當前，以人工智能為代表的新一代信息技術(shù)正以前所未有的深度與廣度重構(gòu)千行百業(yè)，成為驅(qū)動產(chǎn)業(yè)升級、塑造國家競爭新優(yōu)勢的戰(zhàn)略引擎?！笆逦濉币?guī)劃建議明確提出，加強人工智能同產(chǎn)業(yè)發(fā)展相結(jié)合，搶占人工智能產(chǎn)業(yè)應用制高點，全方位賦能千行百業(yè)。
在AI技術(shù)從實驗室走向規(guī)?；a(chǎn)業(yè)落地的關(guān)鍵階段，如何打通從技術(shù)突破到價值創(chuàng)造的“最后一公里”？中國擁有完備的產(chǎn)業(yè)體系，如何讓AI扎根產(chǎn)業(yè)實際場景，在與實體經(jīng)濟的深度融合中實現(xiàn)“雙向奔赴”？這些已成為當下推動高質(zhì)量發(fā)展的重要課題。日前，在由萬聯(lián)易達控股集團有限公司（簡稱“萬聯(lián)易達”）舉辦的“以應用破局·以生態(tài)聚力——AI+產(chǎn)業(yè)發(fā)展”專題研討會上，來自人工智能領(lǐng)域的專家學者以及產(chǎn)業(yè)界代表，圍繞人工智能與產(chǎn)業(yè)深度融合、產(chǎn)業(yè)AI推動中國實體經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級的實踐路徑與未來方向展開了深入探討。
“涌現(xiàn)窗口期”：AI與產(chǎn)業(yè)融合仍存挑戰(zhàn)
當前，人工智能已成為引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力，“AI+產(chǎn)業(yè)發(fā)展”迎來政策紅利與市場需求疊加的黃金期。
2025年8月，國務院印發(fā)《關(guān)于深入實施人工智能+行動的意見》，將“‘人工智能’+產(chǎn)業(yè)發(fā)展”列為核心任務；同年11月，國務院辦公廳發(fā)布《關(guān)于加快場景培育和開放推動新場景大規(guī)模應用的實施意見》，明確將人工智能作為重點培育領(lǐng)域……一系列頂層設計為“產(chǎn)業(yè)+AI”發(fā)展劃定了清晰的“路線圖”。
政策紅利的持續(xù)釋放，推動人工智能從技術(shù)研發(fā)向產(chǎn)業(yè)應用加速滲透；但人工智能與產(chǎn)業(yè)深度融合的過程中，仍面臨諸多現(xiàn)實挑戰(zhàn)。
“人工智能進入大模型時代的近幾年間，技術(shù)迭代呈現(xiàn)爆發(fā)式增長?！鼻迦A大學人工智能研究院常務副院長、歐洲科學院外籍院士孫茂松在會上指出，當前大模型在文本處理、代碼生成、多模態(tài)融合等領(lǐng)域取得重要進展，機器的感知與認知能力得到顯著提升。“當前，AI研究已經(jīng)走到了‘世界模型’階段，但場景應用落地卻還處于‘涌現(xiàn)窗口期’。”
萬聯(lián)易達副總裁杜新凱表示，中國擁有完備的產(chǎn)業(yè)布局和體系，這為人工智能提供了豐富的應用場景和真實需求，人工智能的發(fā)展反過來也可以賦能和引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。
不過，杜新凱也坦言，當前AI與產(chǎn)業(yè)融合存在四大突出挑戰(zhàn)：一是技術(shù)鏈與產(chǎn)業(yè)鏈斷鏈，AI技術(shù)發(fā)展速度與產(chǎn)業(yè)實際場景需求不匹配；二是數(shù)據(jù)要素梗阻，存在“數(shù)據(jù)孤島”現(xiàn)象，寶貴的數(shù)據(jù)資源無法實現(xiàn)高效流轉(zhuǎn)與價值賦能；三是能力供需錯配，企業(yè)迫切需要的智能化解決方案與市場上可提供的服務之間存在斷層；四是商業(yè)閉環(huán)難通，不少AI技術(shù)停留在概念階段，投產(chǎn)比邏輯不清晰，難以形成可持續(xù)的商業(yè)模式。
孫茂松進一步補充，目前無論是通用AI還是垂類AI應用，都普遍存在兩大共性短板：一是全局觀不足，產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)召回率不高，會造成關(guān)鍵信息丟失；二是行業(yè)深度不夠，對行業(yè)問題的精通度低，缺乏解決非常規(guī)問題的靈活方案。
破解痛點：產(chǎn)業(yè)級AI大模型“應運而生”
產(chǎn)業(yè)級AI既不是通用大模型——僅需理解用戶需求、即興作答即可；也不同于垂類大模型——只為單一行業(yè)提供專業(yè)解決方案。杜新凱表示，“面向全產(chǎn)業(yè)打造的產(chǎn)業(yè)AI大模型萬聯(lián)摩爾，必須熟悉千行百業(yè)、參透政策法規(guī)、精通工藝流程，并深度融入企業(yè)經(jīng)營決策體系?！?/p>
“大模型與產(chǎn)業(yè)結(jié)合不是簡單的‘拉郎配’，需要付出艱苦的、有創(chuàng)造性的智力勞動，才能真正解決產(chǎn)業(yè)實際問題。”孫茂松強調(diào)，產(chǎn)業(yè)AI發(fā)展需要“大想法”與“細功夫”并重，既要把握技術(shù)趨勢，又要深耕場景細節(jié)。
