数智供应链时代的“京东答卷”

中国工业报 耿鹏飞

为深化供应链创新与应用，加快数智供应链发展，充分发挥数智供应链在完善现代商贸流通体系、有效降低全社会物流成本、增强产业链供应链竞争力和韧性方面的重要作用，5月26日，商务部、国家发展改革委、教育部、工业和信息化部等8部门联合印发了《加快数智供应链发展专项行动计划》（以下简称《行动计划》）。《行动计划》要求，到2030年，形成可复制推广的数智供应链建设和发展模式，在重要产业和关键领域基本建立深度嵌入、智慧高效、自主可控的数智供应链体系，培育100家左右全国数智供应链领军企业，我国产业链供应链韧性和安全水平进一步提升。

作为国内领先的工业供应链技术与服务企业——京东工业,京东集团旗下专注于工业供应链技术与服务业务的子集团，5月22日在上海正式对外发布行业首个以供应链为核心的工业大模型Joyindustrial。

这不仅标志着京东在人工智能与工业供应链深度融合的突破性进展，而且是一份响应《行动计划》的“京东答卷”，更对外释放出强烈的行业信号：以AI技术破解工业供应链长期痛点，推动传统产业向智能化、高效化转型升级。

供应链基因与工业场景的“化学反应”

众所周知，工业作为国民经济的重要支柱，其供应链体系长期面临多重挑战。数据孤岛现象普遍存在，企业间的信息壁垒导致需求预测滞后、库存积压与物流低效并存；隐形知识难以量化，工艺经验、操作规则等“know-how”难以沉淀传承；场景复杂度高，从原材料采购到生产制造、仓储配送的每个环节，都需应对海量变量与容错性低的压力。

更严峻的是，供应链上下游目标不协同，导致成本居高不下、响应速度滞后于市场需求，成为制造业转型升级的“绊脚石”。

国务院《“十四五”数字经济发展规划》明确指出，产业数字化是数字经济的主战场。数据显示，2023年中国产业数字化规模已突破40万亿元，占数字经济比重超八成。人工智能技术的突破，为工业领域带来颠覆性机遇：从预测性维护到智能质检，从供应链优化到柔性制造，AI正在重构传统工业的生产逻辑。

“工业大模型正在为工业供应链领域带来破解难题的新机遇”，京东工业副总裁、工业科技业务部总经理谷应鲲向中国工业报说道。

那么，京东为什么要做工业大模型？有何优势？

据了解，作为全球供应链基础设施的领导者，京东构建了覆盖全国的物流网络与智能仓储体系。其供应链运营经验沉淀出三大核心能力：一是全链路的数字化管控，从预测、采购到履约实现智能协同；二是“以实助实”的服务理念，通过自营模式把控品质与时效；三是技术驱动的持续创新，如智能分拣、路径优化算法等。这些能力为工业大模型提供了丰富的“训练土壤”。

京东集团探索研究院副院长、京东科技人工智能业务部总裁何晓冬向中国工业报表示，大模型产业化才能产生价值，只有在落地的过程中不断地结合具体场景的数据、业务需求不断打磨，才能使得大模型能力不断地强化、得到真正的应用；京东的大模型正是诞生于产业，成长于产业。

据了解，京东早在多年前就开始布局工业供应链技术服务，旗下京东工业从成立之初就沿着产业协同的思路布局。京东工业服务超万家重点企业、数百万中小企业以及亿级消费者。长期以来，京东工业立足供应链领域，深耕商品数智化、采购数智化、履约数智化、运营数智化等工业场景。经过多年的深耕和积累，京东工业已经牢固树立了在工业供应链领域最懂数字化和在工业数字化领域最懂供应链的技术与服务领先优势。

值得一提的是，京东工业品平台积累了超5000万SKU的工业品数据，涵盖钢铁、煤炭、电力等数十个行业。海量采购、交易、履约数据，与用户行为、市场趋势数据形成多维交叉，为模型训练提供了“燃料”。更重要的是，京东深入工业场景，积累了大量“脏数据”处理经验，使其工业大模型具备更强的鲁棒性——既能处理标准数据，也能解析非结构化、含噪声的工业现场数据。

