砸钱建数据集，京东工业拉百家厂商落地工业大模型生态

6月1日，京东工业在北京召开发布会，正式落地国内首个工业大模型共建项目“百川计划”，计划联合上百家上游工业企业，从数据、模型、落地应用三个方向补齐工业AI长期缺数据、难落地的短板。

工业行业一直有明显的行业特点，细分赛道纵深很深，但各厂商数据各自封存，同品类产品的参数、物料、手册格式没有统一标准，大量原始资料分散在企业文档、内部系统里，很难整理成能喂给大模型使用的标准化数据，这也是多数工业垂直大模型卡在试点阶段、没法规模化商用的关键原因。

依托自身沉淀多年的墨卡托标准化商品库，京东工业选择以生态合作的方式收集产业数据，合作企业输出原始物料与产品资料，双方统一梳理成合规可用的高质量数据集，再基于数据针对性搭建细分品类工业大模型，目前电气、安全、元器件、机器人等多个细分赛道的定制模型已经进入研发清单。

德力西电气是该计划落地的首个实体合作方，双方已经走完从数据整理到模型商用的全流程。

项目落地期间，德力西超2000份产品手册、8万条零散物料数据，经过标准化处理后生成4万条规范标品数据，人工整理数据的效率直接提升3至4倍。用这批行业专属数据训练出来的电气大模型，在属性提取、视觉问答两项任务里，准确率比市面通用模型分别高出9.6、6.2个百分点。落地到选型导购环节后，采购人员查找陌生工业品的决策耗时压缩七成，相关线上交易额也出现实打实的上涨。

放到当下市场来看，2026年作为十五五开局年，各地陆续落地工业数据相关扶持政策，不少制造企业愿意拿出资金做数字化改造，但市面上多数通用大模型适配工业场景时漏洞多，厂商不愿贸然投入成本，工业垂直模型赛道出现供需错位的现状。

一边是制造端企业缺技术、缺标准化数据，自研大模型成本过高；另一边是AI企业不懂行业细节，拿不到一手产业数据导致产品落地受阻。京东工业这套共建模式，刚好卡在两边需求的缺口上，平台方出标准化体系与模型研发能力，生产企业出行业原始数据，合作之后京东还会开放客户资源、运营渠道，帮合作厂商把AI落地成果转化成实际订单。

国内工业大模型市场过去两年扎堆出现各类产品，不少项目停留在演示阶段，很难走进真实生产采购场景，核心问题就是数据来源零散且质量偏低。百川计划没有选择自建全产业链数据，转而拉拢上游厂商共建数据集，算是换了一条轻量化落地路径。