京东工业“工品查”可将十万级商品处理时长由月级压缩至小时级，人效提升10倍以上；震坤行“AI物料管家2.0”将采购沟通周期由数天压缩至分钟级——AI正在从效率工具升级为工业用品采购的基础能力。36氪研究院报告指出，大模型、多模态识别和企业级智能体技术正在重塑商品治理、选型推荐、需求预测和履约协同的全链条。
AI在商品治理中的应用
MRO采购长期面临商品非标、参数分散、型号复杂、需求表达不统一等难题，传统依靠人工维护商品目录和经验辅助选型的方式效率有限。AI的核心价值首先体现在商品标准化、参数治理及选型效率提升上。
京东工业公开数据显示，其多智能体平台“工品查”可将十万级商品处理时长由月级压缩至小时级，人效提升10倍以上。AI通过多模态识别和知识图谱技术，将非结构化需求转化为标准化参数，将模糊物料描述转化为可识别、可比较、可替代的商品供给。
AI在采购全流程中的应用
震坤行自主研发的“行家玲珑”工业AI大模型，依托2700万+SKU数据、10亿级工业参数字典及行业知识图谱，已覆盖物料编码、需求预测、寻源比价、履约交付等12个供应链环节。其“AI物料管家2.0”支持多模态物料录入，可将采购沟通周期由数天压缩至分钟级。
AI正从效率工具演变为工业供应链平台的底层能力。平台通过大模型、多模态识别和知识图谱技术，推动工业用品采购向更高效、更智能的决策模式升级。
AI向设备维保和现场服务延伸
AI能力将向设备维保和现场服务延伸，推动平台从采购系统向设备运营辅助系统升级。平台可基于设备运行状态、历史采购记录、备件更换周期和维修工单数据，主动参与故障识别、备件预测、维修方案推荐、服务商匹配和工单调度等关键环节。
对制造企业而言，平台价值将从采购降本拓展至减少非计划停机、降低备件库存、提升维修响应效率和增强生产连续性。
数据资产成为核心壁垒
长期来看，数据资产将成为平台竞争的核心壁垒。工业用品B2B平台沉淀的不只是交易数据，还包括商品参数、价格区间、客户需求、物料替代关系、履约时效、售后反馈、维保工单和供应商表现等多维数据。
随着数据积累加深，头部平台有望构建起行业价格基准、商品标准库、需求预测模型和供应商评价体系。未来行业竞争的焦点，将从SKU数量、客户规模和交易额，转向数据质量、算法能力和行业知识沉淀能力的较量。
AI的量化价值
根据德勤2025年调研数据，数字化领军组织通过深度应用AI与自动化技术，在减少人工事务、提升效率的同时，实现了成本优化、决策升级、风险前置并取得可量化的投资回报。采购部通过更精准的数据洞察发现业务机会，部分企业已取得约2至3倍投资回报。
