当前，我国产业智能化转型正面临关键瓶颈。
万联易达集团副总裁杜新凯在研讨会上指出，技术链与产业链脱节、数据流通不畅、供需不匹配、商业模式不清晰等问题，严重制约着人工智能技术在产业端的深度应用。
这一判断揭示了数字化转型进入深水区后暴露出的结构性矛盾。
分析表明，造成这些问题的深层原因在于现有技术方案存在明显局限性。
通用大模型虽具备基础认知能力，但难以应对专业领域的复杂需求；垂直模型又受制于行业壁垒，无法实现跨产业协同。
这种"中间地带"的缺失，导致大量企业陷入"有数据不会用、有需求难满足"的困境。
针对这一现状，万联易达推出"万联摩尔"全产业AI大模型。
该平台依托企业积累的百亿级产业数据、全国性服务网络和全链条业务经验，构建起覆盖贸易、物流、金融等领域的智能服务体系。
值得注意的是，该模型并非简单叠加技术功能，而是通过深度理解行业know-how和政策法规，实现从"解答问题"到"解决问题"的能力跃升。
从实施路径看，平台采取"三步走"策略：首先完成基础数据治理，目前已完成100亿产业数据的清洗训练；其次建立行业知识图谱，问答准确率已达行业领先水平；最终目标是形成主动服务能力，实现跨产业链的智能协同。
技术团队透露，下一步将重点攻克数据自动结构化、行业经验标准化等核心难题。
业内专家认为，这种"大而精"的发展路径具有示范意义。
随着2026年主动智能时代的临近，产业AI正经历从"专用工具"向"生态平台"的转型。
万联摩尔通过打通技术供给与产业需求的"最后一公里"，有望成为推动智能经济发展的关键基础设施。
其成功实践将为破解"技术落地难"提供新思路。
产业智能化的竞速，归根结底是应用能力与生态能力的竞速。
谁能在合规可信的数据基础上，把行业知识转化为可落地的流程与工具，并形成可持续迭代的商业闭环，谁就更有可能在新一轮竞争中占据主动。
面向未来，推动技术创新与产业需求同频共振，以应用牵引、以生态聚力，将为实体经济高质量发展打开更广阔的想象空间。