記者從研討會上獲悉，針對“AI+產(chǎn)業(yè)”發(fā)展的痛點與訴求，萬聯(lián)易達提出了構(gòu)建“全產(chǎn)業(yè)AI超級載體”的解決方案，并推出了核心產(chǎn)品——萬聯(lián)摩爾。所謂“全產(chǎn)業(yè)”，即打破單一行業(yè)局限，覆蓋工業(yè)、農(nóng)業(yè)、服務業(yè)等全領(lǐng)域，實現(xiàn)跨產(chǎn)業(yè)鏈的知識整合與協(xié)同；而“超級載體”則要求具備深度的產(chǎn)業(yè)痛點理解、全面的產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)覆蓋、精準的產(chǎn)業(yè)問題解答與強大的產(chǎn)業(yè)服務能力，為企業(yè)提供一站式、全方位的智能化解決方案。
作為產(chǎn)業(yè)級AI大模型，萬聯(lián)摩爾彌補了部分通用大模型在產(chǎn)業(yè)專業(yè)問題上回答不深入的缺陷，以及垂類大模型無法整合產(chǎn)業(yè)鏈上下游邏輯的不足。例如，在回答焦煤價格相關(guān)問題時，平臺會自動關(guān)聯(lián)太原、包頭等四大主產(chǎn)地信息，確?；卮鸬膶I(yè)性與全面性。
杜新凱介紹，目前，萬聯(lián)摩爾已上線20余項智能體，研發(fā)中的功能超100項，覆蓋企業(yè)從研發(fā)、生產(chǎn)、供應鏈到營銷、服務、管理的全業(yè)務鏈條。
其中，產(chǎn)品首創(chuàng)“一鍵生成手繪白板圖”功能，可將上千字產(chǎn)業(yè)分析內(nèi)容提煉為邏輯清晰的可視化圖表，幫助用戶快速抓取核心信息。以螺紋鋼市場行情分析為例，用戶不僅能獲取包含供需、政策、庫存等多維度的文字解答，還能通過白板圖直觀掌握各因素之間的關(guān)聯(lián)邏輯，大幅提升決策效率。
值得一提的是，通過對國民經(jīng)濟97大類、超100億產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)的整合，目前萬聯(lián)摩爾對產(chǎn)業(yè)問題的回答準確率已超90%，處于行業(yè)領(lǐng)先水平。不過，杜新凱也表示，開放場景下的問答還需努力，技術(shù)層面如何將數(shù)據(jù)自動結(jié)構(gòu)化、非標準行業(yè)經(jīng)驗形式化沉淀、核心知識圖譜向2.0進階是目前研發(fā)的難點。
為推動產(chǎn)業(yè)AI技術(shù)創(chuàng)新與落地，當天研討會上，全國首個“產(chǎn)業(yè)人工智能研究與應用專家委員會”（簡稱“專委會”）正式揭牌。專委會由孫茂松教授任首席顧問，哈工大、中科院大學、北理工、東北大學等高校AI科研團隊的專家教授任技術(shù)顧問。據(jù)悉，未來，專委會將共同推動產(chǎn)業(yè)AI大模型萬聯(lián)摩爾的構(gòu)建、研發(fā)和應用工作。
場景為基：推動產(chǎn)業(yè)與AI“雙向奔赴”
與會嘉賓還提出，當前，AI落地產(chǎn)業(yè)的核心難點，不在于技術(shù)高度，而在于場景廣度。產(chǎn)業(yè)場景高度碎片化、領(lǐng)域化，千行百業(yè)需求各異，呈現(xiàn)“一廠一策、一行一規(guī)”的復雜格局，傳統(tǒng)解決方案難以適配。
萬聯(lián)摩爾事業(yè)部總監(jiān)吳春梅以鋼鐵工業(yè)場景為例指出，實現(xiàn)了從安全帽佩戴識別、區(qū)域入侵預警，到鋼材裂紋、輪胎瑕疵檢測?！拔覀儾捎萌a(chǎn)業(yè)覆蓋和全場景應用賦能的思路，破解產(chǎn)業(yè)場景割裂、碎片化的難題。未來還考慮為企業(yè)提供一站式的智慧虛擬員工方案解決復雜終端任務。”
技術(shù)向上，應用向下。在孫茂松看來，未來AI競速的關(guān)鍵在于誰能率先跑通可復制、可盈利、可持續(xù)的產(chǎn)業(yè)AI范式?！爸袊陂_源基礎(chǔ)模型上已經(jīng)構(gòu)建了扎實的技術(shù)座駕，做AI的企業(yè)要盡可能多地根據(jù)特定真實場景或任務，去實現(xiàn)AI應用星火燎原式的落地發(fā)展。”
哈爾濱工業(yè)大學計算學部教授劉銘提出，大模型與產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的深度結(jié)合，還需提升“知識”與“能力”兩大維度。一方面，通過在線學習、知識注入等方式，將行業(yè)專家知識有效融入大模型；另一方面，構(gòu)建動態(tài)更新的知識圖譜，滿足產(chǎn)業(yè)知識快速迭代的需求。
“過去的AI都是反應式智能體，今年將是主動智能體之年?！倍判聞P說，“AI+”不是技術(shù)獨奏，而是產(chǎn)業(yè)與AI的雙向奔赴，當AI技術(shù)找到了產(chǎn)業(yè)場景的落點，當產(chǎn)業(yè)需求驅(qū)動了AI技術(shù)迭代，真正的價值創(chuàng)造才會發(fā)生。
