Jingdong Cao Peng: Thúc đẩy sự tích hợp sâu giữa AI và sản xuất, chăm sóc người cao tuổi, chính quyền

Trong thời gian diễn ra Kỳ họp “Hai hội” toàn quốc năm 2026, sự phát triển của ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo trở thành tâm điểm được quan tâm.

Theo dữ liệu trong ngành, đến năm 2025 số lượng doanh nghiệp AI của nước tôi vượt 6000; quy mô ngành cốt lõi dự kiến vượt 1,2 nghìn tỷ nhân dân tệ; quy mô năng lực tính toán thông minh đạt 1590 EFLOPS, đứng trong nhóm dẫn đầu toàn cầu; công nghệ AI đang tăng tốc hòa nhập với mọi lĩnh vực của nền kinh tế.

Ngày 5 tháng 3, Ủy viên Hội nghị Chính trị Hiệp thương Nhân dân Toàn quốc, Chủ tịch Ủy ban Kỹ thuật Tập đoàn JD, Tổng giám đốc điều hành JD Cloud, Tào Bằng đã đề xuất các kiến nghị nhằm thúc đẩy phát triển ngành công nghiệp AI, đưa ra quá trình chuyển đổi chiến lược từ mở rộng quy mô sang nâng cao hiệu năng, từ dẫn đầu ứng dụng sang dẫn dắt bằng hệ thống, đồng thời cung cấp định hướng cụ thể để củng cố nền tảng cho sự phát triển của “năng suất mới”.

Tào Bằng cho biết, mặc dù trong dịp Tết năm nay, tỷ lệ thẩm thấu ứng dụng AI của Trung Quốc đã tăng mạnh trong thời gian ngắn, và ngành công nghiệp AI của nước tôi đã hình thành ưu thế quy mô nhất định, nhưng so với các yêu cầu cao hơn của “năng suất mới”, ngành vẫn phải đối mặt với ba thách thức sâu sắc.

Thứ nhất, mức độ trưởng thành của hệ sinh thái chip nội địa chưa đủ dẫn đến tình trạng “cô lập hóa” tài nguyên tính toán. Hiện các nhà sản xuất nước ngoài vẫn chiếm gần 70% thị phần chip AI tại nước tôi; các nguồn lực tính toán nội địa tồn tại các vấn đề như phân tán, năng lực điều phối yếu, khiến mâu thuẫn cung-cầu về năng lực tính toán trở nên nổi bật.

Thứ hai, nghiên cứu phát triển công nghệ và nhu cầu của bối cảnh thực tế bị lệch nhau tạo thành “lửa ảo tham số”. Một số sản phẩm AI chỉ theo đuổi việc nâng cao thông số kỹ thuật, nhưng không giải quyết được các điểm đau thực tế của doanh nghiệp, cuối cùng trở thành vật trưng bày.

Thứ ba, các rào cản phối hợp xuyên lĩnh vực ngăn cản việc giải phóng giá trị. Trong ngành tồn tại sự không liền mạch giữa công nghệ, bối cảnh và dữ liệu, dẫn đến giá trị quy mô của công nghệ AI chưa được phát huy đầy đủ.

Trước các vấn đề “điểm đau” của ngành, Tào Bằng đề xuất ba khuyến nghị cốt lõi: củng cố nền tảng phổ cập tài nguyên tính toán, giải quyết vấn đề phân bổ không đồng đều và sử dụng kém hiệu quả của tài nguyên tính toán; tập trung vào sự hòa nhập mang lại hiệu quả thực của AI, thúc đẩy gắn kết sâu giữa nghiên cứu phát triển công nghệ và bối cảnh công nghiệp, loại bỏ sai lầm phát triển “tối thượng tham số”; xây dựng hệ sinh thái mở và phối hợp, phá vỡ rào cản hợp tác xuyên lĩnh vực và xuyên ngành, để lợi ích từ công nghệ AI lan tỏa đến toàn dân.

Về triển khai ngành công nghiệp AI, JD đã thông qua cơ chế “kép bánh xe” là đột phá công nghệ và triển khai theo bối cảnh. JD đã hình thành giải pháp mang tính hệ thống trong ba phương diện: đột phá công nghệ về năng lực tính toán tự chủ, nâng cao hiệu năng theo bối cảnh, và hòa nhập AI với ngành công nghiệp, qua đó cung cấp tham chiếu cho việc chuyển đổi của ngành.

