中国工业报记者 耿鹏飞
当前，我国新型工业化建设加速推进，AI技术正从概念探索加速走向产业落地，工业供应链成为智能化转型的关键阵地。
10月12日，在上海国家会展中心6.2馆，一台搭载着LingLong Insight 1.0的智能终端前围满了人。屏幕画面里，AI正对着现场的工业物料逐一识别、比对、核验，几秒钟便完成了肉眼需要反复确认的校验动作。这是刚刚成立一个多月，震坤行工业超市（股票代码为“ZKH”）旗下AI公司玲珑智能在第26届中国国际工业博览会（以下简称“工博会”）的首次亮相，也是它与英特尔联合发布的轻量工业多模态大模型LingLong Insight 1.0面向行业的首展。
展会现场，震坤行集中释放多年技术与产业沉淀，带来多项重磅首展成果：自有工业级工具品牌百锴研正式登台；新一代射频智能工具柜揭开面纱。与此同时，旗下工业用品特卖平台工邦邦、MRO行业知识分享平台MRO行家同步亮相展台，从AI技术、自有产品、现场仓储硬件，再到呆滞库存循环流通、行业知识沉淀，完整勾勒出震坤行面向制造企业的全维度服务版图。
震坤行CTO、玲珑智能CEO刘阳（图左一）在展台前现场分享（企业供图）
“今天AI来了之后，对工业制造业而言意味着：决策入口左移、决策入口集中化。”在展台前，震坤行CTO、玲珑智能CEO刘阳向中国工业报分享了他对工业AI的判断。“工业AI落地的瓶颈从来不在模型，而在更上游的地方。因此，我们希望能够在源头，在供需匹配的源头就提供最智能化的解决方案。”刘阳说道。
作为国内MRO赛道领军企业、中国MRO赴美上市第一股，震坤行立足三十年深耕工业用品行业的积淀，正在推动AI能力深度扎根车间生产现场，驱动传统工业用品平台完成从交易服务向产业基础设施的价值跃迁，为制造业全链条降本增效探索可落地的实践路径。
破解“牛鞭效应”：MRO智能化的源头解法
MRO，即工业用品维护、维修、运营所需物料，是一个常被忽视、却体量惊人的赛道。刘阳说道：“我们很多合作企业里，MRO物料的种类，相比它直接采购的物料种类，大概要高2到3个数量级。”品类多、标准多、服务链条长、管理成本高，几乎所有制造企业都在抱怨同一件事——工业用品“不好管，也管不好”。
更棘手的是供应链上著名的“牛鞭效应”。在刘阳看来，供应链里，上游的所有问题，到了中游、下游都会被无限放大。一件工具的选型失误，会在生产、库存、物流链条上层层传导，最终演变为可观的无谓损耗。而过去，这些决策依赖大量人工经验，难以在源头被集中纠偏。
AI的出现，让这道难题有了新的解法。在震坤行的战略里，AI不是用来锦上添花的工具，而是一把从源头解决问题的钥匙。刘阳表示：“今天AI提供了非常好的机遇，能够从上游、从源头、从更加左移的入口，来集中化地解决决策问题。”震坤行对工业AI的定位，由此被概括为“全链路、全场景、端到端”——帮助MRO产业链上的合作伙伴整体跨入智能化阶段。
这份战略的底色，是震坤行三十年积累的行业纵深与产业资源优势。截至目前，震坤行已拥有2700万+SKU商品数据、累计服务超过18万家客户、布局32条优势产品线，搭建起覆盖全国的仓储履约交付网络，沉淀了海量来自真实制造场景的一手工业知识与业务数据。更难能可贵的是其战略定力。当不少同行选择从“工业智能体”这一上层切入时，震坤行却选了另一条路。“我们选择的是自下而上，这条路难而正确。”刘阳说，如果你没有掌握全面的工业数据集，你就很难形成工业智能。
在刘阳看来，单一企业的数据集，永远难以训练出真正的“行业智能”。这决定了震坤行必须同时具备两种视角：一是“自下而上”构建基础设施的长线视角；二是“平台化”视角，与上下游深度联动，让行业智能在共建中生长。这正是今年6月第一届工业用品大会上，震坤行宣布成立AI公司玲珑智能的深意所在。
一层数据的乾坤：从“查字典”到“供需匹配”
玲珑智能的差异化，集中体现在它搭建的“四层架构”上。刘阳把这套体系拆解得极为清晰：第一层是数据，第二层是模型，第三层是智能体，第四层是玲珑咨询。
