托比网消息，在日前举行的华泰证券 2026 年秋季投资峰会上，震坤行 CTO、玲珑智能 CEO 刘阳发表主题演讲。
刘阳表示，未来工业用品 B2B 采购将进一步走向 A2A（Agent to Agent），数字智能体与物理智能体将进入工业现场，“我们要做的，是为这一变化持续沉淀数据、模型、智能体与连接能力。”
一辆新能源汽车的生产性物料（BOM物料）大约3万个左右，而其背后所需的工业用品、运维养护等物料（MRO物料）却超过10万种。它们单笔金额不高，却品类繁多、需求分散、专业参数复杂。
刘阳以“万码奔腾”概括这种状态：链条越长，信息损耗越大；企业承担的不只是层层加价的直接成本，还有找货、确认、审批、履约、对账等大量管理成本。正因如此，MRO 采购难以长期停留在区域化、关系型和多级分销的传统模式中，而需要由全国性平台集中连接分散供需、统一商品数据与服务标准、缩短交易和履约链路。
平台缩短供需双方的物理距离，缩短不同数据语言之间的距离，因此成为行业降低直接成本与管理成本的必然方向，而AI则深入采购与运营节点，将标准化推向智能化。
据介绍，震坤行将AI能力嵌入服务链条，从High Touch（人的深度介入）到No Touch，这正是A2A的雏形，让智能体替代人完成重复性操作，让企业采购从“人驱动系统”走向“Agent驱动系统”，让服务从“人找系统”到“系统找人”。
刘阳认为，衡量 AI 价值不能停留在“用了多少模型”，而要看它究竟替代了多少重复操作、释放了多少人的时间。
2026年6月，震坤行宣布成立AI子公司“玲珑智能”，背后就基于对行业趋势的深刻判断，“互联网过去30年把所有C端数据完成了在线化，但缺乏工业场景数据，这意味着会出现一轮独立于通用基础模型发展路径的工业AI数据基建和模型基建。”
刘阳表示，AI产业竞争的上半场比拼的是模型智能程度，下半场比拼的则是行业部署能力和交付能力。玲珑智能通过标注层、数据层、模型层、智能体层、咨询与交付层的设计，让企业不必从0-1搭建AI底座，而直接使用成熟的工业AI。五层能力形成一条持续闭环，专家知识被结构化为数据，数据用于训练和评测模型，模型驱动智能体执行任务，智能体的使用结果再回流数据与规则。“AI 不再只是能回答，能够在清晰边界内上岗、执行，并让结果持续接受验证。”
刘阳表示，未来的工业智能会从数据驱动，走向垂直模型和垂直场景的智能体，“工业用品B2B采购将走向A2A，大量数字化智能体和物理化智能体将进入工业场景，这是震坤行看到的行业未来。”
