当前，人工智能与产业融合发展面临深层次瓶颈。
万联易达集团副总裁杜新凯在近日举办的AI+产业发展专题研讨会上指出，产业智能化转型存在四大核心挑战：技术链与产业链脱节、数据要素流通受阻、供需能力错配、商业闭环难以形成。
这些问题的根源在于，现有AI解决方案难以有效适配产业实际需求。
通用大模型虽具备强大的语言理解能力，但对产业具体问题的解决能力有限；垂直大模型则受限于行业边界，难以实现跨产业链的知识整合。
杜新凯认为，企业真正需要的是一个能够一站式、全方位满足智能化转型需求的AI生产力工具。
这一认识推动了"万联摩尔"的诞生。
"万联摩尔"是万联易达推出的全产业AI大模型，定位为面向全产业的AI超级载体。
与通用模型的简单延伸不同，该模型要求深度理解千行百业的运营逻辑、政策法规、工艺流程，并融入企业经营决策体系。
这意味着模型需要具备更强的产业认知能力和实践适配能力。
万联易达具备打造这一超级入口的独特优势。
作为产业服务平台，万联易达拥有百亿量级的结构化产业可信数据，覆盖贸易、物流、金融及生产性服务业的全链条服务能力，以及遍布全国的区域网络。
这些要素为模型的训练和应用提供了坚实基础。
目前，"万联摩尔"已逐步覆盖国民经济的97个行业大类。
通过对超100亿产业数据的清洗与训练，该模型实现了行业问答准确率超90%的水平，处于行业领先地位。
这意味着在绝大多数产业场景中，模型能够提供准确、可靠的智能支持。
然而，杜新凯坦诚地指出，当前仍存在技术层面的核心挑战。
如何实现数据的自动结构化、如何将非标准行业经验形式化沉淀、如何推动知识图谱向更高版本进阶，这些问题需要持续攻关。
这种坦诚的态度反映了万联易达对产业AI发展的理性认识。
从发展趋势看，产业AI应用呈现"通用—专用—新通用"的演进逻辑。
通用大模型发现产业潜力，垂直大模型解决具体问题，而新通用生态则实现跨产业的知识赋能。
在这一演进过程中，主动智能体的任务编排与工具协同能力将成为关键。
这意味着AI不再被动回答问题，而是主动理解企业诉求、预判市场变化、优化运营决策。
"万联摩尔"的终极目标是打造一个"大而精"的超级入口，为任何产业门类提供深度智能服务。
基于Agentic AI智能体生态，该平台将全面渗透工业、农业、服务业等全领域，实现跨产业链的知识整合与协同。
当AI开始主动服务产业、精准解决企业痛点时，智能经济时代才真正到来。
万联易达表示，2026年将持续深耕智能体生态构建与跨产业场景落地，补齐通用与垂直大模型的应用短板，推动一场由应用破局、以生态聚力的产业智能革命。
从技术热潮走向产业深水区，决定成败的不仅是模型参数与算力规模，更是能否在真实业务中形成可衡量、可持续的价值闭环。
主动智能体的提出，折射出产业对“能干活、能协同、能负责”的智能系统的期待。
面向未来，谁能在数据可信、场景扎根、生态协同与治理合规上率先建立机制，谁就更有可能把“人工智能+产业”从概念推进为生产力变革的新引擎。