AIGC重塑电商叙事：京东“千人千面”实践下的智能工业化内容未来

TL;DR：

京东零售的AIGC实践，特别是“京点点”平台，正通过构建多模态理解与生成大模型、引入智能体协同系统，将电商内容生产从传统“手工业”推向“智能工业化”，实现了素材生成效率95%以上的提升和成本99%以上的降低，并为消费者带来极致的“千人千面”个性化体验，预示着内容营销与商业增长模式的深层变革。

在数字商业的浩瀚海洋中，内容始终是连接商品与消费者的桥梁。然而，随着电商平台商品 SKU 数量的爆炸式增长和用户需求日益碎片化、个性化，传统的内容制作模式正面临前所未有的效率与成本瓶颈。京东零售（JD Retail）近期公布的 AIGC 实践，以其前瞻性的技术架构和显著的商业落地成果，为行业描绘了一幅内容驱动型电商的未来图景。这不仅是技术层面的突破，更是对商业模式、产业生态乃至消费者体验的深层重塑。

技术原理与创新点解析：从“千人千面”素材到智能引擎

京东零售视觉与 AIGC 部负责人李岩博士在 2025 QCon 全球软件开发大会（上海站）上分享了其在“千人千面”商品素材生成方面的核心技术框架和实践经验¹。这一实践的核心在于，将传统的“人找货”模式进化为 AIGC 驱动下的“货找人”，从“千人千面”的搜索推荐，延伸至**“千人千面”的商品素材**。

• 电商2.0的愿景与挑战： 电商已迈入 2.0 时代，其典型特征包括更智能的供需匹配、高效供应链、全流程 AI 服务、沉浸式虚拟购物体验，以及极致的个性化。其中，“千人千面”商品素材生成是实现极致个性化的关键一环。例如，一件冲锋衣，户外功能需求型买家关注防风防水，颜控型买家注重美观搭配，价格敏感型则聚焦促销优惠，而 AIGC 的目标是为每一类用户精准生成匹配其关注点的视觉素材。

• “千人百面”的务实路径： 理想状态下，“千人千面”要求为每一个用户实时生成独特的商品素材，这在当前推理资源和效率下是一个天文数字般的挑战。京东零售采取了“千人百面”甚至“千人十面”的务实策略，即针对一个商品，预先识别并匹配最有可能的 K 个人群画像，然后批量生成对应人群的个性化素材，以平衡业务收益与推理成本。

• 双核心模型驱动： 支撑这一体系的是两大关键模型：

  1. 电商零售多模态理解大模型（OxygenVLM）——理解中枢： 这是一个基于 Vision Language Model (VLM) 的技术框架，采用 MoE (Mixture of Experts) 架构的 Decoder-only Large Language Model。其创新点在于如何在激活电商零售垂域推理能力的同时保持通用能力。通过设计针对通用场景和电商零售场景的训练任务与数据，结合 GRPO 策略的强化学习，以及多维度奖励模型（逻辑一致性、表述清晰度、语义相似度、格式规范性），该模型能够精准理解用户画像、商品多模态信息（标题、类目、价格、商详、评论、主图）并结合世界知识，推导出营销卖点、主图场景描述及布局设定等生成指令集。CoT (Chain of Thought) 训练样本的引入，进一步提升了模型的深度推理能力。
  2. 可控视觉生成模型——生成中枢： 这是一个基于多条件扩散模型。它不仅输入 Timestep 和文本 Prompt，还将商品主体、文字、布局 Layout、贴片等作为可控条件。这解决了当前生成模型文本指令跟随能力较弱的痛点。尽管电商领域对商品信息一致性和准确性的要求极高，生成可用率仍有提升空间，但其技术演进路径（从 Stable Diffusion + ControlNet/ReferenceNet 到 DiT + Redux，再到 VAE 编码整合 Context 维度）展现了其在确保商品信息不失真的前提下，实现高度可控生成的努力。Google搜索内容也印证了“京点点”平台通过自研的 ReferenceNet 实现图像特征一致性零样本注入，并用 ControlNet 精确控制图像轮廓、风格和布局，有效解决了行业难题²。

• 多智能体协同系统与Linguistic UI： “焕新版京点点平台”从工具箱式的 Graphical UI 升级到 Linguistic UI + Graphical UI 结合的方式，实现了人与机器基于自然语言的对话式交互。其背后是一个复杂的多智能体协同系统，远非简单的“SOTA 大模型+System Prompt”。系统包含高可用层、记忆存储、事件总线、上下文处理器等 90% 的软件工程工作量，实现了任务的智能拆解与规划（如商品信息采集、智能抠图、模板匹配、文案生成、场景合成、效果整合），并由独立的智能体串行执行，大幅提升了内容生产的智能化水平。

