文 / 王永智

美編 / 顧青青

出品 / 網界

中國工業這幾年面臨的難題，其實都在供應鏈的縫隙里放大了。

生產端越來越精細，但采購、庫存、協同這些跨企業、跨區域的鏈路，卻始終像一張“隱形而脆弱的網”，一旦某個環節卡住，整條產線都會跟著抖動。

企業普遍意識到，真正耗成本、耗心力的，從來不是生產本身，而是供應鏈的復雜、瑣碎和不確定。

也正是在這樣的大背景下，京東集團旗下的京東工業，逐步的走進了很多企業的視線，越來越被更多的企業所青睞。

京東工業不是進制造賽道做流量，也不是把“電商經驗”硬套到工業里，而是把供應鏈當成工業世界的新基礎設施去做。

它專注工業供應鏈技術與服務，長期堅持“數實一體”的路徑，把京東多年來構建的自營供應鏈能力拆解成貨網、倉網、履約網絡三套底層能力，再疊加商品數智化、采購數智化、履約數智化和運營數智化，做成一套完整的工業供應鏈操作體系。

京東工業這幾年在工業圈的存在感，已經不是“又多了一個工業品電商平臺”這么簡單了。

它在企業里的角色，其實更像是在給中國工業鋪一套“看不見的基礎設施”：一條數字高速公路，一套工業大模型，再疊加一張覆蓋產業帶、中小工廠的供給網絡。

供應鏈被它當成了基礎設施去做，工業大模型也不是掛在PPT上的概念，而是直接插進了一個個非常具體、非常難啃的專業場景里，最后落到很現實的事上，就是企業到底能不能省錢、提效、挺住、活下去。

如果把今天的中國工業拆開看，上游是材料和零部件，中間是復雜的制造工藝，下游是渠道和服務，過去大家習慣盯在工廠那堵墻里面折騰，現在京東工業做的事，是把“廠內”和“廠外”用一條供應鏈系統串起來，再用大模型和智能體把細碎的數據和流程揉成一整套可運營的系統。

它一頭接寧德時代、徐工、水井坊這樣的頭部企業，一頭接樂清、永康、武義、永年這些產業帶的小工廠，中間靠太璞數實一體化供應鏈方案、JoyIndustrial 工業大模型、京東五金城和一系列產業帶地標館，把這張網越織越密。

你會發現，它其實是在拿互聯網那套基礎設施思路，重做一遍工業世界的“路網”。

01.

京東工業正在把“數智供應鏈”變成中國工業的基礎設施

要看京東工業的定位，得先把它從傳統“工業品電商”的框里拿出來。

表面上看，它有京東工品匯、京東五金城，有約8110萬SKU的MRO、BOM、備品備件，聚合了超158000家制造商、分銷商和代理商在上面賣貨，這些都是真實存在的供給側資源。

但更關鍵的是，京東工業把這些商品、倉網、履約能力，跟一整套數智供應鏈技術打成了一個“數實一體”的系統。

所謂“數實一體”，不是在倉庫里多放幾個傳感器，也不是在后臺上個 ERP，而是把商品標準、采購流程、庫存數據、供應商管理、履約網絡全部數字化，再反過來驅動物理世界的采購決策和執行節奏。

徐工集團的案例就很好懂。徐工在非生產物資的采購上，以前典型的問題就是供應商多而散、物料編碼亂、流程長，很多工具、耗材的采購周期動輒拖得很長，現場急需的時候往往只能靠人情、電話去協調。

接入京東工業的太璞數實一體化供應鏈方案之后，他們把非生產物資的采購周期從二十多天壓到了3–5天，而且采購成本是實打實往下走的。

這背后不是簡單的“買得便宜”三個字，而是整個鏈條被重構了一次。

上游，京東工業用自己的墨卡托標準商品庫和海量供應商，把復雜的物料體系統一標準，把“口語化”的物料名字變成結構化的商品數據;

中游，它用自營供應鏈和物流網絡，把精準的備貨放在更靠近需求的一端;

下游，再通過系統接入徐工自己的計劃、審批、財務系統，去跑需求預測、自動尋源、交付協同。

企業看見的，是采購周期縮短，是價格更穩，是供應更有韌性;系統看見的，是一條已經打通的一站式數據鏈路。

這種“供應鏈當基礎設施”的思路，在國研大數據研究院那份《數智供應鏈助力新型工業化》報告里也有非常硬的量化結論。

報告測算，2024 年中國工業供應鏈總成本約為 115.2 萬億元，如果通過供應鏈創新和數智化轉型，可以釋放出約 6.8 萬億元的降本空間。

這不是某一家企業的邊際優化，而是整個工業體系能不能“輕一點”“快一點”的問題。

京東工業在這個框架里做的，就是用自己的數智供應鏈基礎設施，去支撐這塊里面可實現的一部分空間。

“智賦千行 萬億降本”產業行動，就是這套邏輯的集中呈現。

京東工業一邊聯合國研大數據研究院給出供應鏈總成本和潛在降本空間的模型，一邊把十大工業行業場景的專屬方案打包推出，在上海、昆山、深圳等20多個城市落地，從汽車、鋼鐵、能源電池，到白酒、物業、軌道交通，把“數字高速公路”能力按行業和場景拆解構建，用案例去證明它不是概念，而是真能落地的工具。

