陳龍指出，長期以來，采購工作往往圍繞分散且非標準化的需求展開，大量精力消耗在臨時響應與重復溝通中，導致效率難以提升。

“如果始終停留在被動響應層面，采購不可能做得更好。”他表示，真正的解決方案在于構建工業用品采購服務的基礎設施，將零散需求轉化為可管理、可復用的體系能力，這也是震坤行深耕行業多年，針對行業痛點給出的核心答案。

陳龍認為MRO智能采購基礎設施主要是由產品、供應鏈、數據共同構成的協同體系。當前AI驅動的MRO智能采購集中體現為三類關鍵能力：

一是基于需求、訂單、庫存、價格等數據的智能預測與決策能力；

二是設備預測性維護能力，把采購前置到維護決策之前；

三是圍繞倉庫、庫存、運輸與交付的供應鏈智能調度能力。

陳龍特別強調了高質量數據的重要性，“沒有高質量數據，就沒有可靠的AI。”只有通過長期的數據采集與治理，形成結構化的產品數據、經驗數據與運營數據，AI才能真正發揮作用。

正是基于這一邏輯，震坤行將二十余年積累的行業Know-how與2500萬+SKU數據資產轉化為AI生產力。自主研發了“行家玲瓏”AI大模型，打造了完整的智能體產品矩陣，實現了從技術研發到產業應用的全面落地。

站在產業層面上，陳龍認為基礎設施建設必須建立在與客戶、供應商及行業伙伴的深度協同機制之上。

客戶側關鍵在于場景共建與雙向奔赴，基于實際生產場景，共同對物料進行梳理、簡化與標準化，將分散需求沉淀為可復用的結構，使采購從被動執行轉向主動管理。

供應商側則需要圍繞優勢產品形成供給能力，并參與到產品定義與標準制定中，實現更高效的匹配與替代。

當前，震坤行正通過研發與測試能力建設，參與產品優化與質量驗證，以專業實力驅動產品升級。

陳龍認為與行業伙伴協同的核心是理念一致與生態資源共享，以客戶價值為核心，以數據驅動決策，通過開放協同推動產業生態健康發展。

陳龍的觀點仍然聚焦于AI時代的核心競爭力，他指出MRO行業的發展既要抓住AI技術帶來的機遇，更要堅守并打造AI時代難以替代的核心能力：重資產能力、智能能力。

基于這些不可替代的能力，震坤行定義了智能時代的MRO基礎設施。以倉儲物流、履約交付為代表的傳統基礎設施，仍是保障服務可靠性與響應效率的核心基礎能力；而以數據、模型與算法為核心的智能基礎設施，則通過持續的數據沉淀與AI應用，推動需求理解、選型決策與業務流程的智能化升級。

在這一框架下，震坤行正以“產品+供應鏈+數據”為底座，構建面向工業用品場景的MRO采購超級智能體。

陳龍表示，采購智能體的進化是一個由基礎能力逐步累積、持續迭代的過程。只有在底層基礎設施不斷完善的前提下，智能化能力才能真正落地，并最終實現采購效率與產業協同的整體躍升。