2026年10月，上海工博會。京東工業展台前，一位觀眾上傳了一張法蘭盤的照片，幾十秒鐘后，AI自動生成了CAD圖紙，並一鍵拆解出生產物料清單，直連京東工業“工品匯”平台就可以完成零部件選型和採購。旁邊的工作人員說，以前這需要工程師和採購人員多端協作，現在一個平台就能完成從設計到採購履約的閉環。

這個場景之所以值得玩味，不在於技術本身有多炫酷——AI生成圖紙在今天已不算新聞。真正值得關注的是它所指向的一個深層轉折：工業供應鏈的價值衡量標准，正在從“交易環節效率”轉向“全系統可用和可靠性”。

以專業數據和場景洞察開啟工業AI應用之路

過去二十年，工業用品流通體系的核心命題是“買得到、買得便宜”。B2B平台、電商化採購、陽光比價，本質上都在解決交易效率問題。

但當制造業進入數智化深水區，這個命題的邊界被打破了。產線越智能，對背后工業品的依賴就越深——一台智能設備停機一分鐘，損失的不只是產能，更是整條供應鏈的節奏。備品備件、工具儀表、包裝耗材、安全防護，這些曾經被歸為“輔助物資”的品類，如今直接關系到智能工廠能否持續運轉。

這意味著，工業供應鏈的角色正在被重新定義：從功能單一的“交易平台”，進化為深度服務制造業全生命周期的“產業基礎設施”。

京東工業CTO谷應鯤在工博會技術採訪中說得直白：“工業AI的下一站，是從中心化分析走向端側實時決策。”他舉了一個例子：工廠安全預警模型，要求響應速度達到秒級甚至毫秒級。通用大模型二三十秒才回答，“工業現場根本不能用”。另一個約束是模型尺寸——“現場的盒子可能只能裝下一個非常小尺寸的模型，你不可能把大象裝進一個小盒子裡。”

這些約束揭示了一個容易被忽略的關鍵因素：工業AI的壁壘不在算法本身，而在對工業現場的專業數據積累和理解深度。“戈壁灘的、海上油田的、風電的、光伏的能源場景，智能制造中汽車的、裝備制造的，各場景約束不一樣。”谷應鯤認為，針對場景理解應該放置什麼模型去解決現場風險、合規、效率、成本問題，這個Know-How是非常深的護城河。

本屆工博會上，京東工業以“AI鑄鏈·向實而生”為主題，系統展示了從工業多模態理解模型到世界模型、從數字供應鏈到物理世界的完整能力圖譜。但真正定義這家企業未來的，不是某一項技術的單點突破，而是它在做的一件更根本的事情：為工業供應鏈構建一套AI驅動的新型基礎設施。

這套基礎設施包含三個層次：底層是數據和標准體系——“百川計劃”構建的跨品牌數據集、墨卡托標准商品庫、“工品智煉”平台，統一了行業語言﹔中層是模型和智能體能力——JoyIndustrial 2.0包含的工業多模態理解模型、行業大模型、設計模型和工業世界模型，以及70多個AI智能體，覆蓋工業產業核心流程﹔上層是行業場景落地——包括這次工博會亮相的能源、汽車智造、機械制造三大主題展區，以及背后大量行業的細分場景專屬解決方案，展示了不同場景需求的差異化路徑。

在中國制造沃土上萌發出工業大模型應用生態

為什麼這件事只能從中國工業這塊沃土上長出？

工業門類和現場非常多，各場景約束不一樣，這些Know-How不是門外漢進來一下子就能掌握的，也不是擁有單一環節的產業模式和企業能擁有的，需要的是長期且專業的積累過程。

中國擁有全球最全面的工業體系和最大的制造規模，為AI提供了最豐富的應用場景和最真實的訓練數據。京東工業長期深耕工業供應鏈，積累了海量專業數據和細分行業場景知識。

更關鍵的是私域數據。谷應鯤以設計模型為例：“要做得好最重要的是圖紙——一個品類幾十萬張，幾十個、上千個品類可能需要上千萬張圖紙。這些圖紙現在都在私域環境，也就是各個企業手裡，怎麼通過合作拿到這些私域圖紙訓練模型，我認為也是非常重要的壁壘。”

面對這一行業痛點，京東工業開出了自己的解法：推出“百川計劃”，以產業生態共建、隱私計算保駕護航的模式，在不觸碰企業原始數據所有權的前提下，聯動上游品牌廠商、制造企業、科研機構共建可信的數據協作生態，打通安全合規的數據共享通道，把散落在各家企業孤島之中的圖紙、產品參數、工況、運維記錄，轉化成為可以訓練垂域大模型的高質量數據集。

在這一共建模式之下，京東工業與德力西電氣展開深度協同，將德力西電氣的超過2000份產品手冊、8萬條物料數據，成功轉化為4萬條標品數據，在JoyIndustrial工業大模型的助力下，數據採集的人效提升3-4倍，大幅加速標品建設進程。基於這些數據和大量產業知識訓練出的低壓電氣大模型迅速投入到德力西電氣和京東工業的多場景實踐中，帶來運營效率和用戶體驗明確提升，例如，陌生商品用戶選型決策時長縮短約70%，並實現AI驅動GMV增量大幅度提升，走出了一條產業伙伴共贏的數據共建之路。

“京東的AI不是在論文裡誕生的，是在生產線、在倉庫、在配送站，在我們的供應鏈全流程中，一單一單磨出來的。”京東工業負責人的這句話，或許是對這家企業AI實踐最准確的概括。

在2026年工博會現場，京東工業展示的不僅是一系列AI產品和解決方案，更是一條清晰的產業邏輯線：以工業大模型為底座，以真實場景為歷練和驗証，以價值量化為標尺，從供應鏈採購向設計、生產、履約全鏈條延伸，從服務大型企業向賦能中小企業、一線勞動者拓展。

這條路徑之所以能夠走通，根本在於兩個條件的疊加。其一，這片制造沃土擁有全球最全面的工業體系和最大的制造規模，為AI提供了最豐富的應用場景和最真實的訓練數據。其二，京東工業長期深耕工業供應鏈，積累了海量專業數據和細分行業場景的深度融合優勢，並攜手上下游伙伴構建了產業大模型生態，走出了一條垂直大模型落地細分產業場景、扎扎實實創造價值的發展路徑。

“未來，京東工業希望讓經過真實供應鏈驗証的AI能力，走出京東、向產業開放、服務更多企業，讓AI真正成為工業供應鏈的普惠生產力。”京東工業技術負責人表示。