如果把視角從頭部客戶再放大一點，你會發現它已經不是給單一大客戶做項目，而是在搭一張全國性的工業基礎設施網絡。

MRO、BOM、備品備件三大場景，背后對接的是超 158000 家制造商、分銷商及代理商，上游是制造和分銷，中間是京東工業這條“數實一體”的超級供應鏈，下游是超過1.1萬家重點企業客戶和數百萬中小企業。

從“貨怎么選”“合同怎么簽”“賬怎么對”“貨怎么送”到“風險怎么控”，都在同一套系統上跑。

用一句更直白的話說，以前工業企業的供應鏈是“每家自己搞一攤”，有的重系統，有的重人治，有的靠關系。

現在京東工業試圖把這件事變成一種“社會化基礎設施”，大企業合作來深度定制，小企業直接用標準化平臺，但背后的商品池、倉網、履約網絡、大模型能力是同一套，這就把工業世界里大量重復建設、重復試錯的成本，換成了一次性建設、多主體共用的基礎設施投入。

02.

工業大模型不是噱頭，而是真正在解決“復雜、碎片、重度專業”的產業難題

如果說供應鏈基礎設施是“路”和“倉”，那工業大模型就是這套基礎設施上的“腦”。

在消費互聯網領域，大模型已經被反復討論，但真正難啃的，其實是工業這一塊。它有三個特點：復雜、碎片、重度專業。

復雜體現在鏈條長、參與方多、約束條件多。一個簡簡單單的零部件采購，涉及技術參數、標準編碼、供應商信用、關務、交付時效、庫存策略等等，每一項都能單獨展開一大摞文檔。

碎片來自于行業長期形成的大量“土辦法”和局部系統，數據散落在各個業務單元里，很難形成統一視圖。

重度專業則是最要命的部分：不同細分行業有自己的術語體系和經驗規則，模型如果不真正吃透，很難幫上忙。

JoyIndustrial 這個工業供應鏈大模型，就是在這樣的土壤里長出來的。公開信息顯示，這個模型是基于京東長期服務工業產業沉淀下來超8110萬工業品 SKU 數據，疊加超40個細分行業的實踐經驗訓練出來，目前已經服務了超1萬家重點工業企業。

這些數字背后的意思是，它不是靠“少量樣本 + 推理能力”在硬蒙，而是在一個巨大的、結構化程度越來越高的工業知識庫里學習。

更重要的是，它一開始就沒有選擇做“什么都能聊一點”的通用助手，而是鎖定在“工業供應鏈”這個縱深場景。

京東工業把大模型和供應鏈場景應用做成了雙引擎，一邊打磨模型本身的理解和推理能力，一邊在商品治理、供需匹配、伴隨出海這三類深度智能體上反復落地，用大量真實項目去校準模型的專業性和可靠性。

商品治理智能體“工品查”就是一個典型例子。大部分工業企業都有一個共同的痛，就是物料主數據一團亂：同一個東西被不同車間用不同名字記，品牌型號缺失，參數字段不完整，甚至還存在“一物多碼”“一碼多物”的情況。這種問題靠人改，不但慢，而且容易越改越亂。

京東工業用AI治理中樞加多智能體編排，把物料標準化、類目歸屬、屬性補全、圖片識別這些看上去零碎的動作串聯起來，形成一個虛擬的商品治理團隊。

現在十萬級別的商品治理任務，可以在小時級完成，人效可提升10倍以上，原本需要按“月”為單位推進的治理工作，現在被壓縮到“小時級”辦結。

供需匹配場景同樣非?！坝埠恕薄＿^去很多工業企業的商機澄清，要在人和人之間來回溝通幾輪：客戶提一個很粗的需求，采購把信息摘出來發給多個供應商，供應商再回各種規格和報價，采購再一條條整理、比對，這個過程往往要花上幾個小時。

現在京東工業用大模型和智能體把這件事做成了一個高并發的“供需翻譯器”，千條商機澄清可以從原來大約5小時，縮短到約15分鐘就能完成，關務評估也從“人盯表格”變成了準實時響應，人力成本可降低逾一半。

