财务业绩 - 2025年上半年归属于上市公司股东的净利润14.63亿元 同比增长18.63% [1] - 拟每10股派发现金红利1.186元 合计派发7.31亿元 占当期净利润50% [1] 产品与技术突破 - 核心产品先进钢铁材料销量133.72万吨 占总销量29.77% 占比同比提升2.64个百分点 [5] - 先进钢铁材料毛利率20.26% 同比增加2.32个百分点 毛利总额13.67亿元占钢材产品毛利总额46.67% [5] - 95mm厚止裂钢国内率先供货世界最大集装箱船 100mm厚止裂钢实现全球首次应用 [3] - 液态二氧化碳储罐用高强钢应用于全球首个海上二氧化碳封存项目挪威北极光项目 [3] - 牵头国家"十四五"重点研发计划极低温清洁能源储罐用特种合金开发与示范应用项目 [3] 数字化转型 - 携手华为开展钢铁大模型百日会战 发布元冶·钢铁大模型架构 [5] - 落地炼数成金数据资产入表管理与运营平台 推动两项数据产品在江苏省数据交易所挂牌 [5] - 实现数据资产入表714万元 率先建立数据+模型+应用价值核心理念 [5] - 入选国家及江苏省数据标准化技术委员会成员单位 联合发起钢铁行业高质量工业数据集倡议 [5] 可持续发展 - 全面实现全流程超低排放 连续两年获评江苏省长流程环保绩效A级企业 [5] - 入选全国第一批新四类环保设施开放单位名单 [5] - 完成基于ISO 14064标准的碳盘查 首次获得包含范围3的核查证书 [7] - 帘线钢产品通过ISO 14067碳足迹核查认证和14021再生含量受控混合认证 [7] - 以降低帘线钢碳足迹方案落地江苏省钢铁行业首笔产品碳足迹挂钩贷款 获3亿元碳金融授信 [7]

战略合作 - 京东集团与东风汽车签署战略合作协议 建立全面战略合作关系 双方将依托供应链需求场景及数智化运营优势推进降本增效合作 [1] - 京东工业将基于太璞数实一体化解决方案 协同推进东风集团工业品采购全面线上化 包括采购数字化转型咨询 商城一站式采购规划 定制化履约服务 物资保供及降本等方面 [1] - 双方此前已在物流商用车合作 用户营销与售后服务生态方面建立良好合作基础 共同推动联合研发定制化车型及新能源 智能化解决方案落地实施 [3] 行业背景 - 汽车行业供应链复杂专业 数智供应链建设为产业规模化提供基础 是保障产能稳定 推动技术迭代和提升竞争力的关键 [3] - 京东工业已成为中国领先的工业供应链技术与解决方案服务商 在中国MRO工业品采购服务市场排名前列 是中国工业供应链技术与服务市场最大服务提供商之一 [3] 技术解决方案 - 太璞数实一体化供应链解决方案通过技术精准链接供需两端 实现供需匹配 降低协同成本 提升全要素生产率 供给端聚合供应商缩短中间环节 需求端聚焦企业内部供应链数智化 [4] - 太璞已获汽车行业广泛认可 某新能源车企通过合作将采购平均时长由21天压缩至7天(缩短70%) 全年库存成本减少约3000万 另一车企通过数字化寻源系统完成关键刀具物料国产替代 [4] - 京东工业发布行业首个以供应链为核心的工业大模型Joy industrial 聚焦工业场景 通过"工业大模型+供应链场景应用"双引擎构建全栈产品矩阵 首批推出系列AI智能体及商品专家等AI产品 [6] 全球化布局 - 京东工业数智供应链业务覆盖泰国 越南 匈牙利等国家 助力中国车企出海 打造支持多国家交易的数字化采购平台 解决语种 币种 税率及法律法规兼容性问题 [5] - 在履约交付环节整合国内集运中心 海外备货仓等资源 实现最优价值交付 某新能源出海领军企业合作中搭建海外电商平台并提供伴随式出海服务 [5][6] 未来规划 - 京东工业将以"既懂行业又懂数字化"为指引 通过数智供应链技术精准链接供需两端 提高产业链协作效率和供应链一体化协同水平 助力汽车行业等工业企业数字化转型和降本增效 [7]

