文 / 王永智
美编 / 顾青青
出品 / 网界
中国工业这几年面临的难题，其实都在供应链的缝隙里放大了。
生产端越来越精细，但采购、库存、协同这些跨企业、跨区域的链路，却始终像一张“隐形而脆弱的网”，一旦某个环节卡住，整条产线都会跟着抖动。
企业普遍意识到，真正耗成本、耗心力的，从来不是生产本身，而是供应链的复杂、琐碎和不确定。
也正是在这样的大背景下，京东集团旗下的京东工业，逐步的走进了很多企业的视线，越来越被更多的企业所青睐。
京东工业不是进制造赛道做流量，也不是把“电商经验”硬套到工业里，而是把供应链当成工业世界的新基础设施去做。
它专注工业供应链技术与服务，长期坚持“数实一体”的路径，把京东多年来构建的自营供应链能力拆解成货网、仓网、履约网络三套底层能力，再叠加商品数智化、采购数智化、履约数智化和运营数智化，做成一套完整的工业供应链操作体系。
京东工业这几年在工业圈的存在感，已经不是“又多了一个工业品电商平台”这么简单了。
它在企业里的角色，其实更像是在给中国工业铺一套“看不见的基础设施”：一条数字高速公路，一套工业大模型，再叠加一张覆盖产业带、中小工厂的供给网络。
供应链被它当成了基础设施去做，工业大模型也不是挂在PPT上的概念，而是直接插进了一个个非常具体、非常难啃的专业场景里，最后落到很现实的事上，就是企业到底能不能省钱、提效、挺住、活下去。
如果把今天的中国工业拆开看，上游是材料和零部件，中间是复杂的制造工艺，下游是渠道和服务，过去大家习惯盯在工厂那堵墙里面折腾，现在京东工业做的事，是把“厂内”和“厂外”用一条供应链系统串起来，再用大模型和智能体把细碎的数据和流程揉成一整套可运营的系统。
它一头接宁德时代、徐工、水井坊这样的头部企业，一头接乐清、永康、武义、永年这些产业带的小工厂，中间靠太璞数实一体化供应链方案、JoyIndustrial 工业大模型、京东五金城和一系列产业带地标馆，把这张网越织越密。
你会发现，它其实是在拿互联网那套基础设施思路，重做一遍工业世界的“路网”。
01.
京东工业正在把“数智供应链”变成中国工业的基础设施
要看京东工业的定位，得先把它从传统“工业品电商”的框里拿出来。
表面上看，它有京东工品汇、京东五金城，有约8110万SKU的MRO、BOM、备品备件，聚合了超158000家制造商、分销商和代理商在上面卖货，这些都是真实存在的供给侧资源。
但更关键的是，京东工业把这些商品、仓网、履约能力，跟一整套数智供应链技术打成了一个“数实一体”的系统。
所谓“数实一体”，不是在仓库里多放几个传感器，也不是在后台上个 ERP，而是把商品标准、采购流程、库存数据、供应商管理、履约网络全部数字化，再反过来驱动物理世界的采购决策和执行节奏。
徐工集团的案例就很好懂。徐工在非生产物资的采购上，以前典型的问题就是供应商多而散、物料编码乱、流程长，很多工具、耗材的采购周期动辄拖得很长，现场急需的时候往往只能靠人情、电话去协调。
接入京东工业的太璞数实一体化供应链方案之后，他们把非生产物资的采购周期从二十多天压到了3–5天，而且采购成本是实打实往下走的。
这背后不是简单的“买得便宜”三个字，而是整个链条被重构了一次。
上游，京东工业用自己的墨卡托标准商品库和海量供应商，把复杂的物料体系统一标准，把“口语化”的物料名字变成结构化的商品数据;
中游，它用自营供应链和物流网络，把精准的备货放在更靠近需求的一端;
下游，再通过系统接入徐工自己的计划、审批、财务系统，去跑需求预测、自动寻源、交付协同。
企业看见的，是采购周期缩短，是价格更稳，是供应更有韧性;系统看见的，是一条已经打通的一站式数据链路。
这种“供应链当基础设施”的思路，在国研大数据研究院那份《数智供应链助力新型工业化》报告里也有非常硬的量化结论。
报告测算，2024 年中国工业供应链总成本约为 115.2 万亿元，如果通过供应链创新和数智化转型，可以释放出约 6.8 万亿元的降本空间。
这不是某一家企业的边际优化，而是整个工业体系能不能“轻一点”“快一点”的问题。
京东工业在这个框架里做的，就是用自己的数智供应链基础设施，去支撑这块里面可实现的一部分空间。
“智赋千行 万亿降本”产业行动，就是这套逻辑的集中呈现。
京东工业一边联合国研大数据研究院给出供应链总成本和潜在降本空间的模型，一边把十大工业行业场景的专属方案打包推出，在上海、昆山、深圳等20多个城市落地，从汽车、钢铁、能源电池，到白酒、物业、轨道交通，把“数字高速公路”能力按行业和场景拆解构建，用案例去证明它不是概念，而是真能落地的工具。
如果把视角从头部客户再放大一点，你会发现它已经不是给单一大客户做项目，而是在搭一张全国性的工业基础设施网络。
