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日前，第一届工业用品大会（CISS 2026）在上海落下帷幕。在这场“硬核”的行业聚会上，“大模型”“智能体”“数据引擎”成了高频词。
一个长期藏在产业链“幕后”的行业，为什么突然站到了聚光灯下？
答案藏在这场会议的讨论中。工业用品，这个过去被视为“螺丝刀、润滑油”的传统行业，正在被人工智能重新定义。而上海，这座正在全力打造“全球供应链管理枢纽”的城市，正成为这场变革的核心试验场。
生产性服务业：AI最适配的土壤
万亿级市场、数千万种物料、复杂的供需匹配——工业用品行业长期受困于“大而散”的格局。但正是这种“散”，恰恰为AI提供了最广阔的用武之地。
国务院日前印发《关于推进服务业扩能提质的意见》，专门部署全链条补强生产性服务业薄弱环节。而工业用品，正是其中最具代表性的领域之一。
中国社会科学院大学教授江小涓给出一个判断：生产性服务业与AI高度适配。 她解释，传统服务业长期受困于“鲍莫尔病”——效率提不上去，成本降不下来。但AI正在打破这个魔咒。“AI不仅大幅提升生产性服务业效率，更带来前所未有的能力涌现。”
这种适配性，可以从三个层面理解：网络化，解决了“连接”和渗透的问题；数字化，解决了“匹配”问题；智能化，则更进一步，它能够理解模糊需求、生成新的知识、做出自主决策。
“AI正在快速落地生产性服务业，并催生新的赛道。”基于此，江小涓认为，未来应重点关注供应链韧性、速变小单供应链、服务业供应链建设，并积极用好智能体技术。
工业用品行业，正站在这场变革的起点上。
从“上网”到“上岗”：AI如何落地
“不上网就下岗。”工信部原部长李毅中在大会上回忆起20年前推动采购平台网络化时说的一句话，引来全场会心一笑。当年觉得“不讲理”，现在看是“先知”。
从“上网”到“上AI”，逻辑一脉相承。但AI落地，远比想象中复杂。
陕煤物资商城董事长王菲在会上坦言，尝试了AI+招标、AI+采购、AI+财务，有成效，但离“全面渗透”还有距离。难点在哪？一是数据。历史数据冗余、非标、杂乱；二是组织。员工怕被替代，有抵触情绪；三是协同。上下游数据不愿共享，各有各的利益考量。
说到底，这不是技术问题，是“人”的问题。正如飞书华东区解决方案负责人李悦所言：“很多一把手以为搞AI是信息化部门的事，交给CTO就行。实际上，AI落地必须自上而下规划与自下而上激发并举。”
震坤行CTO刘阳分享了一组数据：大模型能力在过去几年提升了近千倍，但产业链效率并没有同等幅度的提升。从“模型能力”到“产业能力”，差的是“最后一公里”。
这“最后一公里”包含六个环节：数据质量、人的改变、流程重构、系统适配、幻觉控制、组织变革。缺一不可。
震坤行的打法是“从数据抓起”。大会上，发布了“多米诺”工业用品大数据引擎——PB级别、覆盖10亿级商品参数，这是行业首个真正意义上的“工业用品数据字典”。
在此基础上，“行家玲珑”大模型实现了使用即标注、标注即训练、一切可追溯、一切可解释。目前，这一模型已服务近万家企业。一家大型食品原料企业使用AI物料管家后，库存成本降低23%；一家北方港口企业使用AI行家助手后，覆盖了90%员工、70%业务场景，协同从线下转到线上。
AI不是来“替代”人的，是来“放大”人的。 这是会上反复出现的一个共识。关键在于，企业愿不愿意迈出第一步——把“老师傅”的经验结构化，把“小本本”上的供应商信息数字化，把“怕被替代”的焦虑转化为“学会驾驭AI”的行动。
震坤行：成立玲珑智能，打造工业用品的智能基础设施
大会当天，震坤行宣布了一个重要动作：成立工业用品大数据和大模型公司——玲珑智能。这是该AI公司的首次公开亮相，震坤行首席技术官刘阳同时出任CEO。
这家新公司的使命，恰恰对应了董事长兼CEO陈龙提出的那个清晰目标——打造中国制造业工业用品流通领域最值得信赖的基础设施
这个“基础设施”有三个层次：
第一层是物理网络。遍布全国的仓储网络、“最后一公里”配送车辆、一千多名现场服务人员。AI再强，货还是得有人送到、有人对接。线上线下融合，是工业用品服务的“硬门槛”。
第二层是数据底座。“多米诺”大数据引擎、10亿级SKU的商品参数库、国家级CNAS实验室。这是AI的“燃料”。
第三层是AI能力。震坤行的工业用品大数据生产体系和“行家玲珑”AI大模型，以及在此基础上衍生的“物料管家”“行家慧眼”等智能体家族。这是AI的“发动机”。玲珑智能的成立，正是为了让这套能力从“自用”走向“共享”，服务产业链上下游。
三层叠加，震坤行正在做的事，本质上是让工业用品的采购、管理、交付，像消费电商一样便捷、透明、高效。 但复杂度，不可同日而语。
这是生产性服务业的“深水区”，也是价值所在。
《上海市服务业发展“十五五”规划》明确提出，到2030年服务业增加值达到6万亿元左右，推动生产性服务业向专业化和价值链高端延伸。此外，推动实施“人工智能+”生产性服务业行动，推广订单履约监控、智能排产等云化服务，部署“小快轻准”解决方案推动AI+生产性服务业创新发展。
这不是孤立的产业政策，而是一盘大棋。制造业是底盘，生产性服务业是引擎，AI是燃料。三者叠加，才能实现从“制造大国”到“制造强国”的跃迁。
但这是一场漫长而确定的变革。正如江小涓所说：“非常幸运，中国服务业比重上升时赶上了数字化时代。”能不能把这份幸运变成真正的竞争力，就看产业界能不能把AI这步棋走实、走深。
CISS 2026只是一个开始。
