京东发布多项AI进展；开源JoyAI-LLMFlash模型降低技术门槛；数字人技术实现新突破。

人工智能技术在快速演进的过程中，面临着成本控制与性能优化之间的平衡难题，同时产业实际应用也常常遇到落地障碍。这些挑战已成为行业普遍关注的问题。近日，京东分享了部分AI研发与应用的阶段性成果，为解决上述痛点提供了切实可行的路径。通过持续的技术投入，京东正在推动AI从实验室走向实际场景，帮助更多企业和开发者受益。

在基础模型层面，京东首次开源了JoyAI-LLMFlash的Instruct版本。这一举措打破了以往大模型在参数规模上过度追求的局面。该模型创新性地引入基于纤维丛理论的FiberPO强化学习方法，在多项权威基准测试中展现出良好表现，在同等参数条件下达到了行业领先水准。模型强调高效响应、轻量化部署以及高精确度等特点，能够很好地适应代码开发、智能体构建以及终端应用等多种需求，尤其适合近期备受关注的智能体相关场景。这为广大开发者与中小企业提供了性价比更高的模型基础，从而显著降低了AI技术的使用门槛。

针对智能体开发中常见的token消耗较高问题，京东云依托JoyAI大模型，推出基于开源OpenClaw架构的多种产品形式，包括轻量云主机的一键部署方案、一体机以及云上SaaS版本。这些产品能够覆盖从个人开发者到中大型企业的不同需求。同时，自研的云原生推理框架进一步优化了推理过程的成本，还提供了CodingPlan大模型套餐包，帮助持续释放降本潜力。相关产品上线后，token调用量呈现明显增长趋势，体现了市场对这类解决方案的积极反馈。

数字人技术方面，京东推出的JoyStreamer实现了多项核心突破。它通过三大创新技术，有效解决了音视频同步不佳、多模态控制协调性不足以及长视频中身份保持不稳定等常见痛点，整体性能达到了商用级别，可广泛适用于电商直播、文旅讲解、新闻主播等众多行业场景。双教师DMD后训练技术让数字人能够在不额外增加训练数据的情况下，精准响应复杂指令并完成相应动作；动态CFG调制策略从根本上缓解了手脚动作与面部表情不协调、口型与声音匹配度不高等多维度控制冲突；历史帧结合伪最后一帧的结构设计，则保障了30秒以上长视频的稳定生成，全程维持数字人形象的一致性和动作的流畅性，满足直播、长视频制作以及广告片等实际商业需求。

依托JoyAI大模型与上述技术创新，JoyStreamer率先推出了自由态数字人，针对家电家居、时尚服饰等五大行业提供了精准适配的方案。这种数字人突破了传统形态中动作较为僵硬、姿态固定的限制，支持自然走动、灵活调整姿势，镜头跟随以及出画入画过程都显得流畅自然，即使在脸部出现遮挡时也能保持较高的保真质感。这种更贴近真实交互的形态，为数字人技术在更大范围内的规模化应用奠定了坚实基础。

在具身智能领域，京东基于多年多场景智能交互经验以及JoyAI大模型能力，推出了JoyInside附身智能解决方案，为智能家电、机器人等设备赋予高情商的交互大脑。该方案具备超拟人对话能力、适合全年龄段用户以及言行高度协调等优势。近期还新增了欢乐星球社交玩法与TTS语音升级功能，并联合京东京造打造了国内首个跨品类智能硬件社交网络，实现多设备之间的互联互通，同时支持八大方言交互。目前，JoyInside已与众多家电家居品牌以及机器人、AI玩具品牌展开深度合作，覆盖了多样化的实际使用场景。

此外，京东还打造了JoyInside一站式开发平台，帮助AI硬件从创意构思到量产落地形成完整闭环。平台计划在不久后举办首届创新大赛，面向全球开发者、硬件厂商以及AI创新团队，围绕智能家电、机器人、消费电子等品类，征集基于JoyInside交互的创新方案。优秀项目将通过京东云的技术支持、产业资源以及零售渠道，获得从孵化到产品推广的全链路助力，从而加速AI终端从概念阶段走向实际商用。

具身智能发展中面临的一个关键挑战是真实场景数据的不足，这直接影响了模型训练的效果。京东凭借在零售、物流、工业、外卖、家政等领域的丰富场景优势，正在建设全球规模较大、场景覆盖较全的具身智能数据采集中心。在数据采集过程中，将调动内部大量各类职业人员以及外部众多行业从业者参与，开展大规模的人类真实场景数据收集行动。未来一段时间内，京东计划积累大量人类真实场景视频数据以及机器人本体数据，推动具身智能产业从依赖算法仿真逐步转向以真实数据为驱动的发展模式，进而为机器人产业生态的进一步壮大提供有力支撑。

以上这些进展只是京东在AI研发与应用方面部分成果的体现。依托自身在供应链和场景资源上的独特优势，京东正积极推动JoyAI大模型在各类实际场景中的快速落地，并持续创造价值，成为AI技术与产业深度融合的实践者。未来，随着更多创新成果的涌现，AI将在更多领域展现出更大的潜力。