2026年第一季度，京东工业业绩表现强劲，收入与利润双双实现高增长。报告期内，公司总收入达56.6亿元，同比增长25.3%；非国际财务报告准则利润为2.3亿元，同比大幅攀升54.4%。这一亮眼成绩的背后，京东工业自研的工业大模型JoyIndustrial功不可没。其全链路的创新应用与深度落地，正持续将前沿技术势能转化为可量化的商业价值。
重点客户加速增长，价格指数开启产业内测
本季度，京东工业持续深化供应链商品能力建设。通过与世达工具、3M中国、林德（中国）叉车等头部品牌供应商的战略合作升级，公司进一步整合产业链优质资源，拓展核心品类，形成了显著的销售协同效应，从而驱动了重点企业客户收入的加速增长。
与此同时，京东工业正将其深厚的数据与技术积累，转化为赋能行业数字化转型的公共产品。基于JoyIndustrial工业大模型构建的“工业品价格指数”已正式启动产业内测。该指数的核心目标是为企业工业品采购提供一个真实、透明、可验证的市场价格参照基准，从根源上助力企业解决采购合规难题，提升供应链运营效率。
工业品采购领域长期存在品类繁杂、规格参数非标、命名体系不统一等核心痛点，导致供应链沟通与交易成本居高不下。为此，京东工业依托自研的JoyIndustrial大模型，加速迭代其“墨卡托商品标准库”。通过大模型算法实现精准的“同品识别”，京东工业构建了一套定义统一、规格标准化的商品参数体系，为后续精准的价格比对与价值发现奠定了坚实基础。
在商品标准化的坚实基础上，价格指数这座“合规大厦”得以高效构建。目前，该指数已在京东工业内部完成体系化构建并深度融入业务流程，有效提升了自身的采购合规与成本管理水平。更进一步，京东工业正携手具有合作基础的央国企等大型客户，共同推动指数的外部应用与验证，旨在为市场建立一个良性的价格参照体系，引导行业加速向电商化、集约化采购模式转型，持续推动大型企业的工业品采购向数智化、透明化升级。
那么，这一价格指数如何赢得市场信任？其设计逻辑依托两大关键支柱：一是数据源锁定“真实已交易”，指数的原子数据颗粒来源于真实的多客户订单数据，而非缺乏交易量支撑的“挂牌价”，确保了价格信息的可信度与市场代表性；二是要求“商品即时可履约”，指数中相当权重的价格取自同品类的自营可售现货价格，这不仅增强了指数的可靠性与实用性，也保障了价格的实时性。其背后，是京东工业海量的历史交易数据、实时商品现货数据，以及大模型驱动的智能商品标准化技术作为强大支撑。
此次开放产业内测，标志着京东工业正将这一“智能合规抓手”推向更广阔的市场。它为包括众多央国企在内的广大企业提供了供应链风险管控的有力工具，有助于在行业内推动建立健康、透明的采购机制，最终构建一个更高效、更可信的工业品产业新生态。
大模型全链应用，实现商业价值转化
针对工业品参数非标、长尾商品多、供需信息错配等行业固有难题，京东工业在本季度持续强化全链路AI技术能力。目前，公司已上线近40款AI智能体，服务超过3000家重点企业客户。AI技术已深度渗透至商品智能识别、供需智能匹配与批量下单、客户需求精准预测等关键环节，并通过驱动“墨卡托”商品能力建设，助力客户搭建企业级标准商品库。此外，在采销、商品管理等核心业务岗位上，AI应用也带来了显著的人效提升。
由工业大模型JoyIndustrial驱动的“墨卡托标准商品库”和“太璞数实一体化解决方案”持续迭代升级，目前已服务超万家大型企业客户，其中包括大量世界五百强企业与央国企。经过持续的创新探索与场景实践，京东工业对其工业AI大模型的能力演进路径规划愈发清晰：即从1.0阶段的“AI工具”，向2.0阶段的“AI专家”乃至3.0阶段的“AI超脑”持续跃迁。
在“AI工具”阶段，一系列原生应用实现了单点突破，以轻量化方式高效解决供应链具体痛点。例如，在数据标准化环节，多智能体平台“工品查”能将十万级商品的数据处理时长从“月级”大幅压缩至“小时级”，人效提升超过10倍；由27个智能体组成的虚拟协同团队，更是将相关业务环节的人力成本降低了80%以上。在商城智能化升级场景中，“AI导购”作为融合了工业领域知识的智能助手，能将客户的选型决策时长缩短70%，让错配与返工风险下降60%，下单转化率提升48%。而在备品备件数智运维场景，“京备云”通过移动端与云平台的高效联动，打造出企业专属的远程专家支持系统，实现了设备质检效率提升30%-50%，差旅成本降低60%以上，质量问题拦截率提升40%。
迈向“AI专家”阶段，意味着AI能力将在场景拓展、组织协同和价值创造维度实现全面跃升。此时的AI将具备独立的工作闭环能力，能够自主完成商品管理、履约协调、售后服务等核心场景任务。其运作模式也从被动的“按需调用”升级为主动的“自主进化”，能够洞察潜在需求、参与智能决策并推进跨部门协同。根据京东工业相关负责人的介绍，目前公司已基本完成AI工具层的建设与广泛布局，并取得了扎实的业务成果，当前正处在向“AI专家”阶段迈进的关键进程中。
