京东工业4月9日发布了工业AI大模型能力建设规划和技术成果，宣布正在从1.0阶段的AI工具跃迁到2.0阶段的AI专家。京东工业展示了推出工业AI大模型JoyIndustrial至今的真实场景应用“成绩单”，包括工品查、AI导购、京备云等一批应用已经在实体场景中落地，创造明确价值。在大模型技术助力下，京东工业品价格指数也将在解决商品价格合规难题上发挥重要的价值。

深入场景 工业AI大模型为供应链运营降本增效

通过真实业务数据和垂直场景的深度结合，人工智能已经“走入工厂车间”，从“会考试”，变成“懂业务、能扛事、有结果”。京东工业的AI专家将具备工作闭环能力，可独立完成商品、履约、售后等核心场景任务，从按需调用升级为自主进化，能主动洞察需求、参与决策、推进组织协同。

京东工业展示了推出工业AI大模型JoyIndustrial至今的真实场景应用“成绩单”。在工业品数据标准化过程中，首个将工业品全链路治理产品化的多智能体平台“工品查”，可以将十万级商品处理时长由“月级”压缩至“小时级”，人效提升10倍以上；27个智能体组成虚拟团队，人力成本降幅超80%。在商城一站式AI升级场景中，采购专家“AI导购”成为融合工业专家知识与大模型的智能导购助手，可以帮客户把选型决策时长缩短70%，让错配与返工风险下降60%，下单转化率提升48%。在备品备件数智运维场景中，AI运维专家“京备云”是通过移动终端与云平台联动打造的企业专属远程专家团队，带来质检效率提升30%~50%，差旅成本降低60%以上，质量问题拦截率提升 40%，质检人力成本优化 25%~35%。

围绕企业采购价格合规管控场景，京东工业重点分享了AI技术在解决商品价格合规难题上的实践。京东工业近期宣布开放工业品价格指数，为包括央国企在内的大量企业提供价格合规参考基准，为企业风险管控提供有力抓手，推动反内卷机制，构建良性工业品产业生态。在工业品价格指数的构建过程中，需要海量精准数据，商品标准化和同品识别能力，以及指数建模能力。京东工业通过统一编码、参数结构化与同品/替代关系建模，构建了工业品标准数据；自动识别并聚合实质相同或高度相似的商品，实现同品识别；通过算法智能建模，并动态进行权重优化及指数校验调优，完成了指数建模。

从AI工具到AI专家 工业AI大模型要具备闭环工作能力

基于技术创新和场景实践的历练，京东工业明确了对工业AI大模型能力建设的规划：从1.0阶段的AI工具，跃迁到2.0阶段的AI专家和3.0阶段的AI超脑。

在AI工具阶段，一批原生AI应用实现了单点赋能，以轻量化工具解决供应链环节痛点。例如在采购寻源场景中，工品查可以实现同品识别能力。

在AI专家阶段，AI能力在场景拓展、组织协作、价值创造等领域全面跃迁。“京东工业AI能力2.0阶段的标志就是AI专家，其具备了工作闭环能力，可独立完成商品、履约、售后等核心场景任务。工业AI专家从按需调用升级为自主进化，能主动洞察需求、参与决策、推进组织协同，真正懂业务、能扛事、有结果。”京东工业技术负责人这样阐释。“京东工业AI能力已经基本完成AI工具的建设和应用布局，在内外部业务实践中取得了扎实的成果，目前正处于向AI专家跃迁的过程中。”

面向未来，京东工业认为AI专家会跃迁到3.0阶段的AI超脑，即可以实现生态进化，全链协同，和工业大模型构建数智化的供应链大脑，通过AI需求大脑、AI商品大脑、AI履约大脑等产品和服务，根本性地提升工业供应链水平。