。然而，随着其应用逐步加深，一些问题也浮出水面：大模型解 决学科领域问题的效能如何？科学数据供给的质量如何？是否有"裁判员"对大模型科研能力进行评价？ 近日，由中国科学院计算机网络信息中心牵头建设的科学地平线（SciHorizon）平台正式上线。作为国 际首个聚焦"数据+模型"角度、面向人工智能驱动科学研究的综合评价平台，科学地平线旨在评估大模 型在科研领域的应用能力以及科学数据质量，为科研人员使用大模型高效解决科学问题提供参考。 在科学地平线网站 ...

智能体的定义与特征 - 智能体由硬件、软件等多种要素组成，能够感知周围环境并做出判断和决策 [1] - 日常生活中的智能体包括辅助驾驶汽车（根据路况自主操作）和扫地机器人（识别不同污物并选择清洁方式） [1] - 智能体具备自主进化能力，可在陌生环境中自主学习并适应场景变化 [1] 智能体的进化历程 - 早期智能体如1997年"深蓝"仅依赖存储数据，缺乏规则外应对能力 [2] - 2014年AlphaGo开启"思维训练"模式，通过自我学习提升专项能力 [2] - 2022年ChatGPT等大语言模型标志智能体达到较高水平，具备跨领域联想能力（如结合青铜器纹样破译甲骨文） [2] 下一代智能体的发展方向 - 下一代智能体将具备自主学习能力，通过观察和互动掌握技能（如仅需一次示范即可学会骑自行车） [3] - 未来智能体将更自主适应，能主动获取信息、分解任务并完成（如厨房智能灶台记忆口味偏好、AI医生定制诊疗方案） [3] - 当前局限在于仅能完成固定场景任务，发展目标是实现"跨任务、跨场景、跨本体"能力 [3] 智能体的技术与社会影响 - 人工智能从数字世界向物理世界延伸，智能体可信性成为关键 [4] - 需界定行为边界与伦理规范，确保技术进步服务于人性需求 [4]