京东工业“百川计划”破冰：工业大模型数据孤岛难题迎来解法
京东工业“百川计划”破冰：工业大模型数据孤岛难题迎来解法
2026年06月06日 02:04
近日， 京东 工业在北京正式发布国内首个工业大模型生态——“百川计划”，计划携手百家上游行业伙伴，从数据、模型、应用三个维度共建产业生态，试图系统性破解工业领域数据杂乱、模型难落地、协同价值弱的行业痼疾。
在当前通用大模型的浪潮之下，工业场景却始终“水土不服”，由于数据散、标准乱、安全顾虑重，导致通用模型易出现幻觉、准确率不足，难以适配工业严肃场景。
在“十五五”开局、“ 人工智能 +制造”加速推进的关键节点， 京东 工业以生态化打法打破工业AI“孤岛困局”，尝试为制造业智能化转型按下加速键。
京东 工业相关负责人在接受《中国经营报》及其他媒体记者采访时坦言：“与德力西电气的早期共建，所有工作都是从底层做起，从数据采集、打标、清洗、治理，到模型训练与测评数据准备。”他强调，生态关键是各方共赢，从第一天就要瞄着可落地的业务价值，并配套 数据安全 边界，才可能持续。
打破“数据孤岛”
如果说算力是引擎，模型是车身，那么数据就是工业大模型行驶所需的“燃油”。
然而，工业行业的数据现状却如同一个个“孤岛”：上游品牌商掌握着海量的产品手册和图纸，下游工厂拥有具体的使用场景和运维数据，但这些数据往往格式不一、标准缺失，甚至被视为企业的核心机密，难以流通。
“工业行业存在大量的数据和知识孤岛，阻隔在不同行业和企业间，长期以来难以打通，也难以为工业大模型提供充足的‘养料’。” 京东工业 相关负责人表示。
这正是“百川计划”发起的初衷。该计划旨在携手百家上游行业伙伴，从数据、模型、应用三个维度共建行业生态。其首要任务，便是解决“数据杂乱散”的问题。
中物联采购与供应链管理专业委员会主任彭新良对此评价道：“‘筑基’是基础，解决了数据供给的问题；‘共振’是应用，激活了数据的价值。两大行动协同发力，旨在从根本上解决工业AI发展的瓶颈。”
京东工业 选择德力西电气作为首个工业大模型产业合作伙伴，正是为了验证这一模式的可行性。据介绍，双方将德力西电气超过2000份产品手册、8万条物料数据，成功转化为4万条标品数据。这一过程不仅仅是简单的数字化，更是通过 京东工业 的“墨卡托”标准商品库，构建起行业统一的语言体系。
京东工业相关负责人坦言，和德力西电气的项目跑通“0到1”后，团队意识到必须把高质量数据集做成生态工程，才能把模型准确率和可控性推到工业可用阈值，因此决定走向“1到N”的规模化复制。
重塑产业价值
通用大模型“大而全”，但在工业场景中“不准、不精、低效”问题突出。产品选型、参数匹配、安全管控等严肃场景，微小误差都可能引发重大损失。
但当数据孤岛被打破，大模型在工业场景中的应用便不再局限于简单的客服问答，而是开始向产业链的深处渗透，甚至重塑企业的核心业务流程。
京东工业与德力西电气联合训练的工业电气大模型，专业性已经实现显著突破，例如视觉问答准确率较外部通用模型高6.2个百分点，属性抽取准确率较外部通用模型高9.6个百分点。
这背后，是大模型角色的进化。京东工业内部将这一演进路径分为三个阶段：工具型、专家型、生态型。
“刚开始的时候更多是单点的应用，在高价值、单点方面做突破，比如一个人一天可以补300单（的货），有了AI辅助之后一天可以补3万单，效率发生了变化。”京东工业相关负责人介绍道。这是第一阶段的“工具型”价值，主要解决的是效率问题。
而随着数据的丰富，目前京东工业正在重点建设第二阶段的“专家型”能力。
京东工业相关负责人说道：“专家不做单点工作，而是会承担一段工作，例如把从需求预测到补货的好几个步骤联动起来。”
这意味着大模型不再仅仅是一个辅助插件，而是能够独立承担起如“智能选品、替品、导购、补货”等复杂业务链条的决策中枢。
另外，下游客户对数据共享的态度其实远超预期。
“去年对接多家能源央企时，他们主动提供长尾物资采购数据，希望我们帮忙做聚品聚量、替品替代。毕竟，靠行政命令‘硬降成本’会破坏产业生态，而通过标准化和模型优化实现的降本，才是可持续的。”京东工业相关负责人指出，在部分大型能源央企，真正高频的核心零部件品类往往只占一成多，剩下八成左右都是极度分散的长尾物资，供应商数量达核心零部件的十几倍。“而大模型能通过同品识别和价格治理，让降本从‘压价’转向‘优化供应链效率’。”
商业信任与复制难题
尽管前景诱人，但工业大模型生态的建设并非坦途。最大的阻碍之一，便是商业信任——企业是否愿意将核心的产品数据和业务场景开放给平台？
“大家对数据有一定的顾虑，因为数据是很多企业核心的东西，需要我们有具体的保障措施确保这个数据的边界安全。”京东工业相关负责人在专访中直面数据信任的问题。他透露，京东工业与德力西电气的合作，不仅涉及技术，更在商业协议、 知识产权 共享、数据保密模式上形成了一整套SOP（标准作业程序）。
“这套业务上的逻辑也形成了SOP。”京东工业相关负责人透露，这个过程花了四五个月时间，“从0到1”的过程虽然漫长，但一旦跑通，后续的复制速度将大大加快。
据透露，京东工业目前已选定了六个重点方向，并正在与多个头部品牌方进行复制推广。“未来复制一个新的合作伙伴，周期最长不会超过2个月，快的话仅需4周。”京东工业相关负责人说道。
对于行业发展的未来，目前的共识是，工业AI的终极形态是“场景专用智能体+多模型协同”。
德力西电气首席信息官李扬表示：“公司内部已部署超10个专用模型，单个场景需调用3—5个模型协同工作，未来工业场景不会是单一模型包打天下，而是按需调用专用智能，兼顾性能、效率与成本。”
“十五五”时期，“ 人工智能 +制造”成为产业升级核心主线，工业数据筑基、模数共振等政策导向清晰。
京东工业“百川计划”的启动，正是在回应行业痛点与政策导向，以生态化思路破解工业AI落地难题，或将为制造业智能化转型，提供可复制、可推广的路径。
（文章来源：中国经营报）