公司财务表现 - 2025年二季度收入3567亿元人民币（约498亿美元）同比增长22.4% 远超市场预期并刷新近三年同比增速纪录 [1] - 截至2025年二季度 京东体系研发投入累计超1500亿元 供应链基础设施资产规模近1700亿元 [1] 工业供应链战略布局 - 京东工业成为领先的工业供应链技术与服务企业 具备数字化基础设施能力与成熟运营经验 [2] - 联动重点城市政府及产业合作伙伴落地"链动众城、万亿降本"行动 贯通供应链各环节以释放万亿元级利润空间 [2] - 2025年上半年行动已覆盖上海 深圳 广州 西安 南京等超10个重点工业城市 [2] 技术突破与产品创新 - 2025年5月发布行业首个以供应链为核心的工业大模型Joy industrial 采用"工业大模型+供应链场景应用"双引擎架构 [3] - 大模型实现从底层数据打通到业务落地的全链路覆盖 推出需求代理 运营代理 商品专家等系列AI智能体 [4] - 已规划汽车后市场 新能源汽车 石油天然气 电力电网等垂直赛道的大模型研发与落地 [4] 供应链生态建设 - 2025年6月召开百大品牌自营供应商大会 博世 得力 3M 德力西电气等行业领军企业参与 [5] - 携手百大供应商加大自营供应链建设 覆盖MRO BOM和备品备件多品类 [5][6] - 通过"一品通多端"能力与太璞解决方案 服务大型企业 中小企业 海外客户及个人消费者 [6] 行业政策协同 - 积极响应国家八部委《加快数智供应链发展专项行动计划》 促进制造业供应链智能发展 [2] - 通过构建"数字高速公路"重构供应链流程 提升全要素生产率 [2]

骄阳·工业大模型发布 - 北电数智骄阳·工业大模型在2025世界人工智能大会正式发布，定位为工业领域垂类大模型 [1] - 该模型在SuperCLUE-Industry测评中以83.44总分排名第一，应用能力维度及工业数据分析、工业智能体Agent子项均居榜首 [1] - 文档理解、数据分析与智能体能力成为工业大模型从"可用"到"好用"的核心评价标准 [1] 工业场景应用能力 - 工业文档问答能力可精准提取技术手册、安全规范等专业文档信息，降低工业文档使用门槛 [3][4] - 工业数据分析能力可解析表格数据并输出生产洞察，实现工艺参数优化与生产流程精准调控 [4] - 工业智能体具备多轮任务规划能力，在某头部装备企业应用中使设备非计划停机时间降低50% [5][6][7] 技术突破与行业适配 - 公司整合100余种工业运维工具构建MCP服务平台，基于真实工具调用数据训练提升Agent性能 [7] - 通过场景化微调数据生成和复杂任务强化学习技术，解决工业场景小样本、多模态、高精度需求与通用大模型的适配矛盾 [8] - 建立工业数据标准与开放协议体系，运用可信数据空间技术实现安全数据共享 [8] 核心竞争优势 - 依托北京电控工业基因构建垂类认知优势，在设备诊断、工艺优化等高频场景形成差异化能力 [8] - 通过系统化信息萃取流程构建专业级训练数据集，提升模型推理效果 [9] - 建立全方位可信数据管控机制，满足工业领域严格合规要求 [9]

人形机器人发展 - 擎朗智能人形机器人XMAN-R1可完成倒酒、加冰、摇匀等调制饮品动作[2] - 擎朗智能送餐及送药机器人累计出货量超10万台 未来以"通用+专用"模式构建多形态机器人协作生态[4] - 宇树科技G1格斗机器人高1.32米重35公斤 拥有29个灵活关节和智能平衡算法 被击倒后可自主起身[4][5] - 智元机器人灵犀X2于2025年下半年规模化出货 预计2026年底达数千台规模[7] - 傅利叶机器人截至2025年第一季度总交付量超1万台 开普勒人形机器人即将实现百台量产[7] 工业大模型应用 - 卡奥斯发布石油化工大模型和能碳大模型 覆盖油气煤化电全产业链 已落地9大行业40多个场景[10] - 能碳大模型打造"能源小智"AI智能体 实现数据汇聚、一键转工单及远程诊断功能[10] - 国网上海电力智慧能源系统完成秒级虚拟电厂测试 通过平台下发290千瓦指令后 586台空调50秒内精准降低300千瓦负荷 精准度达96.57%[10] - 金蝶苍穹AI Agent平台签约海信/温氏等20余家企业 共创超1000个应用 海信人力资源场景效率提升70%[11] 地区产业政策 - 上海浦东新区发布20亿元人工智能种子基金 首期5亿元 用于加速基础研究转化[11] - 浦东新区人工智能产业规模超1600亿元（占上海40%） 计划三年新增1000家企业 核心产值突破2000亿元[11] - 上海提出《模速智行》计划：2027年实现L4自动驾驶载客600万人次 开放道路超5000公里 L2/L3新车占比超90%[12] - 北京推出16条措施支持人工智能与新型工业化 武汉重点推动大模型向智能体演进 安徽规划2027年深度赋能实体经济[12]

