- 工聯網
- 作者：甄清嵐
- 2025年5月23日 16:22
工聯網消息(IItime) 近日，京東工業正式對外發布行業首個以供應鏈為核心的工業大模型Joy industrial。據了解，Joy industrial將鎖定工業場景，聚焦“供應鏈”優勢，依托京東工業多年深耕工業數智供應鏈領域形成的經驗積累和數據沉淀，通過“工業大模型＋供應鏈場景應用”雙引擎，構建從底層算力、算法、數據到應用的全棧產品矩陣，助力產業降本、增效、合規、保供。
我國工業大模型前景可期
隨著制造業的數字化轉型加速，工業大模型逐步成為推動智能制造發展的核心驅動力。作為人工智能技術的深度產業落地形態，工業大模型正以其獨特的技術邏輯與產業賦能價值，重塑制造業的生產力與生產關系，構建虛實融合、響應敏捷等特性的新型工業生態。
《面向智能制造的工業大模型標準化研究報告》（以下簡稱“研究報告”）顯示，到2025年，全球工業大模型市場規模預計將達到1181億美元，其中中國市場的復合增長率將超過35%。這一成績與我國政府的支持息息相關。
近年來，我國高度重視人工智能與工業的深度結合，出臺了一系列的政策與規劃。例如，2021年12月工業和信息化部等八部門發布的《“十四五”智能制造發展規劃》中提出，研發人工智能、56、大數據、邊緣計算等在工業領域的適用性技術；科技部等六部門在2022年7月發布的《關于加快場景創新以人工智能高水平應用促進經濟高質量發展的指導意見》中提出，鼓勵在制造等重點行業深入挖掘人工智能技術應用場景；制造領域優先探索工業大腦、機器人協助制造、機器視覺工業檢測、設備互聯管理等智能場景等。2024年12月，在全國工業和信息化工作會議中強調，2025年要推進信息化和工業化深度融合，實施“人工智能+制造”行動，加強通用大模型和行業大模型研發布局和重點場景應用。這些政策與規劃的出臺為工業大模型的發展提供了有力支撐，促使其在落地應用、產業協同等方面取得顯著成果。
值得關注的是，研究報告強調，工業大模型在汽車制造、軌道交通、電力能源等垂直領域的滲透率正快速提升，預計到2026年，中國工業大模型在重點行業的應用普及率將從當前的不足11%提升至30%以上，成為新型工業化進程中的關鍵基礎設施。
目前，行業中涌現出一批具備了多種核心能力的工業大模型，如羚羊工業大模型具有工業文本生成、工業知識問答、工業理解計算、工業代碼生成、工業多模態等能力，卡奧斯工業大模型 COSMO - GPT可以使推理準確率和意圖識別準確率大幅提高。再如剛剛問世的Joy industrial。
京東工業大模型的能力范疇
那么今天的“主角”Joy industrial究竟有何能耐？從官方給出的消息來看，Joy industrial是從工業供應鏈場景出發，基于行業痛點與需求，首批即推出了滿足京東工業及供應鏈上游供應商的需求代理、運營代理、關務代理等AI智能體，以及服務供應鏈下游企業用戶的商品專家及集成專家等AI產品，并明確了打造汽車后市場、新能源汽車、機器人制造、石油天然氣、電力電網等重要垂直行業工業大模型的目標。
總體看來，Joy industrial主要是服務于供應鏈側的工業大模型。那么Joy industrial工業大模型在應用實踐中究竟有何能耐，是如何實現降本、增效、合規、保供的？筆者做了簡單的了解。
Joy i需求代理通過AI技術驅動，將商機匹配效率從傳統的48小時縮短到數小時，并實現對歷史采購清單的秒級前置聯動，助力效率提升140%。Joy i運營代理可一次性解決信息獲取、業務執行和合規管控三大環節。Joy i商品專家整合AI商品審核、同品識別和標準化能力來應對采購時品類繁多、標準缺失、合規風險高的痛點。Joy i集成專家利用AI自動解析API文檔、制定對接方案并生成代碼，打通企業內外供應鏈，實現全鏈條實時互聯和動態調整。Joy i關務代理面向制造業“出海”場景，支持超過一萬條進出口合規查詢并可當天響應。
對于京東推出Joy industrial工業大模型總體來看還是有相當的實力。截至目前，京東工業已經服務了超萬家重點企業。京東工業立足供應鏈領域，深耕商品數智化、采購數智化、履約數智化、運營數智化等工業場景，已經在工業供應鏈領域打下了堅實的基礎。
憂患與競爭雙重施壓
盡管Joy industrial工業大模型展現出強大實力與潛力，但在激烈的市場競爭和復雜的行業環境下，仍存在一些發展隱憂。
我國工業供應鏈領域存在數據孤島、標準割裂等痛點，盡管京東工業有多年的數據沉淀，但工業領域的復雜性和多樣性可能導致數據存在質量問題，如數據不完整、不準確、不一致等。此外，隨著工業場景的不斷拓展和變化，需要不斷豐富和更新數據，以確保大模型能夠適應各種復雜的實際情況。
同時，數據安全和隱私也是一大問題，工業數據往往涉及企業的核心業務和敏感信息。保護這些數據的安全和隱私是至關重要的。Joy industrial工業大模型推出時間并非長久，它真的能抗住相當范圍內的網絡攻擊？還有待考驗。
此外，工業大模型需要不斷優化和迭代從而來提高性能和適應新的業務需求。隨著技術的不斷發展，新的模型和算法不斷涌現，Joy industrial能否及時跟進和采用最新的技術成果，還需要時間來證明。
雖然工業大模型具有廣闊的市場前景，如何通過提供大模型產品和服務實現盈利，是京東工業需要面對的問題。
此外，Joy industrial工業大模型在市場上面臨著激烈的競爭。除了已經在工業大模型領域有所建樹的羚羊工業大模型、卡奧斯工業大模型 COSMO - GPT 等，眾多科技巨頭和工業互聯網平臺也在紛紛布局。例如，阿里憑借其強大的云計算能力和電商生態積累的數據，在工業領域的AI應用布局不斷深入；騰訊利用其在人工智能算法研發方面的優勢，也在積極探索工業場景的落地應用。這些競爭對手在技術研發實力、數據資源、市場份額等方面各有優勢，它們可能各方面與京東工業展開全方位競爭。但京東工業大模型的差異化在于“供應鏈+大模型”的雙輪驅動，不過在這樣的競爭環境下，阿里騰訊等同樣也可以研發出類似的大模型，京東工業大模型要脫穎而出，還需投入更多努力，否則很容易在激烈的市場競爭中被邊緣化。