“工业进入智能化深度融合阶段，首要瓶颈便是数据。”刘阳直言。整个工业全产业链每天都在生产海量数据，但物流、信息流、资金流“三流”相关的数据，大量存在非标、多元、异构、不在线的情况。“如果模型直接消费这些数据，就是经典的Garbage in,Garbage out——垃圾数据进去，再聪明的模型也很难给出高明的决策。”因此，玲珑智能的第一步，是帮助企业生产高质量数据；第二步是找到适配的模型，从通用模型走向领域垂直模型，为企业训练“更懂你”的专属模型；第三步是智能体服务，让智能体真正“可上岗”，而不只是辅助决策。
真正让玲珑智能区别于同行的，是第四层——玲珑咨询。“当企业有了数据、模型和智能体之后，最后还要进入工作流、进入生产关系。这时企业往往会有很多排异反应。”刘阳说，“如何帮它完成最后一公里的组织建设、流程建设、流程重构，就是玲珑咨询在做的事。”这一层，恰是当前行业热议的FDE（前沿部署工程师）的题中之义。
而在四层之中，最基础、也最具决定性意义的，是数据层。今年6月，玲珑智能向行业发布了“多米诺”工业数据引擎——行业首个覆盖过亿级工业品类别、PB级工业参数的知识图谱。该引擎脱胎于震坤行数十年业务沉淀，将平台海量商品参数、选型经验、行业标准完成结构化治理。“我们基于这样大量的知识图谱和工业数据，是在帮助行业建立数据标准。未来所有的场景，无论是人来使用，还是AI来调用、来学习，都像查字典一样。”刘阳说道，玲珑智能的路径：既“授人以鱼”，将震坤行三十年沉淀的结构化数据直接开放给智能体调用；也“授人以渔”，提供数据采集与生产工具，帮助企业把域内数据线上化、资产化、结构化。
玲珑慧搜荣获2026CIIF数智技术奖（企业供图）
在工博会期间，震坤行旗下玲珑智能最新推出的工业智能搜索产品玲珑慧搜获得2026CIIF数智技术奖。“正是这份数据底座的厚度，撑起了玲珑慧搜倍受认可的底气。”在刘阳看来，工业搜索有三条技术路线：传统文本搜索“知其然而不知其所以然”；通用大模型搜索“并不理解你的企业，也不理解工业里那么多品类的专属知识和专家经验”；而玲珑慧搜选择了第三条路——基于TB级多米诺数据底座，用“查字典”的方式，把每一次搜索落到最权威、最标准的国家标准、行业标准和企业标准上，做到“有章可循、有据可依、一切可溯源”。
为什么这件事如此重要？刘阳算了一笔账：“中国制造业的采购额是几十万亿。如果每一次供需匹配都存在低效、不精准、不适配，选型之后还要返工、走逆向物流，就会造成整个供应链端到端的成本损耗，以及无谓的人力物力损耗。”玲珑慧搜切入的，正是传统搜索的不足——供需错配。
“搜完物料之后，我们还能做到同一产品多家渠道对比管理，直接比价，还能给你推荐可替换的配件。搜东西的同时，就帮你找更省钱的方案。这样采购决策就往前端集中。以前只有大企业才能用上的智能服务，现在中小企业也能用得上，也能找到更合适的货品，这就是这款产品最大的用处，也贴合行业现在的发展方向。”刘阳接着说道，对于缺乏专业团队的偏远工厂，玲珑慧搜更像一位“派驻现场的技术工程师”，让智能化真正触达车间最深处。
看懂车间：把AI变成可衡量的价值
AI如何真正转化为可衡量的业务价值？玲珑智能给出的答案，是“分阶段、分层级”地嵌入客户业务流程。
“不同企业经历信息化、数字化到智能化的阶段是不一样的。”刘阳观察到，还停留在信息化阶段的企业，最需要的是数字化工具，先把系统堵点、信息孤岛打通，才有生产高质量数据的前提；而已经走到数字化下半场的龙头企业，则迫切希望把既有数据训练成领域模型，打造工作流里专属的智能体。玲珑智能的四层服务，恰是按需匹配了不同阶段企业的诉求。
服务方式也因此分化。面对流程复杂、系统繁复的大中型企业，玲珑智能采取“从咨询到智能体到模型到数据”的垂直整合方式，深入重构其生产关系；面对连完整信息化阶段都未经历的中小企业，则提供“即插即用”的标准化AI工具，帮它们跨越信息化、数字化，直接进入智能化。“让中小企业也用得起、用得上，而不是只有大企业才能享受AI服务。”刘阳说。
在工业现场，玲珑智能的另一件“利器”是玲珑慧眼。在刘阳看来，今天我们看到的很多都是语言模型，它更多的作用是读懂工业知识、读懂工业原理。但到了工业现场，光读懂是不够的，还需要看懂。传统制造业讲“人机料法环”，要真正看明白现场，就必须给设备装上“眼睛”——与英特尔联合发布的工业视觉模型LingLong Insight1.0，正是把玲珑慧眼的AI场景应用能力与英特尔边缘芯片深度适配，让AI能在车间端侧完成物料识别、订单识别、签收校验等作业。这也是工业AI从“云端概念”走向“工业现场”的关键一步。
