2026年“数据要素×”大赛全国总决赛线下终评及颁奖仪式日前在山东青岛举办，京东工业“工品智炼”工业商品数据智能生产与能力开放平台荣获全国总决赛二等奖，也是这次大赛工业制造赛道获奖项目中唯一聚焦供应链的产品。
作为全球首创的工业供应链商品数据智能生产与能力开放平台，工品智炼联动百家上游合作伙伴搭建可信数据供给网络，依托JoyIndustrial工业大模型完成商品数据智能加工，构建生态共建、AI赋能、能力开放的协同运营模式，解决了供应链上下游高质量数据缺乏、商品数据标准不一致的问题，实现供应链数据能力的高效复用与持续迭代。
重构工业数据流程 推动数据要素持续生产流通
“数据要素×”大赛由国家数据局牵头，联合中央网信办、工信部等二十多个部委共同举办，是目前国内聚焦数据要素赋能应用的最高级别国家级赛事。据悉，本届大赛竞争空前激烈，共吸引了全国超2.9万支团队、超14.5万人报名参赛，1087个项目晋级全国总决赛，最终330个项目入围线下终评。继在北京分赛获得一等奖后，京东工业工品智炼进入全国总决赛并获奖。
工业供应链商品数据长期存在的来源分散、标准不一、信息缺失、表达复杂和专业知识密集等问题，带来供应链上游库存积压、下游采购不透明、比价选型困难、沟通成本高、合规管理难等一系列问题。
“工品智炼”项目的核心创新，不仅体现在数据规模和AI技术应用上，更体现在对工业数据形成方式、加工方式和使用方式的重构。传统工业数据治理大多以企业内部项目为边界，数据由各企业自行搜集、整理和维护，建设过程重复、成本高、标准难统一，项目结束后也缺乏持续更新机制。项目围绕这一长期痛点，探索形成“产业协同供给、平台统一加工、能力持续复用、价值循环反馈”的新型协作方式，使工业数据从企业内部的静态资料，逐步转变为可持续生产、可跨场景复用、可面向产业链流通的数据要素。
在AI数据采集方面：工品智炼联合上游行业伙伴构建可信数据供给网络，推动原厂数据由分散沉淀转向标准化、持续化供给的数据共建机制。在AI数据加工生产方面，通过AI能力将多源行业数据加工为高质量数据集，解决了工业品资料非结构化、字段口径不一、人工建品效率低的问题。在AI数据服务与能力开放方面，平台将共建形成的高质量数据集，与京东工业多年沉淀的商品数据、行业知识和业务经验融合，通过能力开放向产业链下游的采购方、制造企业及服务伙伴提供智能化赋能。
针对行业痛点 全面落地助力产业降本增效 价值提升
数据要素的价值最终体现在业务赋能程度。“工品智炼”通过将治理后的数据嵌入采购和供应链决策，使数据直接参与业务运行。
例如，同品关系可以识别同一产品在不同物料编码、不同供应商和不同描述方式下的重复采购情况，并进一步发现报价差异；标准属性可用于判断两个商品是否真正具备可比性，为比价提供数据基础；商品质量评分可衡量供应商商品信息完整度和规范程度；库存数据与标准商品映射后，可识别企业内部可替代、可调拨和可利旧库存；价格数据与标准品关联后，可形成历史价格分析、价格对标和异常价格预警；采购频次与使用需求结合后，可进一步支撑采购计划和库存预测。
工品智炼平台针对产业应用痛点诞生，在研发、测试等过程中就深度融入产业实践，并迅速投入到工业场景应用中，目前已服务100家下游企业，覆盖14个行业、8大商品场景。
典型场景中，平台可以将商品数据治理人效提升10倍，十万级处理时长由月级降至小时级，人力成本降幅达80%以上；商品审核准确率超过97.8%，审核周期由1-2天缩短至2-4小时，单条商品审核成本降至10%以内；端到端任务成功率由60%提升至90%。平台在大量实践中帮助企业伙伴更精准地选到最适合自己的商品，创造降本增效合规保供的价值，有效驱动收入增长。
“工品智炼的模式创新，本质上是将工业数据治理从企业级后台工作，升级为产业级基础能力；将数据建设从一次性工程，升级为持续性生产活动；将数据使用从内部消耗，升级为跨主体复用和价值循环。这种机制为工业领域数据要素规模化流通和长期运营提供了新的实践路径。”行业专家表示。
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