MRO集约化行业研究：工博会见闻：京东工业发布工业世界模型，AI有望加速数智化渗透

　　事件点评：

　　10月12日至16日，以“智能经济，智造无界”为主题的第二十六届中国国际工业博览会于上海举办。京东工业、震坤行等头部企业在本届工博会上展现了各自的AI落地路径，其中京东工业发布工业世界模型。

　　投资分析：

　　标准化是MRO底层难题，AI是核心抓手。MRO采购金额低、复杂度高，根因在于SKU庞杂、非标准化、链条多层与流程割裂，商品比价、寻源、合规审核等环节高度依赖人工经验。我们认为龙头企业对AI的深度应用，正推动行业从规模扩张走向效率驱动的整体进步，有望明显加速行业集约化、数智化、线上化进程。

　　工业大模型相较通用大模型存在明显差异，并在垂类竞争中形成突出优势：1）通用基模在工业这类专业领域缺少训练语料，垂类AI依托海量供应商的商品信息具备可靠性；2）成本方面，其模型以小量级为主，一台二三十万元的服务器即可完成部署，远低于通用大模型动辄数百万元的投入；3）推理速度方面，工业现场对响应时间的要求以秒级甚至毫秒级计；4）部分边缘设备对模型尺寸有硬约束。

　　京东工业正用"数智化+垂类大模型"打通这两个结构性痛点。一方面，以墨卡托标准商品库和垂类小模型（JoyIndustrial2.0）将"人找货"重构为"系统找货"，显著压缩选型与寻源成本；另一方面，将AI从后台运营延伸到设计与现场，形成AI CAD、工业世界模型、AI智采管家等产品矩阵。

　　工业世界模型：从认知供应链到连接物理世界。模型聚焦生产制造、设备运维、物流流转、质量检测等高价值场景，结合AMD高性能边缘算力，实现现场状态理解、动态推演与风险预测能力，使复杂现场风险预判、变化推演、任务理解和辅助决策能够在本地完成，降低响应时延、增强数据安全性。

　　应用端：智采管家降低中小企业应用大模型门槛，有望显著提高中小企业收入增速。智采管家将清单识别、商品匹配、凭证调取、售后查询整合至统一对话入口：支持Excel采购清单自动识别匹配与批量加购下单，支持拍照识图找品，也可通过自然语言查询订单状态、调取合同发票、跟踪售后工单，替代传统多页面切换的繁琐操作。

　　设计端：推出AI CAD能力，打通设计即选型、选型即采购。AI CAD本质上是一套从设计到采购全链路打通的AI产品。传统模式下，一个机械零部件从设计到最终下单，需经历建模、图纸解析、BOM拆解、选型、询价等多个环节，各环节涉及不同工具与人员，流程繁琐、周期漫长；且设计阶段往往未考虑零部件的标准化与可批量采购性，导致量产阶段问题集中暴露。AI CAD将上述环节直接串联：用户通过浏览器以自然语言生成3D模型，自动拆解为BOM，并对接京东工品汇商品库完成选型与报价，进而直通3D打印与采购，显著提升整体效率。

　　震坤行以自研“行家玲珑”工业大模型为底座，构建了企业级智能体矩阵。推出AI物料管家（物料标准化）、AI推品大脑（场景化推荐）、AI行家助手（智能客服）、AI比价助手及玲珑慧搜（智能搜索）等智能体，覆盖供应链12个环节，内部RPA数字员工超5000个，客服与采购人效分别提升约42%和52%。

　　短期关注首批落地场景可验证案例，中期关注AI在工业场景的ROI量化验证路径。以京东工业为例，目前已服务13000余家重点企业客户，AI落地后选型决策时长缩短近39%，核心岗位效率提升70%。2026年上半年，京东工业部署70余个AI智能体，AI增量GMV占重点企业客户GMV的6.5%，AI驱动核心岗位人效提升16.6%，AI对京东工业已逐步进入可量化的收入贡献阶段。

　　投资建议

　　我们看好AI应用对于行业集约化、数智化渗透加速，建议关注具备规模效应与运营效率的头部优质企业。

　　风险提示

　　宏观经济下行风险；行业竞争加剧风险；政策与监管风险；行业发展不及预期风险；AI实际落地不及预期。