数字英雄们没有停下他们征服世界的脚步，一如工业革命的信徒试图将机器武装到所有的工厂。
在过去的一年多时间里，京东数科的一群工程师们顶着码农的称号，在远离北京 1000 多公里之外的长白山养猪场，开始了一场 " 猪圈数字革命 "。
人们已经在消费领域尝到了数字技术带来的甜头。现在，他们希望能有一场更彻底的变化——这些 IT 精英们在跨进猪场的第一刻起就对此深信不疑，但嗷嗷叫的黑猪们和异常刺鼻的猪粪臭也提醒着这些习惯了键盘声的知识分子们：这并不是一件容易的事。
事实上，陈生强也不愿意去做一件容易的事。
这位早已经功成名就，六年前就应该在福建晒太阳的京东前 CFO 之所以 " 二次创业 "，很大程度是因为想把 " 事情做出自己喜欢的样子 "。差不多一年前，他将京东金融升级改名京东数字科技，一度引起业内迷惑：陈生强是想干嘛？放着好好的金融的钱不赚，这是怎么了？
而在京东数科改名的一个多月后，已经六年多没有在知乎上冒泡的马化腾，深夜发出灵魂拷问：" 未来十年哪些基础学科突破会影响互联网科技产业？产业互联网和消费互联网融合创新，会带来哪些改变？"
此时，这些在北京出入写字楼的 IT 人才已经和长白山上的黑猪同吃同住多日。作为京东数科旗下的三大战略品牌之一京东农牧的先锋部队，他们要用数字技术去改造整个养猪场，实现全产业链的智能化升级—— " 猪脸识别 " 是其中最被大众记住的一个应用。
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与其说是领袖们的先知先觉，不如肯定中国的互联网产业的确到了某种意义上的 " 下半场 "。
几乎在前后脚时间里，阿里宣布将旗下阿里云事业群升级为阿里云智能事业群，成立新零售技术事业群，并进一步加大云计算和人工智能等技术在企业内部的比重。百度则进行了技术体系架构整合，将智能云事业部（ACU）升级为智能云事业群组（ACG），承载人工智能 To B 业务。
腾讯更不要说，除了马化腾提问造势，还进行了第四次组织架构调整，目标很明确：下半场 All in 产业互联网。
从另一个角度来说，数字零售出身的京东，在面对巨头们入局的产业互联网之战中，派出了京东数科应战。
1000 多年前古印度人发明了阿拉伯数字，但现在 " 数字 " 一词已被这群掌握了信息技术的工程师赋予了新的含义——一切皆可数字化。物理世界借助 "0" 和 "1" 的无限变化，投射到了虚拟的信息和互联网世界。
谷歌把内容文本数字化，借助搜索工具我们能获得全世界的消息；亚马逊把商品数字化，购物成为了点击鼠标按钮的行为；推特把人数字化，我们的喜怒哀乐都留在了虚拟世界；而 5G 之下的物联网把生产工具数字化，冰箱和电炉也有对话的可能。
但现在最难数字化的是人的经验。互联网巨头们盯住的正是这块最后的 " 硬骨头 "。
丹尼尔 · 卡内曼在《思考，快与慢》一书里，将人类大脑的思考分为系统 1 和系统 2，这位诺贝尔经济学奖得主用有趣的行为实验告诉我们，依靠直接的系统 1 往往并不正确，但我们却异常信赖它。
" 我们走访了非常多的养殖场，每个养殖场负责生产的老板都会滔滔不绝给我介绍他个人的养殖经验。当我听多了以后，我会发现每个人做事情，搞养殖，养猪也好，养牛也好，很多环节都不太一样。"
京东数科农牧产业参与其中的同事，在跑了一圈养殖基地后回来对北京的同事们说，" 这就引发了第一个思考，如果这个事情整个行业没有一个标准，怎么去提升行业的水平，提高我们的生产力，提高我们农业的水平。"
而这正是目前中国产业互联网的难点，每一个行业都有各自不同的特点，甚至相互之间很难标准化，尤其是作为最为传统的第一产业农业。
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神农大脑就是这么来的。它的出发点就是将行业里面优秀人才通过几十年积累下来的经验，进行数字形式的固化，并最终成为可以共享给全行业的数据。
