近日，工業和信息化部、中央網信辦等八部門聯合印發《“人工智能+制造”專項行動實施意見》（以下簡稱《意見》）。《意見》明確提出，到2027年我國人工智能關鍵核心技術實現安全可靠供給，產業規模和賦能水平穩居世界前列。同時，《意見》圍繞創新筑基、賦智升級、產品突破、主體培育、生態壯大、安全護航、國際合作等7大重點任務，細化21項具體措施，促進人工智能技術與制造業應用“雙向賦能”。
京東一直堅信，科技創新只有和產業創新深度融合，才能創造更大的價值，這也指導著京東在人工智能時代的創新布局和產業應用。十幾年深耕實體產業所積累的大量精準專業數據和深入每個實體場景的產業洞察，讓京東工業構建行業首個工業供應鏈大模型JoyIndustrial，并通過智能體等方式在產業場景中迅速落地，為制造業的數智化升級創造價值。
深耕細分場景 以高水平產業模型帶動產業效率升級
《意見》指出：開發高水平行業模型。支持模型訓練和推理方法創新，開發適應制造業實時性、可靠性、安全性特點的高性能算法模型。打造面向工業細分場景小模型，鼓勵大小模型協同創新。
以大模型為代表的人工智能技術給產業數智化帶來了前所未有的機會，如果說通用大模型上誕生了一群具備越來越完備通識的大學生，那京東工業這樣的企業正利用自己深入大量產業真實場景、積累豐富精準專業數據、在場景運營中不斷優化迭代的優勢，為產業培養出一大批懂行業、能干活、會創利的“博士”。更為重要的是，這些“博士”也可以通過產品、方案或智能體的方式迅速融入企業的生產運營中，幫助他們搭上技術快車，共享更多此前難以企及的專業能力。
制造業的數智化一直存在“一米寬、百米深”的特性，每個行業生產工藝差異巨大，需求和方案也完全不同，需要提供人工智能服務的企業對垂直產業的細分場景有深度洞察、專業數據積累和持續運營迭代能力，通過數智供應鏈打通深度節點。
依托京東長期服務工業產業所沉淀的超8110萬工業品SKU數據，超40個細分行業實踐積累訓練而成，京東工業大模型JoyIndustrial于服務超1萬家重點工業企業。其核心價值直指工業領域“成本高、效率低”的痛點，通過深度行業洞察和專業積累，用精準的智能決策與流程優化實現供應鏈成本的實質性降低與運營效率的倍數級提升。
例如，面對企業在備品備件管理中普遍存在的“庫存積壓”和“過度運維”兩大難點，京東工業基于京備云推出工業設備數智運維一體化供應鏈解決方案，通過連接設備和庫存，實時感知設備狀態，預測設備故障和備件需求，幫助企業精準管控品類需求計劃，大幅壓降庫存水位，實現“少而不缺”，另一方面通過AI算法實現精準運維和備件調度，避免運維過程中的無效浪費。
助力制造業運營管理升級 實現工業供應鏈萬億降本
《意見》指出：加速全流程轉型升級。在運營管理環節，發揮大模型推理預測能力，加速訂單處理、銷量預測、庫存預警等環節智能升級，優化供應鏈管理。
在工業產業的運營管理、特別是供應鏈管理環節，基于大模型的數智化升級可望為產業創造巨大的利潤提升空間。京東工業聯合國研大數據研究院聯合發布的《數智供應鏈助力新型工業化》研究報告顯示，2024年中國工業供應鏈總成本約115.2萬億元；通過人工智能等創新技術驅動的供應鏈優化和數智化轉型，將為中國工業企業降低供應鏈成本6.8萬億元，這將是中國工業企業高質量發展的“確定性紅利“。
以高效運營為發力點，京東工業打造供給側創新應用，重點解決工業品參數復雜難查找、供需數據難以高效匹配等平臺痛點，以AI智能體全面賦能平臺數智化能力提升。
例如，工業品一直面對商品規格混亂、各個環節存在數字孤島等問題，京東工業打造“墨卡托標準商品庫”將海量非標工業品參數標準化，成為產業數智化升級的基礎。大模型技術的應用，讓商品標準化進程迅速加速。京東工業透露，近一年來，京東工業借助大模型完成的產品標準化數據量，已超過前五年的總和。
京東工業推出“工品查”，作為行業首個基于千萬商品知識庫自研的AI商品與物料治理中樞，以京東工業統一數據標準為底座，持續構建起22個AI智能體矩陣，并在不斷更新，具備內生多模態理解與交互能力，覆蓋物料標準化、同品識別、類目映射、屬性規范、主圖合規、規格識別等40個核心場景，形成企業物料商品治理新范式，將十萬級治理由“月級”壓縮至“小時級”，人效提升10倍以上，沉淀可運營的數據資產。以某能源央企為例，工品查通過原子化能力自由組合編排，快速搭建與其流程深度契合的專屬方案，峰值并行處理百萬級SKU，自動完成人工難以承載的同品聚類、批量審核與屬性補全，實現從“人治”向“數智”的躍遷，在確保質量與合規的同時顯著降低人力成本逾一半。
構建工業智能體 讓產業共享技術創新紅利
《意見》指出：打造智能體新業態。開展工業智能體任務規劃、群體協同等技術攻關，強化工業機理與智能體決策模型融合、智能體與工業系統間交互適配，推動智能體云化部署。
技術創新的價值，需要在實體場景的深度融合中創造。為了讓產業更直接有效地享受技術紅利，在產業大模型基礎上，京東工業通過智能體等方式賦能產業，帶動合作伙伴共同創造價值。
行業專家認為，人工智能在產業中的應用是一個迭代的過程，可以從一些小切口進入，比如數智化采購，讓企業看到數智供應鏈帶來的效益，進一步加快迭代的進程。“首先，需要在具體業務領域找到適合AI的場景，就是要有一個小的切口，同時小切口要能夠在很大規模上批量化復制，如果不能批量化復制，效益和投入就不成正比，這就是‘小切口，大縱深’的應用模式。”
因為其針對性、實用性和低門檻的特色，智能體已經成為制造業數智化升級過程中進入小切口，創造扎實價值的重要載體。京東工業以客戶價值為著力點，打造需求側創新應用，針對企業客戶的數據標準化難、成本高及供應鏈合規風險識別難等核心挑戰，部署相應的智能體與解決方案，幫助客戶實現降本增效的目標。
京東工業打造系列深度應用智能體，構建了“大模型+場景”的實用化生態。以伴隨出海場景為例，用戶只需通過簡潔的對話界面提出需求，關務代理智能體即可自動解析任務，將復雜的認證需求分解，提供從商品參數分析、政策條款匹配到尋源建議的一站式解決方案，關務評估實現準實時響應，人力成本降低逾一半。
京東工業通過“速贏試點-全鏈路推廣-數據飛輪驅動”的清晰三階路徑，更為工業供應鏈領域探索出一套可落地、可復制的大模型研發與應用范式。第一階段速贏試點，聚焦業務核心痛點場景，打造可驗證的AI產品標桿；第二階段全鏈路推廣，推動AI從“輔助決策”向“自動執行”升級；第三階段數據飛輪驅動，形成可持續的“數據-能力-生態”升級循環，推動行業標準的建立。京東工業基于這條路徑打造的AI工業大模型，也是中國工信企業新紀錄辦公室組織審定的“首個以供應鏈為核心的工業大模型”，讓工業供應鏈領域增強了擁抱人工智能的信心與決心。