目前，京东工业供应链服务已覆盖制造、汽车、能源、钢铁、快消、3C等数十个行业，服务数百万家企业客户，其中包括大型企业上万家，通过“轻咨询+解决方案”模式，京东将标准化服务与定制化需求结合，形成从顶层设计到落地执行的闭环能力。这种广泛的行业覆盖与服务深度，为工业大模型的场景化应用提供了天然试验场。

在此背景下，京东工业布局工业大模型，正是瞄准了产业数字化“最后一公里”的攻坚需求。据IDC预测，2026年中国工业AI市场规模将达266亿元，复合增长率超25%。京东的入局，既顺应政策导向，也瞄准了巨大的市场潜力。

从“工具思维”到“系统思维”的跨越

2024年“人工智能+制造”国家战略的启动，将智能制造列为重点突破领域。JoyIndustrial的诞生，源于京东对工业供应链痛点的深度洞察。其发布时机恰逢制造业数字化转型加速期，既响应了国家“人工智能+制造”战略，也填补了行业大模型在工业场景落地的空白。

“AI时代已来，人工智能必将全面重塑工业供应链，实现工业世界极致运营效率”，谷应鲲向中国工业报表示，京东工业大模型将AI深度嵌入工业供应链生态，致力于从底层智能到场景落地推动产业链结构性变革，打造新质生产力，助力推进新型工业化。

正如京东工业算法负责人温赟与中国工业报所描述的一样，工业大模型就是追求大模型在工业领域体验成本效率的最优化配置。JoyIndustrial不是简单的AI工具，而是基于供应链全链路的系统解决方案，旨在重构工业价值链。

具体来看，在数据层面，真正理解工业供应链的大模型，不是仅仅靠统一标准的单一手段来解决工业供应链的信息孤岛等问题，而是通过工业大模型理解各类多模态数据来加速解决标准不统一的难题。

在应用层面，真正高效协同的智能体，不能仅仅靠人之间的协同来解决工业供应链的超长链条协同问题，而是基于拥有超强理解力的工业大模型，在各个业务协同场景中以智能体的形式来解决复杂问题。

JoyIndustrial以“工业大模型+供应链场景应用”为双引擎，构建全栈产品矩阵。一方面，通过自然语言处理、知识图谱等技术，将工业领域的隐形知识显性化，赋能选型、寻源等复杂决策；另一方面，聚焦汽车后市场、新能源等垂直行业，打造定制化模型，推动资源高效配置。其核心目标在于实现“三降三升”——降成本、降库存、降风险，升效率、升质量、升协同。

基于京东工业深耕行业场景和数据沉淀构建的垂直行业工业大模型，Joyindustrial从大型工业企业运营、数智供应链解决方案和供应链出海等场景出发，首批发布了满足制造和公共行业的需求代理、运营代理、关务代理、商品专家和集成专家等多个AI产品，充分展示了京东工业对于工业供应链领域的深度理解和扎实实践。

从“单点优化”到“全链共振”

京东工业在数智供应链领域的成就得到了市场的广泛认可。截至2024年6月30日前的十二个月内，京东工业服务超过9900个重点企业客户，包括约50%的中国《财富》500强企业及逾40%的在华全球《财富》500强企业。

2025年，京东工业以工业供应链技术与服务的专业能力携手中国工业产业重点城市政府及产业合作伙伴助力中国工业产业数智化转型，实现降本、增效、合规、保供，特发起“链动众城、万亿降本”行动。目前，该行动已经在昆山、郑州、厦门、昆明、深圳、广州等各地落地。据预测，随着该行动在各地的落实，中国工业供应链交易总成本有望降低超万亿，可为工业产业释放万亿的创利空间。

从“单点优化”到“全链共振”，京东工业凭借正道成功、降本增效、专业可信赖的京东产业服务得到了合作伙伴的认同。

据了解，Joyi需求代理通过AI技术驱动，将商机匹配效率从传统的48小时缩短到数小时，并实现对历史采购清单的秒级前置联动，助力效率提升140%。

传统运营流程繁琐、协同量大，响应慢、体验差，Joyi运营代理可一次性解决信息获取、业务执行和合规管控三大环节。用户仅需极简操作，即可完成信息检索与审批，并且系统实时处理业务并精准识别虚假运单，商机治理效果提升75%，技术和合规成本分别降低99.3%和33.2%。