Trong lĩnh vực năng lực tính toán tự chủ, trước thực trạng tỷ lệ tự cung tự cấp năng lực tính toán nội địa còn cần cải thiện và hệ sinh thái chưa hoàn thiện, JD tham gia sâu vào các nỗ lực đột phá công nghệ toàn chuỗi của giải pháp trí tuệ tính toán nội địa (từ phần cứng đến phần mềm). JD Cloud đã hình thành vòng khép kín công nghệ toàn chuỗi và năng lực ứng dụng quy mô hóa trong lĩnh vực thích ứng năng lực tính toán nội địa. Mô hình lớn JoyAI được tích hợp sâu vào “siêu chuỗi cung ứng” của JD, được ứng dụng rộng rãi trong hơn 2000 bối cảnh nghiệp vụ như bán lẻ, ô tô, năng lượng, chính vụ… đạt được việc triển khai quy mô hóa năng lực tính toán nội địa trong hoạt động kinh doanh thực tế.

Trong việc nâng cao hiệu năng theo bối cảnh, trước các vấn đề như hiệu suất triển khai công nghệ AI thấp trong ngành và chi phí nghiên cứu phát triển cao, JD đã phát hành mã nguồn mở cho tác nhân thông minh JoyAgent và công cụ phát triển JoyCode, nhằm hạ thấp ngưỡng áp dụng công nghệ AI.

Trong đó, JoyCode đã phục vụ hơn vạn nhà phát triển của JD, hỗ trợ nghiên cứu phát triển sản phẩm cho hàng trăm triệu người dùng; tỷ lệ chấp nhận mã sinh ra vượt 50%, thời gian phát triển trung bình rút ngắn 40%; thông qua phối hợp giữa hai nền tảng, trong nội bộ JD đã triển khai hơn 50.000 tác nhân thông minh cấp độ sản xuất, đạt mức tăng kép về khả năng nắm bắt “thấu hiểu nghiệp vụ” và hiệu năng vận hành; đồng thời cung cấp lộ trình thực hành để giải quyết vấn đề “lửa ảo tham số” cho ngành.

Trong lớp hòa nhập giữa AI và ngành công nghiệp, JD nhắm vào nhu cầu chuyển đổi số của nền kinh tế thực, đã giới thiệu nhiều dịch vụ và sản phẩm mang tính phổ cập.

Đối với ngành thương mại điện tử, JD miễn phí mở dịch vụ phát trực tiếp người dẫn kỹ thuật số (digital human) cho các nhà bán hàng, hỗ trợ xây dựng “phòng livestream” 7×24 giờ. Tính đến cuối quý IV năm 2025, dịch vụ này phủ sóng hơn 50.000 nhà bán; năm 2025, tổng lượng GMV do dịch vụ này thúc đẩy đạt hơn 23,5 tỷ nhân dân tệ (bao gồm AIGC), góp phần hiệu quả giải quyết vấn đề chi phí thu hút khách hàng cao và hiệu suất vận hành thấp của các nhà bán quy mô vừa và nhỏ.

Trong lĩnh vực thiết bị thông minh, thương hiệu JoyInside “đeo lên cơ thể” do JD xây dựng đã liên kết với hơn 40 hãng để triển khai các sản phẩm đa bối cảnh; đầu năm 2026 bổ sung các trò chơi xã giao và chức năng ghi âm giọng nói của tám phương ngữ; phối hợp với Jianzao đã xây dựng thiết bị thông minh xã giao đa nhóm ngành đầu tiên trong nước, đồng thời mở giải pháp tích hợp phần mềm và phần cứng, khơi dậy tiềm năng nâng cấp AI của ngành thiết bị phần cứng.

Trong tương lai, JD sẽ lấy “siêu chuỗi cung ứng” làm sợi dây liên kết, tiếp tục thúc đẩy sự hòa nhập sâu của AI với các lĩnh vực như sản xuất, chăm sóc người cao tuổi, chính vụ… đồng thời, thông qua các cách như chuỗi công cụ mã nguồn mở và các giải pháp cho ngành dạng mở, sẽ từng bước xây dựng vòng khép kín giá trị giữa công nghệ, bối cảnh và đời sống dân sinh; qua đó bơm thêm động lực bền vững cho việc nâng cao hiệu năng của ngành AI và thúc đẩy sự phát triển của “năng suất mới”.