2026年9月9日，北京——在2026京东全球科技探索者大会（JDD）召开前夕，中国工业报社对京东工业大模型负责人进行了专访。采访中，该负责人详细解读了京东工业JoyIndustrial 2.0工业大模型的核心突破，并针对AI CAD等新应用对中小企业研发采购模式的变革、图纸解析准确率、百川计划的数据安全机制以及工业大模型落地的风险兜底等行业核心问题，首次披露了京东工业在物理世界AI与工业供应链深度融合中的一线实战经验与战略思考。

锚定宏大战略：从认知供应链到链接物理世界

该负责人在受访时强调，于2026京东全球科技探索者大会（JDD）智能工业论坛发布的JoyIndustrial 2.0系列工业模型及五大AI创新应用产品，不仅是京东工业技术底座的全面升级，更标志着其承载着京东集团打造“超级AI供应链”与建设“全球最大物理世界运营中心”的宏大战略蓝图，在理解物理世界、构建物理世界和运营物理世界中担负关键的使命。

京东工业作为这一战略在工业领域的核心载体，正推动AI从数字世界走向物理世界，从技术试验走向产业纵深，在研发设计、生产备料、协同制造、设备运维等真实场景中实现价值跃迁。

“工业AI的分水岭，不是会不会生成答案，而是能不能理解真实供应链世界、参与真实行动。”京东工业技术负责人表示。基于此，京东工业构建了以“标准、数据、模型”为核心的三层AI布局。

标准筑能，即打造以“墨卡托标准商品库”为核心的商品标准化体系。该体系已为千万级SKU赋予统一的“身份证”，建立起工业供应链的“通用语言”，解决了工业品末级类目超3000个、有明确国家/行业标准不足20%的标识难题，为AI深度应用奠定基石。

数据筑基，是携手合作伙伴发起中国工业领域首个大模型生态——“百川计划”。该计划旨在打破产业数据壁垒，通过联合超130家上游品牌伙伴，构建高质量数据集，让大模型真正掌握工业知识，降低问答幻觉率。

模型筑核，则是JoyIndustrial 2.0多模态工业大模型的全面升级。该模型今年累计调用量已超10亿次，综合评分超越通用模型，获得工联院国际第一梯队认证。2.0版本形成了三层能力体系：底层通过工业大模型理解对象与业务状态；中间通过“研、产、供、服”专业Agent（智能体）完成任务拆解与工具调用；上层连接业务系统将判断转化为真实行动，业务结果再回流数据推动持续进化。

AI CAD：降低设计门槛，打通“设计—采购”断层

中国工业报社：对于广大中小制造企业（SMB）而言，缺乏专业机械设计人才、研发采购脱节是长期痛点。京东工业推出的AI CAD产品，支持自然语言与图片生成3D模型，将如何改变这一现状？

京东工业大模型负责人坦言，当前阶段类似于AI编程工具的早期，核心目标是“降低设计门槛”。他解释道：“针对初级工程师或简单任务，自然语言就能完成一些基础设计。初期一定还需要人去编辑完善，但起码提供了灵感基础，不需要从零开始。”据透露，目前图纸解析的精准度已达到80%～90%，处于较高水平。团队正从零件及小型装配体入手，逐步提升复杂场景的准确率。

但更深层的变化在于打通“设计—采购”链路。在传统模式下，这个链路并不通畅，设计人员与采购人员需要反复沟通，常因“买不到货”或“国产替代”需求被迫变更设计，效率低下。“中小企业希望快速把货生产出来交付客户，没有大企业那种多层审核的时间。”该负责人表示，AI CAD基于涵盖近亿工业品的工业大模型，其核心逻辑是让设计成果直接连接零部件清单拆解、报价和采购，实现“设计即选型、选型即采购”，从而大幅提升全链路效率。

五大新产品落地细分场景，让AI在车间“干活”

从模型能力到生产系统，京东工业基于JoyIndustrial 2.0发布了五大系列应用，直击工业研发、生产、供应、服务四大环节的痛点。

在研发环节，推出“AI CAD”与“设计大师”。用户打开浏览器，通过自然语言或图片即可一句话生成3D模型，并直连自动报价与3D打印服务。针对专业机械设计场景，“设计大师”能实现图纸一键解析、选型报价一键闭环，让建模与选型效率提升8-10倍，从选型到下单耗时从数天压缩至小时级。

在生产环节，最新发布的“工业AI眼镜”聚焦商机澄清与现场质检。依托工业大模型，该眼镜可迅速识别BOM（生产物料清单）、铭牌与实物，自动匹配京东工业SKU；室内生产物料识别准确率超94%，漏报率小于1%。同时支持外观质检、远程协同一站完成，解放一线工人双手。在供应环节，“AI行家导购”与超130家品牌合作，覆盖48个品类。凭借精准的参数选型能力和海量行业知识，大幅降低长尾工业品采购的选型难度。