产业生态与商业价值重构：从效率到增长的引擎

京东的 AIGC 实践，通过“京点点”平台（OxygenVision）³，精准击中了电商商家长期以来的痛点：

• 商品SKU海量与工作量： 京东拥有数百亿动销商品，平均店铺 SKU 达 4000+，采销人员需处理上万 SKU，传统模式下内容制作工作量巨大。
• 预算压力与效益考核： 电商价格战背景下，内容制作成本高昂，投入产出比难以确定。
• 活动频繁与精细化运营： 促销活动多变，采销人员精力有限，难以实现精细化运营。

“京点点”平台提供了革命性的解决方案：

• 效率与成本的极致优化：
  • 内容生产效率提升 95% 以上，从天级降低到秒级。
  • 生产成本降低 99% 以上，单张商品图成本从 50-2000 元降至极低⁴。
  • 平台日均 AIGC 能力调用量达 1000 万以上，服务 80 万以上京东商家，覆盖 30 多个业务场景。
• 商业模式的转变： 过去依赖专业设计师、模特拍摄、后期制作的“创意手工业”模式，正加速迈入“智能工业化”新阶段。AI 不仅是辅助工具，更是核心生产力。
• 可复制的增长确定性： 通过批量、定制化的素材生成，品牌可以更低成本、更高效率地触达目标用户，提升转化率。有数据显示，AIGC 驱动的内容已能带来 三成转化率 的提升¹。这种确定性增长，在存量市场竞争白热化的当下，对商家而言具有极高价值。
• 赋能中小商家： “京点点”的无门槛、对话式交互，使得非专业人员也能生产高质量的电商内容，极大降低了中小商家进行营销创新的门槛，促进了电商生态的活力。

未来发展路径与哲学思辨：重塑数字消费与创意边界

京东的 AIGC 实践不仅是当下技术的应用，更是对未来趋势的有力预演。

• 技术演进的下一步：

  • 批量与视频生成： 将支持指定店铺/SKU 列表的批量素材生成，并提供 5s 主图短视频和 30s 营销长视频生成能力。视频内容将成为下一代电商 AIGC 的主战场。
  • 经营效果直驱： 商家可直接指定点击率或转化率等业务目标，系统将自动调整素材生成策略，实现更深层次的智能营销。
  • 跨区域多语种能力： 支持京东外部商家和跨境电商，构建多语种跨区域生成能力，进一步拓展市场。
  • 统一模型与实时化： 最终目标是理解模型与生成模型架构上的紧耦合，实现不同类型可控条件统一到自然语言描述的空间，迈向真正的“千人千面”实时推理。这将是实现通用可控视觉生成的基础¹。

• 社会影响与文化反思：

  • 消费体验的极致个性化： 消费者将被海量、高度定制化的内容所包围，购物体验将更加流畅和沉浸。然而，这可能加剧“信息茧房”效应，缩小消费者接触多元信息的范围。
  • 内容创作者的转型： 传统设计师和营销人员将从重复性劳动中解放，转向更具战略性、创意性的角色，例如 AI 提示词工程师、AI 工具设计师或内容策略师，与 AI 共同创作，而非被其取代。**“人机协同”**将成为新的工作范式。
  • 商业伦理的挑战： AIGC 在实现效率的同时，也面临确保内容真实性、避免虚假宣传、以及防止生成偏见等伦理挑战。例如，营销文案的“大模型幻觉”问题需要通过 RAG 方案与商品知识融合来解决，以确保事实准确性²。此外，如何平衡个性化与隐私保护，也将是长期需要思考的议题。
  • 内容价值的重构： 当内容生产变得近乎免费且无限时，其稀缺性将转移。真正有价值的将是对用户需求的深刻洞察、高质量的底层数据、以及能够持续迭代和优化的模型能力。

• 对人类文明进程的深层意义： 京东的实践代表着数字文明从“信息时代”迈向“智能内容时代”的里程碑。AI 不仅处理信息，更开始“创造”信息，并根据个体意图进行定制。这使得数字世界更具响应性、更贴近个体，但同时也需要我们审慎思考技术权力、人类主体性以及“真实”的定义。

京东零售的“千人千面”素材生成实践，不仅展现了 AIGC 在企业级应用中的巨大潜力，更预示着一个由智能驱动、内容无限、体验极致的电商未来。它是一次技术革命，更是一场深刻的产业与社会变革，值得我们持续关注和深入思考。

引用

• AIGC
• 电商
• 个性化营销
• 京东零售
• 视觉生成
• 大模型