日前，第一屆工業用品大會（CISS 2026）在上海落下帷幕。在這場“硬核”的行業聚會上，“大模型”“智能體”“數據引擎”成了高頻詞。

一個長期藏在產業鏈“幕后”的行業，為什麼突然站到了聚光燈下？

答案藏在這場會議的討論中。工業用品，這個過去被視為“螺絲刀、潤滑油”的傳統行業，正在被人工智能重新定義。而上海，這座正在全力打造“全球供應鏈管理樞紐”的城市，正成為這場變革的核心試驗場。

生產性服務業：AI最適配的土壤

萬億級市場、數千萬種物料、復雜的供需匹配——工業用品行業長期受困於“大而散”的格局。但正是這種“散”，恰恰為AI提供了最廣闊的用武之地。

國務院日前印發《關於推進服務業擴能提質的意見》，專門部署全鏈條補強生產性服務業薄弱環節。而工業用品，正是其中最具代表性的領域之一。

中國社會科學院大學教授江小涓給出一個判斷：生產性服務業與AI高度適配。 她解釋，傳統服務業長期受困於“鮑莫爾病”——效率提不上去，成本降不下來。但AI正在打破這個魔咒。“AI不僅大幅提升生產性服務業效率，更帶來前所未有的能力涌現。”

這種適配性，可以從三個層面理解：網絡化，解決了“連接”和滲透的問題﹔數字化，解決了“匹配”問題﹔智能化，則更進一步，它能夠理解模糊需求、生成新的知識、做出自主決策。

“AI正在快速落地生產性服務業，並催生新的賽道。”基於此，江小涓認為，未來應重點關注供應鏈韌性、速變小單供應鏈、服務業供應鏈建設，並積極用好智能體技術。

工業用品行業，正站在這場變革的起點上。

從“上網”到“上崗”：AI如何落地

“不上網就下崗。”工信部原部長李毅中在大會上回憶起20年前推動採購平台網絡化時說的一句話，引來全場會心一笑。當年覺得“不講理”，現在看是“先知”。

從“上網”到“上AI”，邏輯一脈相承。但AI落地，遠比想象中復雜。

陝煤物資商城董事長王菲在會上坦言，嘗試了AI+招標、AI+採購、AI+財務，有成效，但離“全面滲透”還有距離。難點在哪？一是數據。歷史數據冗余、非標、雜亂﹔二是組織。員工怕被替代，有抵觸情緒﹔三是協同。上下游數據不願共享，各有各的利益考量。

說到底，這不是技術問題，是“人”的問題。正如飛書華東區解決方案負責人李悅所言：“很多一把手以為搞AI是信息化部門的事，交給CTO就行。實際上，AI落地必須自上而下規劃與自下而上激發並舉。”

震坤行CTO劉陽分享了一組數據：大模型能力在過去幾年提升了近千倍，但產業鏈效率並沒有同等幅度的提升。從“模型能力”到“產業能力”，差的是“最后一公裡”。

這“最后一公裡”包含六個環節：數據質量、人的改變、流程重構、系統適配、幻覺控制、組織變革。缺一不可。

震坤行的打法是“從數據抓起”。大會上，發布了“多米諾”工業用品大數據引擎——PB級別、覆蓋10億級商品參數，這是行業首個真正意義上的“工業用品數據字典”。

在此基礎上，“行家玲瓏”大模型實現了使用即標注、標注即訓練、一切可追溯、一切可解釋。目前，這一模型已服務近萬家企業。一家大型食品原料企業使用AI物料管家后，庫存成本降低23%﹔一家北方港口企業使用AI行家助手后，覆蓋了90%員工、70%業務場景，協同從線下轉到線上。

AI不是來“替代”人的，是來“放大”人的。 這是會上反復出現的一個共識。關鍵在於，企業願不願意邁出第一步——把“老師傅”的經驗結構化，把“小本本”上的供應商信息數字化，把“怕被替代”的焦慮轉化為“學會駕馭AI”的行動。

震坤行：成立玲瓏智能，打造工業用品的智能基礎設施

大會當天，震坤行宣布了一個重要動作：成立工業用品大數據和大模型公司——玲瓏智能。這是該AI公司的首次公開亮相，震坤行首席技術官劉陽同時出任CEO。

這家新公司的使命，恰恰對應了董事長兼CEO陳龍提出的那個清晰目標——打造中國制造業工業用品流通領域最值得信賴的基礎設施

這個“基礎設施”有三個層次：

第一層是物理網絡。遍布全國的倉儲網絡、“最后一公裡”配送車輛、一千多名現場服務人員。AI再強，貨還是得有人送到、有人對接。線上線下融合，是工業用品服務的“硬門檻”。

第二層是數據底座。“多米諾”大數據引擎、10億級SKU的商品參數庫、國家級CNAS實驗室。這是AI的“燃料”。

第三層是AI能力。震坤行的工業用品大數據生產體系和“行家玲瓏”AI大模型，以及在此基礎上衍生的“物料管家”“行家慧眼”等智能體家族。這是AI的“發動機”。玲瓏智能的成立，正是為了讓這套能力從“自用”走向“共享”，服務產業鏈上下游。

三層疊加，震坤行正在做的事，本質上是讓工業用品的採購、管理、交付，像消費電商一樣便捷、透明、高效。 但復雜度，不可同日而語。

這是生產性服務業的“深水區”，也是價值所在。

《上海市服務業發展“十五五”規劃》明確提出，到2030年服務業增加值達到6萬億元左右，推動生產性服務業向專業化和價值鏈高端延伸。此外，推動實施“人工智能+”生產性服務業行動，推廣訂單履約監控、智能排產等雲化服務，部署“小快輕准”解決方案推動AI+生產性服務業創新發展。

這不是孤立的產業政策，而是一盤大棋。制造業是底盤，生產性服務業是引擎，AI是燃料。三者疊加，才能實現從“制造大國”到“制造強國”的躍遷。

但這是一場漫長而確定的變革。正如江小涓所說：“非常幸運，中國服務業比重上升時趕上了數字化時代。”能不能把這份幸運變成真正的競爭力，就看產業界能不能把AI這步棋走實、走深。

CISS 2026只是一個開始。