這些看上去有些技術味道的細節，其實指向一個很現實的問題：工業大模型有沒有在幫業務同學省時間、省人力、降風險。

如果沒有，所謂“工業大模型”就只是新一輪的概念包裝。JoyIndustrial 的打法比較務實，它不強調自己“能做所有事”，而是從三個最痛的點切進去，把商品治理做深，把供需匹配做快，把企業出海過程中的合規、尋源、履約等復雜環節做細，再把這些經驗沉到模型里和工具里。

這里還有一個被低估的點，就是政策和產業方向給這件事加了速。《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》《加快數智供應鏈發展專項行動計劃》以及工信部的場景化數字化轉型指引，都在強調一個詞：圍繞場景，打通供需，提高供應鏈協同效率。

也就是說，大模型如果停留在“文本對話”，其實離這些政策想要的效果還挺遠;只有當它扎到具體場景里，變成“懂業務、懂規則、懂數據”的智能體時，它才算真正接上了產業升級的主線。

從這個角度看，JoyIndustrial 更像是給工業供應鏈裝上的一套“智能操作系統”。它不替代人的判斷，但它可以幫人看見更多維度的變量，幫人把原本靠經驗拍腦袋的決策變成數據驅動、規則約束的決策。

它既在拉低出錯率，也在抬高整個鏈條的效率上限。

03.

京東工業正在重塑產業帶，給中小工廠一個真正能“活下去”的增長通路

如果說前兩部分更多是在講大企業和宏觀層面的事，京東工業在產業帶上的布局，則直接面向那批“活得最辛苦但也最有活力”的中小工廠。

過去很多產業帶的小企業有一個共性：上游很強，下游很弱。樂清的低壓電器、永康的五金工具、武義的外貿五金、永年的緊固件，做產品沒問題，做到全國甚至全球數一數二。

但一旦碰到外貿波動、內需切換、渠道變化，很多企業就會陷入“產能有，訂單少，現金流緊”的狀態。想轉型，缺的是渠道和數字化能力，不是生產能力本身。

京東工業在這些地方做的事情，其實可以用一句話概括：把供應鏈平臺變成產業帶的“公共底座”，讓小工廠不用自己摸索一整套電商和數字化能力，就能接上全國乃至全球的需求。

樂清電氣產業帶是一個典型樣板。當地有以德力西電氣為代表的一批龍頭企業，也有3000多家配套的中小微企業。

京東工業一邊用太璞數智供應鏈方案和德力西電氣這種大企業做深度合作，幫助它打通從采購到銷售的鏈路，一邊用自身的渠道能力，讓大量中小企業可以通過“一品通四端”的模式觸達大企業、中小企業、小微客戶和個人消費者。

對于很多在產業鏈上游“只會做不會賣”的工廠來說，這相當于有人幫它把銷售和運營這半條鏈路搭好了。

永康五金產業帶的“地標館”模式，則是給產業帶做了一次集中上行的“窗口化改造”。

永康市政府和京東工業一起，在京東商城前端設置永康地標館專區，把本地核心商家的店鋪集中掛在這個入口下面。

用戶在前臺看到的是一個“永康五金”的集合品牌，后臺跑的是京東的大數據、物流、營銷和服務體系。

對于商家來說，它不僅能獲得精準流量和品牌背書，還能享受到統一的運營托管、活動規劃、物流履約服務。

再看武義。武義很多五金企業過去高度依賴海外訂單，一旦外部環境波動，壓力就會非常大。

武義和京東工業一起開設“京東五金城·武義館”，本質上就是為這些外貿導向企業重建一個面向國內市場的穩定通路。

那些以前不具備電商運營能力的工廠，現在可以在“無憂托管”的模式下上京東，由專業團隊幫忙做店鋪運營、活動策劃、流量投放，企業自己則把精力放在產品開發和生產上。

河北永年緊固件產業帶的合作，則把焦點放在“質量”和“數智化升級”上。當地是全國最大的緊固件生產和交易集散地，但標準不統一、企業數字化水平參差不齊的問題也很突出。

京東五金城和當地行業協會簽了長期戰略協議，從產品質量檢測、優質店鋪推薦做起，再把京東工業的數智供應鏈能力引進來，幫商家把運營成本壓下去，把供應鏈透明度拉上去，讓這個被稱為“中國緊固件之都”的地方，在“不只是便宜”的方向上走得再遠一點。

