让小工厂用上大模型 京东工业AI智采管家助力采购效率提高60%

占据中国工业企业总量98%的中小制造企业，贡献了超过70%的技术创新与80%的城镇就业，不仅是新型工业化的基石，更是培育新质生产力的关键力量。

然而，受限于数字化基础薄弱与专业人才匮乏，中小企业在传统工业品采购中深陷“找货难、选型繁、咨询慢、操作难”的困境，且面临传统采购系统高门槛、高成本的挑战。

针对这一行业痛点，京东工业基于JoyIndustrial工业大模型，推出了首款面向中小企业的AI产品——AI智采管家。该产品通过自然语言交互重构采购全流程，开创“对话即采购”新模式，以轻量化、智能化、以及普惠化的特性，助力中小企业零门槛接入工业大模型。

在交互体验上，AI智采管家打破了传统系统的复杂操作壁垒，支持文字、语音、图纸等多模态指令输入。用户可一键完成识图找货、需求提报及比价下单，无需专业培训即可上手，极大降低了使用门槛。

在决策支持上，该产品深度融合工业大模型能力，能够自动解析BOM清单、智能匹配替代件、实时比价寻源并进行合规风险前置预警。这一变革推动采购决策从“经验驱动”转向“数据驱动”，使选型决策时长缩短70%、错配风险下降60%。

在运营机制上，京东工业创新推出了AI抽免单、神券翻倍、找BUG三大玩法，将用户采购行为转化为模型训练动力。这一机制实现了从“商品采购优惠”向“AI训练师”的角色转变，用户在边采购边省钱、边使用边优化模型的过程中，构建起高效采购与技术迭代的正向闭环。

凭借极强的产业属性，AI智采管家能够做到“越用越懂你”，将沉淀在制造环节中的经验教训数字化。某小型机械制造企业接入后，采购效率提升60%、成本下降12%，且无需额外投入技术成本，有效解决了中小企业“不会转、没钱转”的难题，为工业AI普惠化提供了可复制的范本。

硬核支撑：JoyIndustrial供应链大模型筑牢工业AI底座

AI智采管家的普惠化应用，底层依托于京东工业JoyIndustrial工业大模型的硬核技术支撑。作为行业首个供应链垂直大模型，JoyIndustrial定位为“工业供应链领域最懂数字化、工业数字化领域最懂供应链”，依托超9770万SKU数据与40余个细分行业场景经验，构建了覆盖研、产、供、服全链路的工业AI能力体系。

JoyIndustrial的技术性能处于行业领跑地位：其8B量级模型在工业21个领域智能体场景下的准确率，较典型千亿级通用模型提升2.95个百分点；通过采用工业场景推理加速算法，推理速度提升3倍；同时支持文本、CAD图纸、三维数模等多模态输入，兼顾安全性与可解释性，满足企业合规与决策信任需求。

预计到2026年Q1，JoyIndustrial将落地近40款AI智能体，服务3000余家重点企业，全面赋能工业全链路。目前，商品治理智能体已将十万级物料治理任务从“月”级压缩至“小时”级，人效提升10倍以上；设计选型智能体打通了设计与采购断点，设计周期缩短50%以上；供需匹配智能体推动采购周期缩短30%-50%、库存周转率提升20%-30%、采购成本下降5%-15%；运维服务智能体使质检效率提升30%-50%、差旅成本降低60%以上。

6.8万亿红利待释放：供应链大模型开启工业数智化新路径

国研大数据研究院与京东工业联合发布的《数智供应链助力新型工业化》报告显示：2024年中国工业供应链总成本约为115.2万亿元，通过数智化转型可降低成本5.88%，对应6.8万亿元的降本空间，而AI正是释放这一红利的关键驱动力。

长期以来，工业AI落地面临普惠难、落地难、门槛高三大痛点：资源高度集中导致中小企业难以共享红利；通用模型与工业机理脱节导致“水土不服”；复合型人才缺口大形成了技术与认知的双重壁垒。

在此背景下，供应链大模型结合采购数智化成为工业AI落地的最优路径。供应链作为工业数据最密集、流程最标准、痛点最集中的环节，转型需求最为迫切；而采购作为供应链入口，具备投入低、见效快、容错率高的特点，适配各类企业；成熟的供应链AI技术与清晰场景，为快速规模化复制奠定了基础。

京东工业技术负责人透露了未来规划，包括“AI驱动的零件智能选型服务”。该服务面向机械行业，支持3D/2D图纸解析与案例图纸选型，能够助力企业采购降本、缩短产品设计周期，打通选型与采购断点，未来将逐步覆盖标准及非标场景，一站式实现所有零件需求。

另一规划项目为基于JoyIndustrial大模型的对话式AICAD设计服务——AI设计透视。该项目可实现“设计即选型、选型即采购”，通过AI对话生成3D模型并完成BOM零件清单匹配，大幅降低设计门槛并缩短设计周期，实现设计、选型、采购一体化，加速产品落地并降低综合设计成本，自动匹配最优性价比零件方案。

展望未来，京东工业明确了JoyIndustrial“1.0 AI工具→2.0 AI专家→3.0 AI超脑”的三阶段演进路径：1.0阶段聚焦单点赋能，解决基础痛点；2.0阶段升级为AI专家，具备闭环决策能力；3.0阶段进化为AI超脑，实现全链生态协同。这一路径清晰地描绘了工业大模型从通用到垂直、从单点到全链、从工具到生态的发展方向。