京东尚科信息技术有限公司（以下简称“京东尚科”）成立于2011年，是京东集团旗下的核心技术研发与产业创新平台，专注于前沿信息技术探索、产业数字化转型及生态体系构建，作为京东技术战略的重要载体，公司依托京东在零售、物流、金融等领域积累的海量数据与技术实践，致力于通过人工智能、大数据、云计算、物联网等技术的创新应用，为合作伙伴提供全方位的技术解决方案,推动产业升级与社会效率提升。
公司定位与核心使命
京东尚科以“技术驱动产业升级，创新赋能商业未来”为使命，定位为“京东技术能力的对外输出窗口”与“产业数字化转型的加速器”，公司一方面承接京东内部技术体系的沉淀与迭代，将京东在智能供应链、智慧物流、数字金融等领域的技术能力标准化、产品化；面向外部企业及政府机构，提供从技术咨询、系统开发到运营支持的端到端服务，助力传统行业实现数字化、智能化转型，其核心价值在于将京东的技术实践与行业经验深度融合，为不同规模的客户提供定制化、高效率的技术解决方案。
核心技术能力与创新方向
京东尚科的技术体系以“数据智能+产业互联网”为核心，构建了覆盖全栈技术的研发能力，在人工智能领域，公司深耕自然语言处理、计算机视觉、机器学习等方向，开发出智能客服、商品识别、需求预测等成熟产品，已广泛应用于零售、金融、制造等行业，其自主研发的智能供应链优化系统，通过整合海量消费数据与物流信息，可实现库存周转率提升30%以上，显著降低企业运营成本。
在大数据与云计算方面，京东尚科依托京东云的技术底座，提供弹性计算、存储、数据库等基础设施服务，以及数据中台、AI中台等PaaS层解决方案，帮助企业快速构建数字化能力，公司积极探索物联网与边缘计算技术在智慧城市、工业互联网等场景的应用，例如通过智能传感器与边缘节点部署，实现制造业设备实时监控与预测性维护，提升生产效率与安全性。
京东尚科在区块链、隐私计算等前沿技术领域持续投入，已推出供应链金融、数字存证等创新应用，通过技术手段解决数据共享与信任问题,促进产业链上下游协同发展。
业务布局与行业实践
京东尚科的业务覆盖零售、物流、金融、制造、政务等多个领域，形成了“技术+行业”深度融合的服务模式，在零售行业，公司为品牌商提供全渠道数字化解决方案，包括线上线下会员体系打通、智能选品、精准营销等工具，帮助传统零售企业实现“人、货、场”的重构，某知名家居品牌通过接入京东尚科的智能推荐系统，用户复购率提升25%，客单价增长18%。
在物流领域，京东尚科将京东物流的智能仓储、路径优化、无人配送等技术经验对外输出，为物流企业提供自动化分拣系统、智能调度平台等服务，推动物流行业降本增效，在制造业方面，公司通过工业互联网平台整合生产、供应链、销售等环节数据，助力企业实现智能制造与柔性生产，某汽车零部件厂商通过该平台实现生产效率提升20%，订单交付周期缩短15%。
政务领域，京东尚科参与智慧城市建设，提供大数据分析平台、城市治理智能化系统等解决方案，例如在交通管理领域，通过实时路况分析与信号灯智能调控,有效缓解城市拥堵问题。
生态合作与社会责任
作为技术赋能平台，京东尚科注重生态体系构建，已与数百家企业、高校及科研机构建立战略合作，共同推动技术创新与产业落地，公司与清华大学、北京大学等高校联合成立人工智能实验室，聚焦基础算法研究；与行业龙头企业共建产业联盟，推动技术标准制定与行业最佳实践分享。
在社会责任方面，京东尚科积极践行“技术向善”理念，通过技术手段助力乡村振兴、普惠金融等公益事业，其开发的农产品溯源系统，帮助农户实现产品品质可视化，提升农产品附加值；在农村金融领域，通过大数据风控模型，解决农民贷款难问题,已累计服务超10万农户。
未来展望
面向未来，京东尚科将持续聚焦“数智化社会化”战略，一方面加大在人工智能、量子计算等前沿技术的研发投入，另一方面深化与各行业的融合创新，探索元宇宙、数字孪生等新兴场景的应用落地，公司计划通过3-5年时间，构建覆盖“技术-产业-生态”的全链条服务体系，成为全球领先的技术创新与产业赋能平台,推动数字经济的高质量发展。
相关问答FAQs
Q1：京东尚科与京东集团其他技术板块（如京东科技、京东云）的关系是什么？
A：京东尚科、京东科技、京东云均为京东集团旗下技术业务板块，但定位各有侧重，京东尚科专注于前沿技术研发与产业数字化转型解决方案，侧重于技术能力的深度创新与行业落地；京东科技聚焦金融科技与产业数字化服务，提供支付、信贷等金融科技产品；京东云则作为云计算基础设施与服务提供商，提供IaaS、PaaS、SaaS全栈云服务，三者协同互补，共同构成京东集团的技术生态体系。
Q2：京东尚科如何保障客户数据安全与隐私保护？
A：京东尚科将数据安全与隐私保护作为核心战略，建立了多层次安全防护体系，技术上，采用数据加密、访问控制、安全审计等措施，确保数据传输与存储安全；管理上，通过ISO27001、网络安全等级保护等权威认证，制定严格的数据管理制度；合规上，严格遵守《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规，确保数据处理全流程合法合规，公司积极探索隐私计算、联邦学习等技术，在数据应用中实现“数据可用不可见”,平衡数据价值挖掘与隐私保护需求。