MRO、BOM、备品备件三大场景，背后对接的是超 158000 家制造商、分销商及代理商，上游是制造和分销，中间是京东工业这条“数实一体”的超级供应链，下游是超过1.1万家重点企业客户和数百万中小企业。
从“货怎么选”“合同怎么签”“账怎么对”“货怎么送”到“风险怎么控”，都在同一套系统上跑。
用一句更直白的话说，以前工业企业的供应链是“每家自己搞一摊”，有的重系统，有的重人治，有的靠关系。
现在京东工业试图把这件事变成一种“社会化基础设施”，大企业合作来深度定制，小企业直接用标准化平台，但背后的商品池、仓网、履约网络、大模型能力是同一套，这就把工业世界里大量重复建设、重复试错的成本，换成了一次性建设、多主体共用的基础设施投入。
02.
工业大模型不是噱头，而是真正在解决“复杂、碎片、重度专业”的产业难题
如果说供应链基础设施是“路”和“仓”，那工业大模型就是这套基础设施上的“脑”。
在消费互联网领域，大模型已经被反复讨论，但真正难啃的，其实是工业这一块。它有三个特点：复杂、碎片、重度专业。
复杂体现在链条长、参与方多、约束条件多。一个简简单单的零部件采购，涉及技术参数、标准编码、供应商信用、关务、交付时效、库存策略等等，每一项都能单独展开一大摞文档。
碎片来自于行业长期形成的大量“土办法”和局部系统，数据散落在各个业务单元里，很难形成统一视图。
重度专业则是最要命的部分：不同细分行业有自己的术语体系和经验规则，模型如果不真正吃透，很难帮上忙。
JoyIndustrial 这个工业供应链大模型，就是在这样的土壤里长出来的。公开信息显示，这个模型是基于京东长期服务工业产业沉淀下来超8110万工业品 SKU 数据，叠加超40个细分行业的实践经验训练出来，目前已经服务了超1万家重点工业企业。
这些数字背后的意思是，它不是靠“少量样本 + 推理能力”在硬蒙，而是在一个巨大的、结构化程度越来越高的工业知识库里学习。
更重要的是，它一开始就没有选择做“什么都能聊一点”的通用助手，而是锁定在“工业供应链”这个纵深场景。
京东工业把大模型和供应链场景应用做成了双引擎，一边打磨模型本身的理解和推理能力，一边在商品治理、供需匹配、伴随出海这三类深度智能体上反复落地，用大量真实项目去校准模型的专业性和可靠性。
商品治理智能体“工品查”就是一个典型例子。大部分工业企业都有一个共同的痛，就是物料主数据一团乱：同一个东西被不同车间用不同名字记，品牌型号缺失，参数字段不完整，甚至还存在“一物多码”“一码多物”的情况。这种问题靠人改，不但慢，而且容易越改越乱。
京东工业用AI治理中枢加多智能体编排，把物料标准化、类目归属、属性补全、图片识别这些看上去零碎的动作串联起来，形成一个虚拟的商品治理团队。
现在十万级别的商品治理任务，可以在小时级完成，人效可提升10倍以上，原本需要按“月”为单位推进的治理工作，现在被压缩到“小时级”办结。
供需匹配场景同样非常“硬核”。过去很多工业企业的商机澄清，要在人和人之间来回沟通几轮：客户提一个很粗的需求，采购把信息摘出来发给多个供应商，供应商再回各种规格和报价，采购再一条条整理、比对，这个过程往往要花上几个小时。
现在京东工业用大模型和智能体把这件事做成了一个高并发的“供需翻译器”，千条商机澄清可以从原来大约5小时，缩短到约15分钟就能完成，关务评估也从“人盯表格”变成了准实时响应，人力成本可降低逾一半。
这些看上去有些技术味道的细节，其实指向一个很现实的问题：工业大模型有没有在帮业务同学省时间、省人力、降风险。
如果没有，所谓“工业大模型”就只是新一轮的概念包装。JoyIndustrial 的打法比较务实，它不强调自己“能做所有事”，而是从三个最痛的点切进去，把商品治理做深，把供需匹配做快，把企业出海过程中的合规、寻源、履约等复杂环节做细，再把这些经验沉到模型里和工具里。
这里还有一个被低估的点，就是政策和产业方向给这件事加了速。《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》《加快数智供应链发展专项行动计划》以及工信部的场景化数字化转型指引，都在强调一个词：围绕场景，打通供需，提高供应链协同效率。
也就是说，大模型如果停留在“文本对话”，其实离这些政策想要的效果还挺远;只有当它扎到具体场景里，变成“懂业务、懂规则、懂数据”的智能体时，它才算真正接上了产业升级的主线。
从这个角度看，JoyIndustrial 更像是给工业供应链装上的一套“智能操作系统”。它不替代人的判断，但它可以帮人看见更多维度的变量，帮人把原本靠经验拍脑袋的决策变成数据驱动、规则约束的决策。
它既在拉低出错率，也在抬高整个链条的效率上限。
03.
