京东零售AIGC平台“京点点”深度分析
一、平台概述
- 上线时间：2024年2月25日
- 核心定位：电商领域AI内容生成解决方案
- 服务对象：京东商家、生态合作伙伴及内部员工
- 覆盖场景：20+核心电商场景
- 调用规模：日均AI能力调用超1000万次
- 服务商家：覆盖超35万商户
二、核心功能模块
1. AI商品图生成
- 输入要求：普通商品图/白底图
- 核心能力：
- 自动抠图与场景模板匹配
- 卖点信息智能植入
- 支持主图/详情图/营销图生成
2. AI营销文案生成
- 输入方式：商品SKU编号/名称
- 技术路径：
- 商品卖点智能提取
- 风格化文案生成（支持多种写作风格）
三、技术创新突破
图像生成技术
- 基础架构：基于DiT框架（Diffusion Transformer）
- 关键技术：
- Flow Matching技术提升生成效率
- 自研ReferenceNet（特征一致性控制）
- ControlNet（轮廓/风格/布局精准控制）
文案生成技术
- 核心模型：多模态商品理解模型
- 技术融合：
- RAG（检索增强生成）技术
- 强化学习反馈优化机制
四、应用成效数据
| 指标维度 | 传统模式 | 京点点模式 | 提升幅度 |
|---|---|---|---|
| 单图制作时间 | 7天 | 即时生成 | 效率↑95%+ |
| 场景图成本 | >1万元 | 零成本 | 成本↓99%+ |
| 资源利用率 | 基准值 | 优化方案 | 资源消耗↓90% |
五、技术架构优势
-
生成质量保障：
- 通过领域知识注入机制确保电商场景适配性
- 多模型协同保证内容真实性与一致性
-
系统扩展能力：
- 模块化设计支持功能快速迭代
- 大小模型协同推理架构（兼顾性能与成本）
-
行业影响：
- 重构电商内容生产链路
- 降低专业设计门槛（无需PS技能/摄影棚）
六、行业价值总结
京东通过京点点平台实现：
- 生产范式革新：从人工创作转向AI驱动的内容工业化生产
- 成本结构优化：将万元级制作成本降至近乎零边际成本
- 生态赋能价值：为中小商家提供头部企业的技术能力
- 技术标杆意义：验证大模型在垂直领域的商业化落地路径