Joyi商品专家整合AI商品审核、同品识别和标准化能力来应对采购时品类繁多、标准缺失、合规风险高的痛点。所有核心功能打包成API微服务接口，便于快速构建“AI原生”采购产品，大幅提升AI商品审核准确率和同品识别率，有效降低审核成本。

Joyi集成专家利用AI自动解析API文档、制定对接方案并生成代码，自动验证对接效果三步走策略将整个系统对接流程由传统的三天缩减为分钟级，打通企业内外供应链，实现全链条实时互联和动态调整，大幅提升响应速度并降低对接成本。

Joyi关务代理面向制造业“出海”场景，支持超过一万条进出口合规查询并可当天响应。以低值易耗品为例，成本可节省约21%，同时显著减少40%–66%的时间、管理和运营开销，帮助企业快速、安全地拓展国际市场。

此外，工业一体机也于近期发布，集成了京东工业供应链大模型，预置供应链管理、智能排产等模块，让企业具备开箱即用大模型赋能的工业能力。

这种“AI+制造”的转型路径，正在成为传统工业的“破茧之路”。晶科集团是全球领先的新能源集团，连续六年全球光伏组件出货量第一，2018年起，晶科即与京东开展合作。

在新的技术环境下，晶科积极探索新能源分布式运维与AI的结合，晶科资产管理部总经理詹本静对京东工业大模型的发布给予更高的期待。她表示，将与京东工业合作，探索利用AI技术赋能运维资源最优调度，提高运维效率、降低运维成本、实现效益最大化，打造“分布式能源+互联网运维”新生态；利用AI技术赋能新能源电力交易，实现新能源发电侧与负荷侧供需匹配与最优调度，提供电力交易最优策略，实现新能源分布式资产运营模式跃迁。

AI玩家的“入场券”

工业数据的标准化程度低、质量参差不齐，成为模型训练的首要障碍。京东通过建立“数据中台+行业模板”体系，逐步统一数据格式；采用联邦学习技术，在不泄露隐私的前提下实现跨企业数据协同，平衡安全与价值。

工业领域对决策的可靠性要求极高，AI的“黑箱”特性引发企业疑虑。京东通过可解释性AI技术，将决策逻辑可视化；同时与行业龙头共建“AI决策验证平台”，用实际效果消除信任壁垒。

JoyIndustrial的推出，标志着京东作为供应链服务提供商进一步强化了“人工智能+”的能力。其技术壁垒与场景优势，或将重塑行业竞争格局——头部企业加速整合资源，中小玩家需聚焦细分领域差异化竞争，形成“分层共生”的新生态。

未来，依托于工业大模型和AI智能体应用，京东工业将搭建业务协同“三步走“规划：从企业内单一场景、完成单一任务、提升单点效率的“AI员工”；到企业内大范围使用AI员工完成“操作执行”工作，带来“AI组织”重构；最后实现工业供应链上下游企业之间的AI协同、产业共同升级，形成“AI产业生态”。

在宏观层面，JoyIndustrial助力制造业降本增效，促进就业结构优化；在中观层面，推动区域产业集群智能化升级；在微观层面，为中小企业提供低成本AI工具，破解“数字化转型不会转、不能转、不敢转”的难题。这种价值溢出效应，正是数字经济与实体经济深度融合的最佳诠释。

从电商到物流，从零售到工业，京东的每一次战略升级都紧扣时代脉搏。JoyIndustrial的发布，不仅是技术创新的里程碑，更是产业数字化转型的实践范式。在AI重塑千行百业的浪潮中，京东以供应链基因嫁接工业场景，为制造业升级提供了可复制、可扩展的解决方案。

这场由京东引领的“数智供应链革命”，或将重构工业世界的运行逻辑，书写数字经济时代的产业新篇章。