“国庆带全家去徒步，需要能装露营装备、防水耐磨的背包，最好轻便点适合女生背。” 当北京用户李女士在京东 APP 16.0 的 “爱购” 入口输入这段描述时，屏幕瞬间跳出三款匹配商品 —— 而非传统搜索页动辄数百条的杂乱列表。更令人意外的是，系统主动追问：“是否需要带独立鞋仓设计？推荐搭配儿童便携水壶，需一起查看吗？”
这种堪比线下金牌导购的交互体验，正是京东 10 月即将上线的 APP 16.0 版本的核心突破。在 2025 京东全球科技探索者大会上，CEO 许冉将其定义为 “零售 AI 战略的里程碑”：“我们用两年时间完成从技术探索到场景落地的跨越，‘爱购’功能让 AI 从实验室走进十亿用户的购物车。”
传统电商的关键词搜索逻辑正遭遇根本性挑战。京东零售 AI 负责人张科做过一组对比实验：用户寻找 “敏感肌保湿面霜” 时，传统系统平均返回 237 个结果，用户需手动筛选肤质适配性、成分安全性等 6 个维度；而 “爱购” 通过自然语言解析，直接推送 3-5 款精准匹配商品，决策效率提升 3 倍。这种差异的本质，是 “信息匹配” 与 “决策辅助” 的代际鸿沟 —— 前者像按索引找书，后者则是懂你的阅读顾问。
双脑驱动的技术内核：JoyAI 大模型的 “快慢思考” 艺术
“爱购” 功能的颠覆性体验，源于京东自主研发的 JoyAI 大模型家族构建的技术底座。这套被业内称为 “快慢思考” 的双模型架构，正在重新定义电商 AI 的能力边界。
负责 “快速响应” 的语义可控生成式推荐模型 OxygenRec，如同 AI 的 “直觉系统”。它基于 3B 参数的轻量化模型打造，能在 0.3 秒内完成用户需求的初步解析与商品匹配。其核心优势在于对 2000 万种商品属性的精准掌握，从冲锋衣的防水等级到面霜的香精成分，均能实现毫秒级特征匹配。而承担 “深度推理” 的电商多模态理解大模型 OxygenVLM，则是 AI 的 “分析系统”，依托 750B 参数的千亿级模型，融合文本、图像、用户行为等多维度数据，构建起类似人类的 “思维链”。
在内部测试中，这套架构创造了惊人数据：商品推荐准确率提升 40%，长尾商品曝光量增长 200%，尤其在 “节日场景组合购” 等复杂需求中表现突出。当用户输入 “给刚上大学的男生选生日礼物”，OxygenVLM 会自动关联 “18-22 岁男性”“宿舍场景”“性价比” 等隐性需求，推荐无线耳机、便携洗衣机等组合方案，而非简单罗列商品。
这种技术突破背后，是京东大模型战略的持续进化。从两年前提出 “大模型价值 = 算法 × 算力 × 数据 × 产业厚度 ²”，到如今迭代为 “模型 × 体验 × 产业厚度 ²”，“体验” 的加入标志着技术导向向用户价值的根本转变。JoyAI 大模型在权威评测榜单 rbench0924 上以 76.3 分位列全球第二、中国第一，为 “爱购” 功能提供了坚实的性能支撑。
重构零售生态：从 C 端体验到 B 端效率的双向革命
京东 APP 16.0 的升级绝非单一功能的优化，而是 “AI 重构供应链” 战略的关键落子，形成了 C 端体验与 B 端效率的双向赋能闭环。
在 C 端，“爱购” 功能正在打破购物的场景边界。它不仅能理解 “找商品” 的需求，更能响应 “解决问题” 的诉求。比如用户输入 “厨房漏水应急处理”，系统会同时推荐防水胶带、管道修补剂等商品，并附上操作教程视频；而 “宝宝发烧物理降温” 的查询，则会联动京东健康的 AI 诊疗能力，推荐退热贴的同时提供专业护理建议。这种跨场景服务能力，源于 JoyAI 大模型对零售、健康、物流等十余领域数据的深度融合。
对 B 端商家而言，“爱购” 功能带来的是供应链效率的革命。依托 Oxygen Forecaster 时序大模型，京东能将销量预测准确率提升 10% 以上，帮助商家优化选品与库存。某户外品牌负责人透露，通过 “爱购” 的需求解析数据，他们提前三个月推出带鞋仓的徒步背包，上市即成为爆款，库存周转效率提升 40%。更深远的影响在于，中小商家无需投入技术成本，就能通过京东开放的 JoyAgent 智能体平台，获得与大品牌同等的 AI 推荐能力 —— 目前已有超百万商家接入该生态。
这种生态重构的野心在京东的长期规划中愈发清晰。许冉在大会上宣布：“未来三年持续投入，带动形成万亿规模的人工智能生态。” 除了 “爱购” 功能，京东同步推出的万能数字人助手 “他她它”、附身智能平台 JoyInside 2.0，正在构建 “超级入口 – 数字助手 – 硬件中枢” 的立体服务网络。当用户在 APP 上与 “爱购” 交互的偏好，能同步到搭载 JoyInside 的智能音箱、机器人等硬件设备，一个全场景的智能生活服务生态已初具雏形。
行业变局：AI 购物的真实挑战与未来图景
“爱购” 功能的推出，无疑将激化电商行业的 AI 军备竞赛。但相较于技术参数的比拼，用户体验的细节与数据安全的保障，或许才是决胜关键。
京东在交互设计上暗藏巧思：“爱购” 的追问频率被严格控制在 3 次以内，避免过度打扰；用户可随时切换回传统搜索模式，兼顾习惯差异。更重要的是数据安全机制 —— 所有交互数据仅用于优化推荐模型，且采用联邦学习技术实现 “数据可用不可见”，打消用户隐私顾虑。
展望未来，“爱购” 功能的进化路径已然清晰。技术团队透露，后续版本将加入 AR 试穿、智能比价等功能，结合数字人技术实现 “虚拟导购一对一服务”。而随着 JoyAI 大模型多模态能力的提升，用户甚至可以上传一张穿搭照片，系统就能自动推荐同款或相似风格商品，真正实现 “所见即所得” 的购物体验。
从亚马逊的智能推荐到阿里的虚拟导购，电商行业从未停止对效率的追求。但京东 APP 16.0 的突破在于，它首次将 AI 从 “工具” 升级为 “伙伴”，通过理解 “为什么买” 重构了商品与人的连接方式。当 “爱购” 功能在 10 月正式上线，十亿用户的购物习惯或将被彻底改写 —— 这不仅是京东的战略里程碑，更是中国零售迈向 AI 原生时代的重要标志。
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