工联网消息(IItime) 近日，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。据了解，Joy industrial将锁定工业场景，聚焦“供应链”优势，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。

我国工业大模型前景可期

随着制造业的数字化转型加速，工业大模型逐步成为推动智能制造发展的核心驱动力。作为人工智能技术的深度产业落地形态，工业大模型正以其独特的技术逻辑与产业赋能价值，重塑制造业的生产力与生产关系，构建虚实融合、响应敏捷等特性的新型工业生态。

《面向智能制造的工业大模型标准化研究报告》（以下简称“研究报告”）显示，到2025年，全球工业大模型市场规模预计将达到1181亿美元，其中中国市场的复合增长率将超过35%。这一成绩与我国政府的支持息息相关。

近年来，我国高度重视人工智能与工业的深度结合，出台了一系列的政策与规划。例如，2021年12月工业和信息化部等八部门发布的《“十四五”智能制造发展规划》中提出，研发人工智能、56、大数据、边缘计算等在工业领域的适用性技术；科技部等六部门在2022年7月发布的《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》中提出，鼓励在制造等重点行业深入挖掘人工智能技术应用场景；制造领域优先探索工业大脑、机器人协助制造、机器视觉工业检测、设备互联管理等智能场景等。2024年12月，在全国工业和信息化工作会议中强调，2025年要推进信息化和工业化深度融合，实施“人工智能+制造”行动，加强通用大模型和行业大模型研发布局和重点场景应用。这些政策与规划的出台为工业大模型的发展提供了有力支撑，促使其在落地应用、产业协同等方面取得显著成果。

值得关注的是，研究报告强调，工业大模型在汽车制造、轨道交通、电力能源等垂直领域的渗透率正快速提升，预计到2026年，中国工业大模型在重点行业的应用普及率将从当前的不足11%提升至30%以上，成为新型工业化进程中的关键基础设施。

目前，行业中涌现出一批具备了多种核心能力的工业大模型，如羚羊工业大模型具有工业文本生成、工业知识问答、工业理解计算、工业代码生成、工业多模态等能力，卡奥斯工业大模型 COSMO - GPT可以使推理准确率和意图识别准确率大幅提高。再如刚刚问世的Joy industrial。

京东工业大模型的能力范畴

那么今天的“主角”Joy industrial究竟有何能耐？从官方给出的消息来看，Joy industrial是从工业供应链场景出发，基于行业痛点与需求，首批即推出了满足京东工业及供应链上游供应商的需求代理、运营代理、关务代理等AI智能体，以及服务供应链下游企业用户的商品专家及集成专家等AI产品，并明确了打造汽车后市场、新能源汽车、机器人制造、石油天然气、电力电网等重要垂直行业工业大模型的目标。

总体看来，Joy industrial主要是服务于供应链侧的工业大模型。那么Joy industrial工业大模型在应用实践中究竟有何能耐，是如何实现降本、增效、合规、保供的？笔者做了简单的了解。

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。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。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，打通企业内外供应链，实现全链条实时互联和动态调整。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。

对于京东推出Joy industrial工业大模型总体来看还是有相当的实力。截至目前，京东工业已经服务了超万家重点企业。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，已经在工业供应链领域打下了坚实的基础。

忧患与竞争双重施压

尽管Joy industrial工业大模型展现出强大实力与潜力，但在激烈的市场竞争和复杂的行业环境下，仍存在一些发展隐忧。

我国工业供应链领域存在数据孤岛、标准割裂等痛点，尽管京东工业有多年的数据沉淀，但工业领域的复杂性和多样性可能导致数据存在质量问题，如数据不完整、不准确、不一致等。此外，随着工业场景的不断拓展和变化，需要不断丰富和更新数据，以确保大模型能够适应各种复杂的实际情况。

同时，数据安全和隐私也是一大问题，工业数据往往涉及企业的核心业务和敏感信息。保护这些数据的安全和隐私是至关重要的。Joy industrial工业大模型推出时间并非长久，它真的能抗住相当范围内的网络攻击？还有待考验。

此外，工业大模型需要不断优化和迭代从而来提高性能和适应新的业务需求。随着技术的不断发展，新的模型和算法不断涌现，Joy industrial能否及时跟进和采用最新的技术成果，还需要时间来证明。

虽然工业大模型具有广阔的市场前景，如何通过提供大模型产品和服务实现盈利，是京东工业需要面对的问题。

此外，Joy industrial工业大模型在市场上面临着激烈的竞争。除了已经在工业大模型领域有所建树的羚羊工业大模型、卡奥斯工业大模型 COSMO - GPT 等，众多科技巨头和工业互联网平台也在纷纷布局。例如，阿里凭借其强大的云计算能力和电商生态积累的数据，在工业领域的AI应用布局不断深入；腾讯利用其在人工智能算法研发方面的优势，也在积极探索工业场景的落地应用。这些竞争对手在技术研发实力、数据资源、市场份额等方面各有优势，它们可能各方面与京东工业展开全方位竞争。但京东工业大模型的差异化在于“供应链+大模型”的双轮驱动，不过在这样的竞争环境下，阿里腾讯等同样也可以研发出类似的大模型，京东工业大模型要脱颖而出，还需投入更多努力，否则很容易在激烈的市场竞争中被边缘化。