近日，北京经济技术开发区（北京亦庄）企业京东工业正式对外发布行业首个以供应链为核心的工业大模型Joy industrial。该大模型依托京东工业多年深耕工业数智供应链领域形成的经验积累和数据沉淀，通过“工业大模型＋供应链场景应用”双引擎，构建从底层算力、算法、数据到应用的全栈产品矩阵，助力产业降本、增效、合规、保供。

        深耕行业场景与数据沉淀

        京东产业成大模型孵化沃土

        “大模型产业化才能产生价值，只有在落地的过程中不断地结合具体场景的数据、业务需求不断打磨，才能使得大模型能力不断地强化、得到真正的应用。京东的大模型正是诞生于产业，成长于产业。”京东集团探索研究院副院长、京东科技人工智能业务部总裁何晓冬表示。

        京东作为以供应链为基础的技术与服务企业，内部产业场景成为大模型和AI应用最好的孵化土壤。2023年，京东推出自研产业大模型，融合了30%的数智供应链原生数据。这些数据来自京东超千万自营商品SKU、数千万工业品SKU、超800万家活跃企业客户的落地实践，使得大模型天然具备服务产业应用的能力。此后，京东大模型又迅速纳入工业、健康、物流等专业领域知识。“至今，京东内部已经生长出超1.4万个智能体，解决了超过18%的工作内容。各类大模型应用深入到零售、工业、物流、健康等业务场景。”何晓冬介绍道，在所有场景中，工业又是最适合孵化和使用产业大模型的场景之一。

        作为中国领先的工业供应链技术与服务解决方案提供商，京东工业服务超万家重点企业、数百万中小企业以及亿级消费者。长期以来，京东工业立足供应链领域，深耕商品数智化、采购数智化、履约数智化、运营数智化等工业场景。经过多年的深耕和积累，京东工业已经牢固树立了在工业供应链领域最懂数字化和在工业数字化领域最懂供应链的技术与服务领先优势，基于行业场景的深耕与数据沉淀，构建工业大模型Joy industrial，通过多智能体协同，打造会思考的供应链专家，推动供应链数智化转型升级。

        破解工业供应链长期痛点

        打造“会思考”的“供应链专家”

        长期以来，我国工业供应链领域存在数据孤岛、标准割裂、管理复杂、协同冲突等诸多长期痛点。“工业大模型正在为工业供应链领域带来破解难题的新机遇。”京东工业副总裁、工业科技业务部总经理谷应鲲表示。

        在京东工业看来，在数据层面，真正理解工业供应链的大模型，不是仅仅靠统一标准的单一手段来解决工业供应链的信息孤岛等问题，而是通过工业大模型理解各类多模态数据来加速解决标准不统一的难题。在应用层面，真正高效协同的智能体，不能仅仅靠人之间的协同来解决工业供应链的超长链条协同问题，而是基于拥有超强理解力的工业大模型，在各个业务协同场景中以智能体的形式来解决复杂问题。京东工业大模型Joy industrial，将AI深度嵌入工业供应链生态，致力于从底层智能到场景落地推动产业链结构性变革，打造新质生产力，助力推进新型工业化，正是一个“会思考”的“供应链专家”。

        实际上，京东工业大模型Joy industrial在训练时，就从成本、效率、体验的三方面考虑出发，为模型更好适配工业供应链场景做出优化。

        在成本方面，工业大模型Joy industrial基于规模定律（Scaling Law），选取了工业应用可取得预期效果的最小规模大模型，并通过T-S（Teacher-Student）模型训练策略，将大量级模型“瘦身”为小量级模型，既能够压降训练、部署和推理成本，也保证Student模型效果与大量级模型接近。最终工业大模型Joy industrial的后训练所需资源，仅为通用大模型的1/16。

        在效率方面，工业大模型引入MoE（混合专家模型）架构，在推理时仅激活少数适配输入任务的专家子网络，从而降低推理使用成本。同时通过思维链CoT自适应训练，使得领域大模型可根据任务复杂程度，自动适配思维链长度，做到简单问题不过度思考，提升推理效率。最终训练出的工业大模型，推理吞吐量相较通用大模型有8倍提升。

        在体验方面，工业大模型Joy industrial通过领域数据合成，汇总并梳理了各种工业场景，形成与场景匹配的领域任务层级，随后通过外部大模型合成高质量多任务学习数据，从而解决了工业碎片化场景数据稀疏的问题。此外，其针对领域任务层级中的各任务场景，设计了可验证的奖励函数，通过强化学习微调，对开源、通用大模型进行领域后训练，从而降低了对工业细分场景的数据依赖。

        发布Joy industrial应用矩阵

        实现供应链降本增效“指数级”提升

        基于京东工业深耕行业场景和数据沉淀构建的垂直行业工业大模型，Joy industrial从大型工业企业运营、数智供应链解决方案和供应链出海等场景出发，首批发布了满足制造和公共行业的需求代理、运营代理、关务代理、商品专家和集成专家等多个AI产品，充分展示了京东工业对于工业供应链领域的深度理解和扎实实践。

        Joy i需求代理，通过AI技术驱动，将商机匹配效率从传统的48小时缩短到数小时，并实现对历史采购清单的秒级前置联动，助力效率提升140%。

        Joy i运营代理，可一次性解决信息获取、业务执行和合规管控三大环节。用户仅需极简操作，即可完成信息检索与审批，并且系统实时处理业务并精准识别虚假运单，商机治理效果提升75%，技术和合规成本分别降低99.3%和33.2%。

        Joy i商品专家，整合AI商品审核、同品识别和标准化能力来应对采购时品类繁多、标准缺失、合规风险高的痛点。所有核心功能打包成API微服务接口，便于快速构建“AI原生”采购产品，大幅提升AI商品审核准确率和同品识别率，有效降低审核成本。

        Joy i集成专家，利用AI自动解析API文档、制定对接方案并生成代码，自动验证对接效果三步走策略将整个系统对接流程由传统的三天缩减为分钟级，打通企业内外供应链，实现全链条实时互联和动态调整，大幅提升响应速度并降低对接成本。

        Joy i关务代理，面向制造业“出海”场景，支持超过一万条进出口合规查询并可当天响应。以低值易耗品为例，成本可节省约21%，同时显著减少40%~66%的时间、管理和运营开销，帮助企业快速、安全地拓展国际市场。

        此外，工业一体机也于近期发布，集成了京东工业供应链大模型，预置供应链管理、智能排产等模块，让企业具备开箱即用大模型赋能的工业能力。

        “AI时代已来，人工智能必将全面重塑工业供应链，实现工业世界极致运营效率。”谷应鲲表示。

        未来，依托于工业大模型和AI智能体应用，京东工业将搭建业务协同“三步走”规划：从企业内单一场景、完成单一任务、提升单点效率的“AI员工”；到企业内大范围使用AI员工完成“操作执行”工作，带来“AI组织”重构；最后实现工业供应链上下游企业之间的AI协同、产业共同升级，形成“AI产业生态”。 融媒体中心 李玉凤