近期，2025全球人工智能技術(shù)大會(huì)（GAITC2025）于杭州盛大開幕，匯聚全球頂尖科學(xué)家、技術(shù)領(lǐng)袖及行業(yè)先鋒，共同探討人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)化新趨勢(shì)。京東零售AI Infra &大數(shù)據(jù)計(jì)算負(fù)責(zé)人張科受邀出席并在《行業(yè)大模型應(yīng)用與發(fā)展》論壇發(fā)表演講，首次深入介紹京東零售在端云一體大模型推理架構(gòu)的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)與技術(shù)探索，并分享AI推理方向的未來發(fā)展思考。以下為張科分享實(shí)錄，內(nèi)容經(jīng)編輯略有刪減：

電商場(chǎng)景AI推理的挑戰(zhàn)

大模型技術(shù)突飛猛進(jìn)，大模型不僅是算法和算力的集合體，更是產(chǎn)業(yè)智能化的新底座，正在推動(dòng)AI從“可用”向“好用、可控、可信”邁進(jìn)。電商場(chǎng)景作為AI技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)，逐步形成了三個(gè)主要的需求方向：

Generative AI

（如AI生成商品圖、短視頻、AI營(yíng)銷內(nèi)容生成、AI數(shù)字人）、

Agentic AI

（如AI客服與售后管理、AI經(jīng)營(yíng)托管、AI倉(cāng)配優(yōu)化 、AI交互式推薦）、

Physical AI

（如自動(dòng)分揀機(jī)器人、智能空間、自動(dòng)駕駛）。在復(fù)雜場(chǎng)景與多元需求的驅(qū)動(dòng)下，AI推理正面臨一系列技術(shù)挑戰(zhàn)，包括輸入類型多樣、用戶需求優(yōu)先級(jí)不同；端（如手機(jī)）和云（服務(wù)器）之間任務(wù)分配難、協(xié)同優(yōu)化難；模型壓縮和性能優(yōu)化等問題。

京東零售聯(lián)合清華大學(xué)推出 xLLM 端云一體大模型推理架構(gòu)

2022年起，京東與清華大學(xué)開啟深度合作，在計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)、推薦系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域聯(lián)合開展了十余項(xiàng)課題研究。今年雙方進(jìn)一步拓展合作邊界，新增

大模型推理引擎國(guó)產(chǎn)化、多模態(tài)推薦大模型

等前沿方向，聚焦整合技術(shù)資源與學(xué)術(shù)優(yōu)勢(shì)，共同探索前沿技術(shù)創(chuàng)新，推動(dòng)科研成果向?qū)嶋H生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化。自今年初大模型推理引擎國(guó)產(chǎn)化合作開展以來，京東零售和清華大學(xué)一起在大模型量化壓縮、端-云協(xié)同推理引擎等方向聯(lián)合攻堅(jiān)，并提出“xLLM 端云一體大模型推理架構(gòu)”，以解決推理引擎的性能優(yōu)化問題、助力大模型技術(shù)在復(fù)雜電商環(huán)境的規(guī)?；涞?。通過端云聯(lián)合部署，實(shí)現(xiàn)高效協(xié)同推理。利用終端用戶數(shù)據(jù)和反饋，云端模型持續(xù)優(yōu)化并實(shí)時(shí)更新終端輕量化模型，形成閉環(huán)進(jìn)化系統(tǒng)，提高模型在實(shí)際場(chǎng)景中的性能。該架構(gòu)還可適應(yīng)不同終端設(shè)備資源限制，實(shí)現(xiàn)大模型更廣泛復(fù)用。

xLLM端云一體大模型推理架構(gòu)中的技術(shù)探索還表現(xiàn)在以下4個(gè)方面：

1.自適應(yīng)調(diào)度優(yōu)化：

動(dòng)態(tài)調(diào)整Prefill與Decode節(jié)點(diǎn)比例，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)的自適應(yīng)彈性PD能力。

2.在離線統(tǒng)一調(diào)度：

根據(jù)負(fù)載實(shí)時(shí)調(diào)度在離線請(qǐng)求，實(shí)現(xiàn)請(qǐng)求級(jí)別的在離線混部的能力。

3.多層流水線執(zhí)行：

最大化資源利用率，通過調(diào)度和模型執(zhí)行異步流水線、不同Layer的計(jì)算和通信異步流水線、不同計(jì)算單元、訪存并行流水線的多層流水線執(zhí)行。

4.端云Agent協(xié)同：

端Agent處理簡(jiǎn)單任務(wù)與隱私數(shù)據(jù)，云 Agent 不斷反饋優(yōu)化，提升端 Agent 能力，并基于高效 Agent 協(xié)議協(xié)同。目前該推理架構(gòu)已經(jīng)在內(nèi)部多個(gè)場(chǎng)景應(yīng)用，在可交互式導(dǎo)購(gòu)、商品對(duì)比、商品總結(jié)、購(gòu)物建議等環(huán)節(jié)，大幅提升了響應(yīng)速度，節(jié)省了計(jì)算成本，同時(shí)還有效助力了用戶的活躍度。在核心的商品理解環(huán)節(jié)，也有效提升了大模型的理解能力和信息處理能力，模型推理成本最高可節(jié)省70%。

AI推理方向的未來思考

在現(xiàn)有技術(shù)探索的基礎(chǔ)上，未來京東還將持續(xù)加大對(duì)國(guó)產(chǎn) AI 基礎(chǔ)設(shè)施的投入力度，著力構(gòu)筑自主可控的技術(shù)生態(tài)體系。京東將重點(diǎn)聚焦三大前沿方向展開深入研究：

破解規(guī)模、效率、成本的 “不可能三角”、推進(jìn)（端云）多智能體異步自進(jìn)化、端云分布式推理的可解釋和可調(diào)試

。通過上述布局，京東希望逐步實(shí)現(xiàn)主流國(guó)產(chǎn)芯片的深度適配優(yōu)化，并基于自主研發(fā)的大模型推理框架，推動(dòng)技術(shù)效率達(dá)到國(guó)際先進(jìn)水平。也希望和業(yè)界同行共探技術(shù)邊界、一起前行。

審核編輯 黃宇