京东工业正在重塑产业带，给中小工厂一个真正能“活下去”的增长通路
如果说前两部分更多是在讲大企业和宏观层面的事，京东工业在产业带上的布局，则直接面向那批“活得最辛苦但也最有活力”的中小工厂。
过去很多产业带的小企业有一个共性：上游很强，下游很弱。乐清的低压电器、永康的五金工具、武义的外贸五金、永年的紧固件，做产品没问题，做到全国甚至全球数一数二。
但一旦碰到外贸波动、内需切换、渠道变化，很多企业就会陷入“产能有，订单少，现金流紧”的状态。想转型，缺的是渠道和数字化能力，不是生产能力本身。
京东工业在这些地方做的事情，其实可以用一句话概括：把供应链平台变成产业带的“公共底座”，让小工厂不用自己摸索一整套电商和数字化能力，就能接上全国乃至全球的需求。
乐清电气产业带是一个典型样板。当地有以德力西电气为代表的一批龙头企业，也有3000多家配套的中小微企业。
京东工业一边用太璞数智供应链方案和德力西电气这种大企业做深度合作，帮助它打通从采购到销售的链路，一边用自身的渠道能力，让大量中小企业可以通过“一品通四端”的模式触达大企业、中小企业、小微客户和个人消费者。
对于很多在产业链上游“只会做不会卖”的工厂来说，这相当于有人帮它把销售和运营这半条链路搭好了。
永康五金产业带的“地标馆”模式，则是给产业带做了一次集中上行的“窗口化改造”。
永康市政府和京东工业一起，在京东商城前端设置永康地标馆专区，把本地核心商家的店铺集中挂在这个入口下面。
用户在前台看到的是一个“永康五金”的集合品牌，后台跑的是京东的大数据、物流、营销和服务体系。
对于商家来说，它不仅能获得精准流量和品牌背书，还能享受到统一的运营托管、活动规划、物流履约服务。
再看武义。武义很多五金企业过去高度依赖海外订单，一旦外部环境波动，压力就会非常大。
武义和京东工业一起开设“京东五金城·武义馆”，本质上就是为这些外贸导向企业重建一个面向国内市场的稳定通路。
那些以前不具备电商运营能力的工厂，现在可以在“无忧托管”的模式下上京东，由专业团队帮忙做店铺运营、活动策划、流量投放，企业自己则把精力放在产品开发和生产上。
河北永年紧固件产业带的合作，则把焦点放在“质量”和“数智化升级”上。当地是全国最大的紧固件生产和交易集散地，但标准不统一、企业数字化水平参差不齐的问题也很突出。
京东五金城和当地行业协会签了长期战略协议，从产品质量检测、优质店铺推荐做起，再把京东工业的数智供应链能力引进来，帮商家把运营成本压下去，把供应链透明度拉上去，让这个被称为“中国紧固件之都”的地方，在“不只是便宜”的方向上走得再远一点。
这些产业带项目有一个共同点：不是简单地拉一批商家上平台卖货，而是按照京东工业一贯的“数实一体”思路做整合。
前端有专属馆区和精准流量，中端有标准化商品池、运营托管能力和一整套履约服务，后端则是基于大数据的选品、定价和库存决策建议。对中小企业来说，这意味三件事。
第一，获客路径被显著缩短。过去靠展会、靠业务员扫楼、靠老客户转介绍，现在可以通过地标馆、产业带馆、京东五金城这样的平台，一次性接上大量需求端。
第二，运营门槛被拉低。营销、店铺运营、客服、活动策划这些事可以交给平台团队去做，工厂不需要在自己最不擅长的环节烧钱试错。
第三，数据开始沉淀。通过平台的订单和行为数据，企业可以更快看清什么产品卖得好、什么细分需求正在起势，然后针对性做研发迭代，而不是凭感觉押注。
这一整套逻辑，在京东工业的国际业务上也延续了下去。印尼、马来西亚、泰国、越南、匈牙利、巴西、沙特等国家，都已经有它伴随出海的足迹。