据了解，玲珑智能的AI物料管家已服务超过8600家客户，落地超过15个国央企案例。而更让刘阳振奋的，是出海带来的新机会。震坤行三十年来积累了约50万家大中小制造业客户，如今正从数字化合作全面升级为智能化服务。与此同时，跟随中国制造出海的步伐，玲珑智能的AI能力也在走向全球：既有英特尔这样的芯片层面合作，也有德国大众、施耐德等跨国巨头。刘阳透露，接下来还将与欧洲几家头部零部件、轴承企业签署AI合作协议。
“今天的AI很容易帮助国内企业实现跨国界发展。”刘阳说，这也在侧面印证，中国企业不仅制造业领先，基于制造业衍生出的AI服务，同样正在获得全球头部企业的认可。数据显示，震坤行2026年一季度海外收入同比增长超过6倍。
机器动力遇上机器智能：未来终将“会师”
站在行业视角，刘阳提出了值得行业深思的判断：工业AI的终局，是一场关于“机器动力”与“机器智能”的深度融合。
“机器的制造能力，或者说机器动力，发展已经非常发达；但机器的智能，相对机器动力来说还远远落后。”他举例，今天的电动工具拧一颗螺丝，扭矩、压强的反馈数据都在被海量生产、沉淀，但这属于上一代机械动力阶段遗留的宝贵资源，却并没有被端到端地使用起来。只有让机器智能深度融入机器动力，才能反过来放大动力的潜力——很多工厂已经具备黑灯工厂的能力，但黑灯工厂不是24小时运转的。因为智能不足导致的决策失误、产线空转，都在让机器动力应有的潜力没有被充分发挥。
在刘阳看来，未来十年，整个工业行业将迎来一轮数据线上化、数据生产的蓬勃发展。“所有企业都在把预算从购买算力、训练模型，转而变成生产数据。”刘阳认为，这将复制过去二三十年互联网成就基础语言模型的态势，奠定未来工业垂直模型与工业智能体蓬勃发展的根基。
也正因如此，他预判，未来大量中国专业制造业人才的工作时间、工作类型，会相当一部分向数据生产、数据标注转型——玲珑智能正在提前布局这个位置。
刘阳进一步分析，玲珑智能的路线图即“四步走”：工业语言模型、工业视觉模型、工业决策模型，直至工业物理AI模型。“最后一步才是去调动那些本体。前面至少要先读懂、先看清楚，然后才能想明白，最后才是动手。”刘阳笃定，将来一定会出现“会师”——像玲珑智能这样自下而上、数模一体化的公司，会与那些做机器人本体的公司形成合作，共同把机器智能送进千行百业。
据记者了解，作为工博会供应链生态核心服务商，震坤行的产业能力并不局限AI板块，坚持技术创新、自有品牌、硬件终端、循环服务、行业知识体系协同并进，构建起完整MRO产业服务生态矩阵。本次展会上，自有工具品牌百锴研面向制造工厂推出钻头组套、锂电冲击扳手、压接钳等工业级工具产品，立足国内工厂真实作业场景，为企业提供兼顾性能、耐用度与采购成本的国产化替代选择；射频智能工具柜依托RFID射频技术，实现高值工具借出归还自动识别、错放报警、逾期提醒、全生命周期追溯，破解车间工具丢失、管理靠人工盯守的顽疾；工邦邦展示呆滞工业品回收流通新模式，依托震坤行全国供应链网络，为企业沉睡的呆滞库存搭建识别、定价、流转的完整通路，助力制造业绿色降本；MRO行家小程序则沉淀政策解读、选型知识、采购实操经验，为MRO从业者打造体系化行业知识阵地。软硬产品、循环模式、知识平台与玲珑智能AI技术互为协同，共同构成震坤行完整的MRO产业服务矩阵。
从“读懂”到“看懂”，从数据底座到智能体，再到跨出国门——玲珑智能正在证明，工业AI的价值不在于模型参数有多炫，而在于它能否真正走进车间、读懂现场、看懂物料、驱动决策。这条“难而正确”的路，震坤行走得坚定，也走得从容。
面向新型工业化时代浪潮，震坤行以AI为抓手推动工业用品平台实现新一轮价值跃迁，持续从交易平台向制造业产业基础设施演进。正如刘阳所言，这是一个漫长的过程，而立足本土工业场景、深耕产业实践的中国工业智能化的故事，还将呈现更加精彩的篇章。
来源：中国工业报
作者：耿鹏飞
