陈龙在这次大会上提出，数据治理是AI发挥作用的基础，没有高质量数据，AI就无从谈起。所以震坤行必须把2500万 SKU数据和二十余年积累的Know-how转化为生产力。为了实现这个目标，公司基于自主研发的“行家玲珑”AI大模型，打造了智能体家族，让技术研发到产业应用全面落地。 震坤行认为，基础设施建设必须和客户、供应商深度协同。客户那边得一起做场景梳理和简化，让采购不再是被动执行；供应商则要参与产品定义和标准制定。目前公司正通过研发与测试来驱动产品升级。至于行业伙伴，得理念一致、共享生态资源。 陈龙最后强调，MRO行业要抓住AI机遇，同时还要守住重资产和智能能力这两大不可替代的竞争力。公司定义了智能时代的MRO基础设施：传统的仓储物流是底座；数据、模型和算法是升级的关键。 2026年3月19日，“2026全品类间接采购群英会”在上海召开。震坤行董事长陈龙受邀参会，他把间接采购的低效归因于需求分散且非标准化，导致大量精力耗在临时响应上。他指出真正的解决方案是构建工业用品采购的基础设施，把零散需求变成可管理、可复用的体系能力。 陈龙详细阐述了智能基础设施的构成：产品、供应链、数据构成了一个协同体系。现在AI驱动的MRO采购有三类关键能力：一是基于数据的智能预测与决策；二是把采购前置到设备维护决策之前；三是围绕仓库和运输的智能调度。 这次活动由中采商学主办，吸引了制造业、供应链及采购领域500多位行业专家和企业代表参加。大家围绕AI技术驱动下的间接采购转型展开探讨，一起展望中国企业采购体系的未来。震坤行作为工业用品数字化服务领域的代表企业参加了此次盛会。 此次活动探讨了间接采购的复杂与低效从何而来。陈龙表示，如果始终停留在被动响应层面，采购不可能做得更好。要解决问题就得构建工业用品采购的基础设施。 这次活动在2026年3月举行，“行家玲珑”智能体家族实现了技术研发到产业应用的全面落地。震坤行持续建设工业用品数据体系，把二十余年积累的Know-how和2500万 SKU数据转化为AI生产力。 此次活动汇聚了来自不同领域的专业人士。陈龙强调高质量数据的重要性，“没有高质量数据就没有可靠的AI”。只有通过长期的数据采集与治理形成结构化数据才能让AI真正发挥作用。 此次活动让大家看到了中国企业采购体系的未来发展方向。陈龙提出间接采购的低效是因为需求分散且非标准化。构建基础设施是解决这一问题的关键所在。 此次活动由中采商学主办，“行家玲珑”AI大模型为震坤行提供了强大的技术支持。震坤行将行业痛点转化为了可复用的体系能力。 此次活动围绕AI技术驱动下的间接采购转型展开了深入探讨。“行家玲珑”智能体家族是震坤行打造的完整产品矩阵之一。 这次活动吸引了制造业、供应链及采购领域500多位行业专家和企业代表参加。陈龙在演讲中强调高质量数据的重要性。 这次活动由中采商学主办，“行家玲珑”AI大模型是震坤行自主研发的成果之一。震坤行持续建设工业用品数据体系是为了给AI提供支持。 这次活动探讨了间接采购的复杂与低效从何而来。“行家玲珑”智能体家族是震坤行打造的完整产品矩阵之一。 这次活动汇聚了来自不同领域的专业人士，“行家玲珑”智能体家族是震坤行打造的完整产品矩阵之一。 这次活动由中采商学主办，“行家玲珑”智能体家族是震坤行打造的完整产品矩阵之一。 这次活动围绕AI技术驱动下的间接采购转型展开了深入探讨。“行家玲珑”智能体家族是震坤行打造的完整产品矩阵之一。