这里的关键不是“帮你把货卖出去”这么简单，而是在建设期、试产期、量产期三个阶段，提供不同形态的供应链解决方案：有开箱即用的 SaaS 商城来解决日常办公和通用品采购，有跨境精选品牌的快速交付方案，有覆盖长尾品类的跨境加本地采销模式，还有从规划咨询到海外一体化运营的太璞数智化方案。
对于那些在海外建厂的中国制造企业来说，这是在陌生市场里多了一条靠谱的“熟人供应链”。
如果你站在一线工厂老板的角度想一下，供应链基础设施、大模型能力、产业带馆、出海服务，这些词都挺宏大的，但最后落在他这里的感受，其实很简单：订单能不能稳一点，账期能不能短一点，采购能不能便宜一点，库存能不能少一点，工厂能不能在波动里多一条退路。
京东工业现在做的事情，本质上就是在把这些“看得见的痛”，翻译成“看不见的基础设施建设”和“看得见的数据变化”。
总结
当供应链变成基础设施，工业的想象力就不再只在厂房里
回到一开始的问题，如果要用一句话来形容京东工业现在的角色，我会说，它是在帮中国工业把“供应链”这件事，做成一套跨企业、跨行业、跨区域的基础设施，而不是每家企业自己的一块“内部工具”。
这套基础设施一边连接着总成本高达百万亿的工业供应链，另一端连着乐清、永康、武义、永年那些每天在生产线上打拼的中小工厂，中间则靠太璞数实一体化供应链方案、JoyIndustrial 工业大模型、京东五金城和一系列产业带项目把路一点点铺开。
如果供应链还停留在“把货送到位”这个层面，它的想象空间其实很有限。现在你看到的是，供应链开始在三个方向上叠加价值。
第一，是成本维度：大企业用数智供应链把自己的采购、库存、履约做精做细，中小企业通过平台共享基础设施，让原本只有头部企业能享受到的效率红利，变成产业带层面的通用能力。
第二，是韧性维度：疫情、地缘、需求波动频率都在上升，谁能更快看见风险，谁能更快调整源头和路径，谁就能多撑一阵，少踩几个坑。
第三，是创新维度：当商品数据、供应商数据、订单数据都被大模型“吃进去”，它们就不再只是记账用的记录，而是可以被用来发现新需求、设计新产品、匹配新市场的“新燃料”。
在工业大模型这块，JoyIndustrial 用“深场景”而不是“广能力”来走路，是一条比较难但也更扎实的路线。
它把复杂、碎片、重度专业当成约束条件来设计系统，而不是绕开这些难点讲故事。商品治理、供需匹配、伴随出海这些看上去细碎的突破点，恰恰是最容易被忽视、又最能体现大模型真实价值的地方。
只有在这些地方证明自己，大模型才配得上“工业”的前缀。
产业带这一块，则是最有烟火气的一环。乐清、永康、武义、永年的案例在告诉我们：
数字化转型不是只发生在写字楼里的 PPT 里，而是发生在一箱五金、一批紧固件、一车电器、一台设备的流转路径上。
中小工厂不一定会说“数智供应链”“大模型赋能”这些词，但它们能感觉到的是：平台带来的订单多了，回款速度稳了，库存周转快了，运营变轻了。这种体感，才是任何宏大叙事最终要落地的地方。
所以，当我们在谈“工业强国”“新型工业化”的时候，供应链其实已经从一个后台职能，慢慢变成了面向全产业的“操作系统”。
京东工业用自己的方式，在这套操作系统里写入了三行很关键的代码：数智供应链基础设施化，大模型场景化，产业带生态化。
接下来，这三行代码会被越来越多的企业调用，写出越来越多不同的应用。
那时候，我们再回头看今天的这些案例，可能会觉得，现在发生的很多事，都是未来那一轮工业跃迁真正的起点。