行业发展趋势 - 人工智能行业发展加速迭代 与工业场景深度融合 赋能千行百业能力更强 [1] - 人形机器人运动能力和协调性进一步增强 从能走会跑发展到能做家务和格斗等复杂任务 [3] - 工业大模型重构制造业智能化体系 助推新型工业化发展 [6] 人形机器人进展 - 擎朗智能人形机器人XMAN-R1可完成倒酒、加冰、摇匀等调饮动作 [2] - 擎朗智能累计出货量超过10万台 包括送餐机器人和送药机器人 [3] - 宇树科技G1格斗机器人拥有29个灵活关节 身高1.32米 重35公斤 具备智能平衡算法 被击倒后数秒内可自主起身 [3] - 智元机器人灵犀X2从2025年下半年开始规模化出货 预计到2026年底达数千台规模 [5] - 傅利叶机器人截至2025年第一季度总体交付超10000台 [5] - 开普勒人形机器人即将迎来百台量产 [5] 工业应用案例 - 卡奥斯发布两项工业大模型：石油化工大模型覆盖全产业链 能碳大模型打造"能源小智"AI智能体 [6] - 卡奥斯天智工业大模型已落地9大行业40多个场景 [6] - 国网上海电力智慧能源管理大师完成上海首次楼宇空调秒级虚拟电厂响应测试 在50秒内精准降低约300千瓦空调负荷 精准度达96.57% [8] - 金蝶苍穹AI Agent平台签约20多家企业 包括海信和温氏 共创超1000个应用 [8] - 金蝶与海信共创的AI应用使员工考察过程效率提升70% [8] 政策支持措施 - 上海浦东新区发布20亿元人工智能种子基金 首期规模5亿元 [8] - 浦东新区人工智能产业规模超1600亿元 占上海市40% 未来三年计划新增1000家企业 核心产值突破2000亿元 [9] - 上海发布自动驾驶行动计划：到2027年实现L4级自动驾驶载客突破600万人次 开放道路超5000公里 L2/L3功能新车占比超90% [9] - 北京推出16条措施支持人工智能与新型工业化发展 [9] - 武汉重点推动大模型向智能体演进 加快智能体开发应用 [9] - 安徽提出到2027年人工智能成为引领产业提质降本增效的重要手段 [9]

人工智能行业发展新趋势 - 人工智能行业加速迭代，与工业场景深度融合，赋能千行百业能力更强 [1] - 一些地方结合自身产业特点出招，力争在人工智能浪潮中抢抓发展新机遇 [1] 人形机器人发展 - 擎朗智能人形机器人XMAN-R1可完成倒酒、加冰、摇匀等动作 [2] - 擎朗智能送餐机器人、送药机器人累计出货量超过10万台 [2] - 宇树科技G1格斗机器人拥有29个灵活关节和智能平衡算法，可在数秒内自主起身 [2][3] - 智元机器人灵犀X2从2025年下半年开始规模化出货，预计到2026年底达数千台规模 [3] - 傅利叶机器人截至2025年第一季度总体交付超一万台 [3] - 开普勒人形机器人即将迎来百台量产 [3] 工业大模型应用 - 卡奥斯发布天智·石油化工大模型和天智·能碳大模型，覆盖"油气煤化电"全产业链 [4] - 卡奥斯天智工业大模型已落地9大行业40多个场景 [4] - 国网上海电力智慧能源管理大师完成首次楼宇空调秒级虚拟电厂响应测试，精准度达96.57% [4][5] - 金蝶苍穹AI Agent平台签约20多家企业，共创超1000个应用 [5] - 金蝶与海信共创AI应用，员工考察过程效率提升70% [5] 地方政府支持措施 - 上海市浦东新区发布20亿元人工智能种子基金，首期5亿元 [6] - 浦东新区人工智能产业规模超1600亿元，占上海全市40% [6] - 浦东新区计划未来三年新增1000家人工智能企业，核心产值突破2000亿元 [6] - 上海提出到2027年实现L4级自动驾驶载客突破600万人次，开放道路超5000公里 [6] - 北京推出16条措施支持"人工智能与新型工业化"发展 [7] - 武汉重点推动大模型向智能体演进，加快垂直领域智能体开发应用 [7] - 安徽提出到2027年人工智能成为引领产业提质降本增效的重要手段 [7]

