京东工业发布2026Q1业绩收入56.6亿增长25.3%利润增长54.4%

京东工业 5 月 12 日发布 2026 年一季度业绩，收入达 56.6 亿元，同比增长 25.3%，期间非国际财务报告准则利润达 2.3 亿元，同比增长 54.4%，展示了健康的增长态势。其中，工业大模型 JoyIndustrial 的全链路创新和落地应用产出了明确价值，近 40 款 AI 智能体已经服务超 3000 家重点企业客户，同时，大模型驱动商品标准化建设和工业品价格指数构建，后者已经开放产业内测，帮助以央国企为代表的大型企业解决商品价格合规难题。

重点客户加速增长价格指数开启产业内测

2026 年第一季度，京东工业持续夯实工业供应链商品能力，深化与世达工具、3M 中国、林德（中国）叉车等头部供应商战略合作，通过进一步整合产业链资源与拓展品类形成销售协同，带动重点企业客户收入实现同比加速增长。

同时，京东工业进一步发挥自身优势，推动行业商品标准化，同步开放工业品价格指数内测。该价格指数基于 JoyIndustrial 工业大模型，为企业的工业品采购提供真实可信、公开可验证的价格参照基准，帮助企业保证采购合规，提升运营效率。

为了解决工业品品类繁杂、规格参数多样、命名体系不统一等问题，京东工业依托自研 AI 工业大模型 JoyIndustrial 快速迭代墨卡托商品标准库，通过大模型算法实现同品识别，形成了一套定义统一、规格一致的商品参数体系，有效降低供应链运营中的沟通和交易成本。

在商品标准化建设基础上，京东工业持续推动 AI 技术在解决商品价格合规难题上的实践，通过工业品价格指数为行业提供真实可信赖的价格参照系。目前京东工业内部已经完成工业品价格指数构建和业务融入，有效提升了京东工业自身采购合规管理水平，并与有合作基础的央国企联合推动指数应用，构建合规基础，致力于引导市场加速拥抱工业品电商化采购模式，持续推动央国企工业品数智化采购转型升级。

京东工业构建价格指数的基础是京东工业的海量历史交易数据和商品现货价格数据，同时基于工业大模型的商品标准化和同品识别技术。为保证其公允性，价格指数在设计上锁定真实已交易，通过真实的多客户的订单交易数据构成可信的价格指数的原子颗粒，而不是缺少交易量支撑的商品“挂网价”；二是要求商品即时可履约，京东工业品价格指数一半权重取自同品的自营可售价格，既加强了价格指数的可信度，同时还兼顾了价格指数的实时性。

京东工业近期宣布开放工业品价格指数并开启产业内测，为包括央国企在内的大量企业提供价格合规参考基准，为企业风险管控提供有力抓手，推动反内卷机制，构建良性工业品产业生态。

大模型全链应用实现商业价值转化

2026 年第一季度，针对工业品参数非标准化、长尾，供需两端信息不匹配等主要痛点，京东工业持续强化全链路 AI 技术能力，上线近 40 款 AI 智能体，服务超 3000 家重点企业客户。AI 技术目前已广泛赋能商品识别、智能匹配与批量下单、客户需求精准预测。通过驱动墨卡托商品能力建设，助力客户搭建标准商品库并后续提升商品标准化水平。此外，AI 助力京东工业采销、商品管理等核心岗位人效显著提升。AI 技术已全面应用在多个业务场景中，实现运营效率优化与商业价值转化。

工业大模型 JoyIndustrial 驱动了墨卡托标准商品库和太璞数实一体化解决方案持续升级，已经服务包含世界五百强与央国企等在内的超万家大型企业客户。经过创新和场景实践的历练，京东工业明确了对工业 AI 大模型能力建设的规划：从 1.0 阶段的 AI 工具，跃迁到 2.0 阶段的 AI 专家和 3.0 阶段的 AI 超脑。

在 AI 工具阶段，一批原生 AI 应用实现了单点赋能，以轻量化工具解决供应链环节痛点。在工业品数据标准化过程中，首个将工业品全链路治理产品化的多智能体平台“工品查”，可以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；27 个智能体组成虚拟团队，人力成本降幅超 80%。在商城一站式 AI 升级场景中，采购专家“AI 导购”成为融合工业专家知识与大模型的智能导购助手，可以帮客户把选型决策时长缩短 70%，让错配与返工风险下降 60%，下单转化率提升 48%。在备品备件数智运维场景中，AI 运维专家“京备云”是通过移动终端与云平台联动打造的企业专属远程专家团队，带来质检效率提升 30%~50%，差旅成本降低 60% 以上，质量问题拦截率提升 40%，质检人力成本优化 25%~35%。

在 AI 专家阶段，AI 能力在场景拓展、组织协作、价值创造等领域全面跃迁。AI 专家具备了工作闭环能力，可独立完成商品、履约、售后等核心场景任务。其从按需调用升级为自主进化，能主动洞察需求、参与决策、推进组织协同。京东工业相关负责人表示，目前，京东工业 AI 能力已经基本完成 AI 工具的建设和应用布局，在内外部业务实践中取得了扎实的成果，目前正处于向 AI 专家跃迁的过程中。