在吉林长白山的精气神黑猪场，京东数科构建了一整套的智能化技术。比如成立研究院训练神农大脑（AI），在养猪场定制架设神农物联网设备（IoT），并设计神农系统（SaaS），最终把独创的养殖巡检机器人、饲喂机器人、3D 农业级摄像头等先进设备一并串在一起，在互联网世界里构筑了一个由数据组成的 " 养猪场 "。
好处是显而易见的。
要知道中国虽然是世界生猪养殖和猪肉消费第一大国，生猪养殖量和存栏量均占全球总数一半以上。但对于中国的养殖户来说，养猪一直以来都是一个及其吃力不讨好的劳动密集型产业。
数据显示，中国每生产一公斤猪肉，饲料成本就比美国贵 2 倍，人力成本比美国贵 5 倍。中国 Top20 养猪企业年生猪出栏量仅占全国总量 7% 左右，而美国仅 Top10 的企业就能达到占全国 40% 的比重，相比之下，中国集团化、规模化养猪程度亟需提高。
数字化、智能化是改变这一沉重并发展缓慢的行业的好办法。最先替代繁琐工作的是那些形态各异、岗位不同的智能机器人。巡检机器人集成了 3D 深度摄像头和温湿度感应器，可以检测猪舍气体、温度、湿度，并把信息反馈到控制中心，方便工作人员及时做出调整。
具有 " 猪脸识别 " 技术的巡检机器人，不但认得每一头猪，还能知道这头猪需要吃多少，这在传统养猪场里几乎是不可能的，并且每头猪的数据和另一个智能饲喂机器人同步，可以做到不让猪少吃一口，也不让猪多吃一克，做到不胖不瘦刚刚好。
" 刚刚好 " 是一个微妙的词，在我们中国人传统的 " 中庸之道 " 思想里，这代表着不偏不倚，差不多。而在数字化的科技语言中，" 刚刚好 " 应该翻译成 " 精准 "。
今年上半年，在国家能源集团南宁电厂的控制室里，有一天拥进很多人来，随后这些行业专家、老司机们见证了一个火电行业的 " 刚刚好 "：按照京东数字科技 Alpha 电算法的推荐值，锅炉热效率实现了提高。这一技术如果实现全国推广，每年可以为国家节约 70 亿元的燃煤消耗和污染治理费。
事实上，京东数科的这一 Alpha 电项目组研发的 AI+ 火力智能发电优化系统，需要控制上百个变量，锅炉优化问题甚至比 Alpha Go 围棋问题还复杂。
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区别于消费互联网中的数字技术应用，产业互联网的数字化改造很多时候并不具备生动的传播。前者由于人人都是使用者，切身感受会更加性感，但后者无论是痛点还是改造的想象空间，往往局限于行业从业者。
但这并不妨碍这些大刀阔斧的 " 革命者 " 的热情，虽然他们知道，很多时候对传统产业的智能化和数字化改造，都是隐藏在 " 冰山 " 下的工作。
阿里的博士王坚在他的那本薄薄的《在线》一书中说了一个浅显但真实的道理：流动或者在线的数据成为了新的基础设施。
而那些聪明的 IT 工程师们闯进传统产业，当然也并不会一帆风顺。数据化的新技术一定是互联网下半场竞争的 " 石油 "，但这石油如何燃烧，每个人的理解也并不相同。
我们如果有兴趣对比一下零售行业的数字化进程，从最初简单的商品 " 在线 "，到目前深度的 " 人 "、" 货 "、" 场 " 改造和再建，最终都需要回到零售的本质。曾经在零售行业，互联网一度想抛弃传统的旧世界，但另起炉灶的结果往往并不理想。
如果由此及彼，我们是否也可以认同在产业互联网的竞争中，对行业的数字化改造并不能改变行业的内在运行规律这一观点呢？
无论是阿里云对中小企业的赋能，还是腾讯宣称的产业互联网助手的角色，体现的也是这一认知。产业互联网是 B2B，而消费互联网是 B2C，作为京东数科的大脑，陈生强更愿意相信这是一件 "B2B2C" 的事业。
以养猪场的案例为例，京东数科的优势在于不仅仅是从技术的角度，改造了 B 端养猪场，背后京东集团的零售优势，让它有更多的条件可以去赋能养猪场——谁都知道养猪场的猪最终应该是出现在 C 端消费者的餐桌上。
去年普华永道发布了《科技赋能 B 端白皮书》，认为中国互联网下一个风口出现在 B 端，科技企业赋能 B 端、服务 C 端的 T2B2C 将成为主流商业模式。
也许到了今年这个时候，大家都能看清当时陈生强改名的意图了——很多人看小了他的野心。
来源：财经无忌