战略合作框架 - 仙乐健康与记忆张量在2025世界人工智能大会上签署战略合作协议 基于MemOS记忆张量操作系统构建专用工业大模型基础设施 通过三大创新工程推动健康产业从标准化制造向个性化服务转型 [1] 技术基础设施构建 - 基于MemOS新一代智能记忆架构构建符合GMP规范的私有化AI算力集群 [3] - 将配方数据资产迁移至MemVault多级知识中枢形成三维知识网络 [3] - 深度集成临床研究数据库与消费者行为洞察数据流构建智能合规验证引擎 [3] 智能应用系统开发 - 通过PharmaQA智能知识中枢构建多语言实时交互法规咨询平台保障核心研发流程规范 [3] - 通过FormuGenius配方生成引擎整合跨尺度生物效应预测模块优化配方开发实验验证效率与资源投入 [3] - 通过NutriTrend需求洞察系统建立全球市场情报实时监测网络提供数据驱动的战略产品规划决策支持 [3] 联合实验室建设 - 个性化配方仿真系统能精准预测不同生理特征人群的功能响应轨迹 [4] - 智能临床试验设计引擎可自动化生成符合伦理规范的试验方案 [4] - 柔性制造虚拟平台基于高保真数字孪生技术构建产线动态镜像系统实现生产工艺参数自优化与质量风险预控 [4] 技术突破意义 - MemOS系统通过三元耦合算法首次实现配方失效的智能归因 标志CDMO行业从经验驱动向认知计算的历史性跨越 [4] - 攻克工业大模型低成本低幻觉核心命题 推动AI创新在健康产业的普惠化应用 [4]

行业趋势 - 2024年人工智能与各行业加速融合 垂直领域大模型成为主要趋势 相较于通用大模型 垂直模型在输入输出端更聚焦 依赖专业数据集并专注于特定问题 [1] - 工业领域成为垂直大模型商业化落地的重要突破口 因其生产环节与数据类型复杂但流程机制明确 [1] - 工业大模型已在节能、制造、管理等多方面应用 随着数据积累和场景延伸 商业化有望加速 [1] 技术应用与效益 - 大模型可将高难度制造工艺的平均准确率从70%提升至90% 并具备持续自我升级能力 [2] - 大模型实现工业生产全流程打通 解决多能源介质（至少15种）和多类型水资源的全局整合难题 [2] - 能碳大模型通过数据采集构建全知识库 训练10+细分模型 形成统一智能服务体 推动管理模式从信息系统向智能引擎转变 [3] - 大模型落地后 即使在已全面节能减排的工厂 仍可实现5%的额外能源节约效率 [4] - 直观降本效果打破企业对数字化投入回报率的疑虑 加速商业化模式落地 [4] 实施挑战 - 数据采集基础薄弱 如机械表未替换为智能表 或存在数据不全面和"数据烟囱"问题 阻碍大模型赋能 [6] - 数字化程度参差不齐 且管理者对前期投入和效果缺乏明确认知 市场了解有限 实践案例需进一步普及 [6] 落地路径 - 老厂房改造成为最快落地项目 尤其在能源领域产生立竿见影的经济成效 提升企业数字化建设意愿 [6] - 服务商介入新厂房建设 通过数字孪生系统（如天智·石油化工大模型）覆盖全产业和全流程 或采用模块化商业模式（如电站建设或售卖压缩空气）逐步落地大模型功能 [7] - 更直观成效和灵活形式加速商业落地 大模型为工业场景提供更好适应性、定制性和准确解决方案 [7]

战略合作 - 仙乐健康与记忆张量(上海)科技有限公司签署战略合作协议 [1] - 合作基于MemOS记忆张量操作系统构建专用工业大模型基础设施 [1] - 通过三大创新工程推动健康产业转型 [1] 产业转型 - 合作目标为实现健康产业从标准化制造向个性化服务的战略转型 [1] - 合作涉及人工智能技术在健康产业的应用 [1]