近日，工业和信息化部、中央网信办等八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》（以下简称《意见》）。《意见》明确提出，到2027年我国人工智能关键核心技术实现安全可靠供给，产业规模和赋能水平稳居世界前列。同时，《意见》围绕创新筑基、赋智升级、产品突破、主体培育、生态壮大、安全护航、国际合作等7大重点任务，细化21项具体措施，促进人工智能技术与制造业应用“双向赋能”。

京东一直坚信，科技创新只有和产业创新深度融合，才能创造更大的价值，这也指导着京东在人工智能时代的创新布局和产业应用。十几年深耕实体产业所积累的大量精准专业数据和深入每个实体场景的产业洞察，让京东工业构建行业首个工业供应链大模型JoyIndustrial，并通过智能体等方式在产业场景中迅速落地，为制造业的数智化升级创造价值。

深耕细分场景 以高水平产业模型带动产业效率升级

《意见》指出：开发高水平行业模型。支持模型训练和推理方法创新，开发适应制造业实时性、可靠性、安全性特点的高性能算法模型。打造面向工业细分场景小模型，鼓励大小模型协同创新。

以大模型为代表的人工智能技术给产业数智化带来了前所未有的机会，如果说通用大模型上诞生了一群具备越来越完备通识的大学生，那京东工业这样的企业正利用自己深入大量产业真实场景、积累丰富精准专业数据、在场景运营中不断优化迭代的优势，为产业培养出一大批懂行业、能干活、会创利的“博士”。更为重要的是，这些“博士”也可以通过产品、方案或智能体的方式迅速融入企业的生产运营中，帮助他们搭上技术快车，共享更多此前难以企及的专业能力。

制造业的数智化一直存在“一米宽、百米深”的特性，每个行业生产工艺差异巨大，需求和方案也完全不同，需要提供人工智能服务的企业对垂直产业的细分场景有深度洞察、专业数据积累和持续运营迭代能力，通过数智供应链打通深度节点。

依托京东长期服务工业产业所沉淀的超8110万工业品SKU数据，超40个细分行业实践积累训练而成，京东工业大模型JoyIndustrial于服务超1万家重点工业企业。其核心价值直指工业领域“成本高、效率低”的痛点，通过深度行业洞察和专业积累，用精准的智能决策与流程优化实现供应链成本的实质性降低与运营效率的倍数级提升。

例如，面对企业在备品备件管理中普遍存在的“库存积压”和“过度运维”两大难点，京东工业基于京备云推出工业设备数智运维一体化供应链解决方案，通过连接设备和库存，实时感知设备状态，预测设备故障和备件需求，帮助企业精准管控品类需求计划，大幅压降库存水位，实现“少而不缺”，另一方面通过AI算法实现精准运维和备件调度，避免运维过程中的无效浪费。

助力制造业运营管理升级 实现工业供应链万亿降本

《意见》指出：加速全流程转型升级。在运营管理环节，发挥大模型推理预测能力，加速订单处理、销量预测、库存预警等环节智能升级，优化供应链管理。

在工业产业的运营管理、特别是供应链管理环节，基于大模型的数智化升级可望为产业创造巨大的利润提升空间。京东工业联合国研大数据研究院联合发布的《数智供应链助力新型工业化》研究报告显示，2024年中国工业供应链总成本约115.2万亿元；通过人工智能等创新技术驱动的供应链优化和数智化转型，将为中国工业企业降低供应链成本6.8万亿元，这将是中国工业企业高质量发展的“确定性红利“。

以高效运营为发力点，京东工业打造供给侧创新应用，重点解决工业品参数复杂难查找、供需数据难以高效匹配等平台痛点，以AI智能体全面赋能平台数智化能力提升。

例如，工业品一直面对商品规格混乱、各个环节存在数字孤岛等问题，京东工业打造“墨卡托标准商品库”将海量非标工业品参数标准化，成为产业数智化升级的基础。大模型技术的应用，让商品标准化进程迅速加速。京东工业透露，近一年来，京东工业借助大模型完成的产品标准化数据量，已超过前五年的总和。

京东工业推出“工品查”，作为行业首个基于千万商品知识库自研的AI商品与物料治理中枢，以京东工业统一数据标准为底座，持续构建起22个AI智能体矩阵，并在不断更新，具备内生多模态理解与交互能力，覆盖物料标准化、同品识别、类目映射、属性规范、主图合规、规格识别等40个核心场景，形成企业物料商品治理新范式，将十万级治理由“月级”压缩至“小时级”，人效提升10倍以上，沉淀可运营的数据资产。以某能源央企为例，工品查通过原子化能力自由组合编排，快速搭建与其流程深度契合的专属方案，峰值并行处理百万级SKU，自动完成人工难以承载的同品聚类、批量审核与属性补全，实现从“人治”向“数智”的跃迁，在确保质量与合规的同时显著降低人力成本逾一半。

构建工业智能体 让产业共享技术创新红利

《意见》指出：打造智能体新业态。开展工业智能体任务规划、群体协同等技术攻关，强化工业机理与智能体决策模型融合、智能体与工业系统间交互适配，推动智能体云化部署。

技术创新的价值，需要在实体场景的深度融合中创造。为了让产业更直接有效地享受技术红利，在产业大模型基础上，京东工业通过智能体等方式赋能产业，带动合作伙伴共同创造价值。

行业专家认为，人工智能在产业中的应用是一个迭代的过程，可以从一些小切口进入，比如数智化采购，让企业看到数智供应链带来的效益，进一步加快迭代的进程。“首先，需要在具体业务领域找到适合AI的场景，就是要有一个小的切口，同时小切口要能够在很大规模上批量化复制，如果不能批量化复制，效益和投入就不成正比，这就是‘小切口，大纵深’的应用模式。”

因为其针对性、实用性和低门槛的特色，智能体已经成为制造业数智化升级过程中进入小切口，创造扎实价值的重要载体。京东工业以客户价值为着力点，打造需求侧创新应用，针对企业客户的数据标准化难、成本高及供应链合规风险识别难等核心挑战，部署相应的智能体与解决方案，帮助客户实现降本增效的目标。

京东工业打造系列深度应用智能体，构建了“大模型+场景”的实用化生态。以伴随出海场景为例，用户只需通过简洁的对话界面提出需求，关务代理智能体即可自动解析任务，将复杂的认证需求分解，提供从商品参数分析、政策条款匹配到寻源建议的一站式解决方案，关务评估实现准实时响应，人力成本降低逾一半。

京东工业通过“速赢试点-全链路推广-数据飞轮驱动”的清晰三阶路径，更为工业供应链领域探索出一套可落地、可复制的大模型研发与应用范式。第一阶段速赢试点，聚焦业务核心痛点场景，打造可验证的AI产品标杆；第二阶段全链路推广，推动AI从“辅助决策”向“自动执行”升级；第三阶段数据飞轮驱动，形成可持续的“数据-能力-生态”升级循环，推动行业标准的建立。京东工业基于这条路径打造的AI工业大模型，也是中国工信企业新纪录办公室组织审定的“首个以供应链为核心的工业大模型”，让工业供应链领域增强了拥抱人工智能的信心与决心。