這些產業帶項目有一個共同點：不是簡單地拉一批商家上平臺賣貨，而是按照京東工業一貫的“數實一體”思路做整合。

前端有專屬館區和精準流量，中端有標準化商品池、運營托管能力和一整套履約服務，后端則是基于大數據的選品、定價和庫存決策建議。對中小企業來說，這意味三件事。

第一，獲客路徑被顯著縮短。過去靠展會、靠業務員掃樓、靠老客戶轉介紹，現在可以通過地標館、產業帶館、京東五金城這樣的平臺，一次性接上大量需求端。

第二，運營門檻被拉低。營銷、店鋪運營、客服、活動策劃這些事可以交給平臺團隊去做，工廠不需要在自己最不擅長的環節燒錢試錯。

第三，數據開始沉淀。通過平臺的訂單和行為數據，企業可以更快看清什么產品賣得好、什么細分需求正在起勢，然后針對性做研發迭代，而不是憑感覺押注。

這一整套邏輯，在京東工業的國際業務上也延續了下去。印尼、馬來西亞、泰國、越南、匈牙利、巴西、沙特等國家，都已經有它伴隨出海的足跡。

這里的關鍵不是“幫你把貨賣出去”這么簡單，而是在建設期、試產期、量產期三個階段，提供不同形態的供應鏈解決方案：有開箱即用的 SaaS 商城來解決日常辦公和通用品采購，有跨境精選品牌的快速交付方案，有覆蓋長尾品類的跨境加本地采銷模式，還有從規劃咨詢到海外一體化運營的太璞數智化方案。

對于那些在海外建廠的中國制造企業來說，這是在陌生市場里多了一條靠譜的“熟人供應鏈”。

如果你站在一線工廠老板的角度想一下，供應鏈基礎設施、大模型能力、產業帶館、出海服務，這些詞都挺宏大的，但最后落在他這里的感受，其實很簡單：訂單能不能穩一點，賬期能不能短一點，采購能不能便宜一點，庫存能不能少一點，工廠能不能在波動里多一條退路。

京東工業現在做的事情，本質上就是在把這些“看得見的痛”，翻譯成“看不見的基礎設施建設”和“看得見的數據變化”。

總結

當供應鏈變成基礎設施，工業的想象力就不再只在廠房里

回到一開始的問題，如果要用一句話來形容京東工業現在的角色，我會說，它是在幫中國工業把“供應鏈”這件事，做成一套跨企業、跨行業、跨區域的基礎設施，而不是每家企業自己的一塊“內部工具”。

這套基礎設施一邊連接著總成本高達百萬億的工業供應鏈，另一端連著樂清、永康、武義、永年那些每天在生產線上打拼的中小工廠，中間則靠太璞數實一體化供應鏈方案、JoyIndustrial 工業大模型、京東五金城和一系列產業帶項目把路一點點鋪開。

如果供應鏈還停留在“把貨送到位”這個層面，它的想象空間其實很有限?，F在你看到的是，供應鏈開始在三個方向上疊加價值。

第一，是成本維度：大企業用數智供應鏈把自己的采購、庫存、履約做精做細，中小企業通過平臺共享基礎設施，讓原本只有頭部企業能享受到的效率紅利，變成產業帶層面的通用能力。

第二，是韌性維度：疫情、地緣、需求波動頻率都在上升，誰能更快看見風險，誰能更快調整源頭和路徑，誰就能多撐一陣，少踩幾個坑。

第三，是創新維度：當商品數據、供應商數據、訂單數據都被大模型“吃進去”，它們就不再只是記賬用的記錄，而是可以被用來發現新需求、設計新產品、匹配新市場的“新燃料”。

在工業大模型這塊，JoyIndustrial 用“深場景”而不是“廣能力”來走路，是一條比較難但也更扎實的路線。

它把復雜、碎片、重度專業當成約束條件來設計系統，而不是繞開這些難點講故事。商品治理、供需匹配、伴隨出海這些看上去細碎的突破點，恰恰是最容易被忽視、又最能體現大模型真實價值的地方。

只有在這些地方證明自己，大模型才配得上“工業”的前綴。

產業帶這一塊，則是最有煙火氣的一環。樂清、永康、武義、永年的案例在告訴我們：

數字化轉型不是只發生在寫字樓里的 PPT 里，而是發生在一箱五金、一批緊固件、一車電器、一臺設備的流轉路徑上。

中小工廠不一定會說“數智供應鏈”“大模型賦能”這些詞，但它們能感覺到的是：平臺帶來的訂單多了，回款速度穩了，庫存周轉快了，運營變輕了。這種體感，才是任何宏大敘事最終要落地的地方。

所以，當我們在談“工業強國”“新型工業化”的時候，供應鏈其實已經從一個后臺職能，慢慢變成了面向全產業的“操作系統”。

京東工業用自己的方式，在這套操作系統里寫入了三行很關鍵的代碼：數智供應鏈基礎設施化，大模型場景化，產業帶生態化。

接下來，這三行代碼會被越來越多的企業調用，寫出越來越多不同的應用。

那時候，我們再回頭看今天的這些案例，可能會覺得，現在發生的很多事，都是未來那一輪工業躍遷真正的起點。