2026年10月，上海工博会。京东工业展台前，一位观众上传了一张法兰盘的照片股票杠杆费用，几十秒钟后，AI自动生成了CAD图纸，并一键拆解出生产物料清单，直连京东工业“工品汇”平台就可以完成零部件选型和采购。旁边的工作人员说，以前这需要工程师和采购人员多端协作，现在一个平台就能完成从设计到采购履约的闭环。
这个场景之所以值得玩味，不在于技术本身有多炫酷——AI生成图纸在今天已不算新闻。真正值得关注的是它所指向的一个深层转折：工业供应链的价值衡量标准，正在从“交易环节效率”转向“全系统可用和可靠性”。
以专业数据和场景洞察开启工业AI应用之路
过去二十年，工业用品流通体系的核心命题是“买得到、买得便宜”。B2B平台、电商化采购、阳光比价，本质上都在解决交易效率问题。
但当制造业进入数智化深水区，这个命题的边界被打破了。产线越智能，对背后工业品的依赖就越深——一台智能设备停机一分钟，损失的不只是产能，更是整条供应链的节奏。备品备件、工具仪表、包装耗材、安全防护，这些曾经被归为“辅助物资”的品类，如今直接关系到智能工厂能否持续运转。
这意味着，工业供应链的角色正在被重新定义：从功能单一的“交易平台”，进化为深度服务制造业全生命周期的“产业基础设施”。
京东工业CTO谷应鲲在工博会技术采访中说得直白：“工业AI的下一站，是从中心化分析走向端侧实时决策。”他举了一个例子：工厂安全预警模型，要求响应速度达到秒级甚至毫秒级。通用大模型二三十秒才回答，“工业现场根本不能用”。另一个约束是模型尺寸——“现场的盒子可能只能装下一个非常小尺寸的模型，你不可能把大象装进一个小盒子里。”
这些约束揭示了一个容易被忽略的关键因素：工业AI的壁垒不在算法本身，而在对工业现场的专业数据积累和理解深度。“戈壁滩的、海上油田的、风电的、光伏的能源场景，智能制造中汽车的、装备制造的，各场景约束不一样。”谷应鲲认为，针对场景理解应该放置什么模型去解决现场风险、合规、效率、成本问题，这个Know-How是非常深的护城河。
本届工博会上，京东工业以“AI铸链·向实而生”为主题，系统展示了从工业多模态理解模型到世界模型、从数字供应链到物理世界的完整能力图谱。但真正定义这家企业未来的，不是某一项技术的单点突破，而是它在做的一件更根本的事情：为工业供应链构建一套AI驱动的新型基础设施。
这套基础设施包含三个层次：底层是数据和标准体系——“百川计划”构建的跨品牌数据集、墨卡托标准商品库、“工品智炼”平台，统一了行业语言；中层是模型和智能体能力——JoyIndustrial 2.0包含的工业多模态理解模型、行业大模型、设计模型和工业世界模型，以及70多个AI智能体，覆盖工业产业核心流程；上层是行业场景落地——包括这次工博会亮相的能源、汽车智造、机械制造三大主题展区，以及背后大量行业的细分场景专属解决方案，展示了不同场景需求的差异化路径。
在中国制造沃土上萌发出工业大模型应用生态
为什么这件事只能从中国工业这块沃土上长出？
工业门类和现场非常多，各场景约束不一样，这些Know-How不是门外汉进来一下子就能掌握的，也不是拥有单一环节的产业模式和企业能拥有的，需要的是长期且专业的积累过程。
中国拥有全球最全面的工业体系和最大的制造规模，为AI提供了最丰富的应用场景和最真实的训练数据。京东工业长期深耕工业供应链，积累了海量专业数据和细分行业场景知识。
更关键的是私域数据。谷应鲲以设计模型为例：“要做得好最重要的是图纸——一个品类几十万张，几十个、上千个品类可能需要上千万张图纸。这些图纸现在都在私域环境，也就是各个企业手里，怎么通过合作拿到这些私域图纸训练模型，我认为也是非常重要的壁垒。”
面对这一行业痛点，京东工业开出了自己的解法：推出“百川计划”，以产业生态共建、隐私计算保驾护航的模式，在不触碰企业原始数据所有权的前提下，联动上游品牌厂商、制造企业、科研机构共建可信的数据协作生态，打通安全合规的数据共享通道，把散落在各家企业孤岛之中的图纸、产品参数、工况、运维记录，转化成为可以训练垂域大模型的高质量数据集。
在这一共建模式之下，京东工业与德力西电气展开深度协同，将德力西电气的超过2000份产品手册、8万条物料数据，成功转化为4万条标品数据，在JoyIndustrial工业大模型的助力下，数据采集的人效提升3-4倍，大幅加速标品建设进程。基于这些数据和大量产业知识训练出的低压电气大模型迅速投入到德力西电气和京东工业的多场景实践中，带来运营效率和用户体验明确提升，例如，陌生商品用户选型决策时长缩短约70%，并实现AI驱动GMV增量大幅度提升，走出了一条产业伙伴共赢的数据共建之路。
“京东的AI不是在论文里诞生的，是在生产线、在仓库、在配送站，在我们的供应链全流程中，一单一单磨出来的。”京东工业负责人的这句话，或许是对这家企业AI实践最准确的概括。
在2026年工博会现场，京东工业展示的不仅是一系列AI产品和解决方案，更是一条清晰的产业逻辑线：以工业大模型为底座，以真实场景为历练和验证，以价值量化为标尺，从供应链采购向设计、生产、履约全链条延伸，从服务大型企业向赋能中小企业、一线劳动者拓展。
这条路径之所以能够走通，根本在于两个条件的叠加。其一，这片制造沃土拥有全球最全面的工业体系和最大的制造规模，为AI提供了最丰富的应用场景和最真实的训练数据。其二，京东工业长期深耕工业供应链，积累了海量专业数据和细分行业场景的深度融合优势，并携手上下游伙伴构建了产业大模型生态，走出了一条垂直大模型落地细分产业场景、扎扎实实创造价值的发展路径。
“未来，京东工业希望让经过真实供应链验证的AI能力，走出京东、向产业开放、服务更多企业，让AI真正成为工业供应链的普惠生产力。”京东工业技术负责人表示。
(责编：沐一帆、轩召强)【来源：人民网－上海频道】
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