在服务与合规环节，OpenJDi产品家族推出“知物AI物料管家”“观澜AI合规卫士”“博闻AI工业智库”，围绕物料管理、合规审核与知识生产，将京东工业沉淀的供应链治理能力对外输出，赋能企业数智化合规采购。

财报数据显示，2026年上半年，京东工业已部署70多个AI智能体，覆盖商品标准化、寻源、议价、履约等核心流程；AI增量GMV占重点企业客户GMV的6.5%，AI驱动核心岗位人效提升16.6%。“京东的AI不是在论文里诞生的，是在生产线、在仓库、一单一单磨出来的。”京东工业负责人强调。

破解中小企业“四不”困境，技术普惠激活产业毛细血管

我国超6300万家中小企业贡献了50%以上的税收和80%以上的城镇就业，但广大中小制造企业在AI应用上普遍面临“不会用、不敢用、用不起、用不好”的困境。一家年营收5000万元的制造企业，采购成本约占五到六成，若通过AI降低5%采购成本，相当于直接创造超百万元利润——但专业工具的高门槛将多数中小企业拒之门外。

京东工业明确将专业能力从“企业内部组织资产”转变为“社会化公用能力”。上述AI CAD、设计大师、AI智采管家等核心产品均向中小企业免费开放。同时，京东工业启动“城市频道”战略：以城市为单元、产业为场景、AI为驱动，结合各地产业特色（如机械加工、电子元器件、模具制造等），将AI工具、云端设计与3D打印能力深度对接地方制造生态，实现区域化精准服务。

“如果只靠头部龙头企业，中国供应链是没有韧性的。必须让中小微制造业强起来，否则器官一定会缺血。”京东工业SMB负责人表示。从“组织资产”到“社会能力”，京东工业正试图将专业工业采购AI的边际成本趋近于零，让数千万中小企业站在同一条数智化起跑线上。

百川计划：以商业闭环破解数据孤岛与机密保护难题

中国工业报社：工业领域数据孤岛林立，且数据涉及企业核心商业机密，流通与共享极为困难。京东工业发起的“百川计划”如何平衡这一矛盾？

“专业数据确实是工业企业的核心，流通难度远大于消费端数据。”该负责人并不避讳其中的挑战。京东工业的破局思路是“从一个好的场景入手”，通过具体的商业闭环逐步建立信任。他以合作伙伴德力西电气为例：德力西电气将商品数据提供给京东工业，京东工业利用这些数据训练行家导购模型，使大模型能精准回答关于德力西电气产品的专业问题，客户无需再呼叫现场客户经理。这种“专属数据+精准回答”的模式，直接带动了德力西电气的销量与效率提升。

合作不仅带来了业务价值，双方更梳理并沉淀了行业大模型共建SOP、合作框架模式、数据保密模式等重要知识资产，并构建了数据开放平台+PDF解析等产品能力，可以支撑大模型生态拓展快速落地。

“通过小的、好的正向商业闭环，会带动更多供应商愿意和我们合作，并持续拓展共享的数据资源。”该负责人强调，这是一个长期过程，但京东工业有信心通过AI实力、技术壁垒及安全合规体系，履行大企业责任，避免数据共享流于形式。

风险识别与人工兜底：明确边界，人机协同

中国工业报社：工业场景对准确性要求极高，AI一旦误判可能导致采购失误、质量风险甚至生产事故。京东工业在大模型智能体落地中如何应对这类风险？

“坦白讲，目前在所有领域，人工兜底必不可少。”该负责人给出了明确的边界认知。在内部赋能方面，京东工业利用AI进行商品治理，标品建设准确率从90%提升至95%～99%，效率更是明显跃升，自闭环率不断提升。在外部技术服务输出上，如“知物AI物料管家”等，核心定位仍是辅助提效。

他特别提到高敏感场景——例如：紧固件（螺丝、螺母）选错可能对项目产生较大影响。“目前工业大模型不能解决所有问题，我们对它的边界有清晰了解。”在关键审核环节，人依然是不可替代的。但AI的引入，能将人从海量、重复的审核中解放出来，降低因人为知识不到位或疲劳导致的风险。“有了AI进入工业领域，确实能把之前不可控的风险进一步降低。”

从降低设计门槛到打通供应链全链路，从构建数据生态到明确人机协同边界，京东工业的探索折射出中国工业AI从“技术炫技”走向“价值落地”的清晰路径。在“超级AI供应链”的宏大蓝图下，如何让每一家中小企业都用上专业级工业AI，仍是这场变革中最具挑战也最具价值的命题。

从认知工业供应链到链接物理世界，京东工业JoyIndustrial 2.0的发布，不仅是一次技术迭代，更勾勒出一条“产业数据—AI模型—业务场景—经营增长”的AI飞轮。当大模型真正走进车间产线“干活”，中国工业供应链的数智化转型正迎来价值跃迁的历史性拐点。