数字经济加速发展的背景下，人工智能与实体经济深度融合已成为产业转型的重要方向；1月30日，万联易达集团在京举办“以应用破局·以生态聚力”AI+产业发展专题研讨会。会上，企业系统阐释面向全产业打造“AI超级载体”的战略设想，并发布“万联摩尔”全产业大模型的建设进展与应用路径。 问题：落地“最后一公里”仍是产业智能化的普遍痛点。与通用技术在消费端快速渗透相比，产业侧应用更强调可靠性、合规性与可持续收益。企业在推进“AI+”过程中普遍遭遇四类障碍：一是技术能力与产业流程之间衔接不紧，形成“技术链与产业链断点”；二是数据来源分散、标准不一、流通受限，数据要素难以顺畅转化为可用能力；三是行业需求高度差异化，供给侧产品与企业真实场景存在“错位”；四是从试点到规模化应用的商业闭环不清晰，难以形成持续投入与迭代机制。上述问题叠加，使不少应用停留在演示或局部提效阶段，难以沉淀为系统性生产力。 原因：产业场景的复杂性决定了“通用能力”难以直接替代“行业能力”。会上，企业负责人指出，通用大模型在语言理解与知识生成上具有优势，但面对工艺流程、供应链协同、经营决策等高约束问题时，需要与行业数据、规则体系和经验知识深度耦合；而垂直模型虽然贴近单一行业，却容易受限于行业边界，难以打通产业链条所需的跨域知识与资源调度能力。此外，产业数据以结构化与半结构化数据并存为主，且大量隐性经验分散人员、流程与制度中，导致“可训练、可调用、可审计”的知识资产不足，制约了模型从“会答”向“能做”的跃升。 影响：如果不能形成可复制、可推广的产业智能化路径，企业数字化转型将面临投入高、见效慢、可持续性弱等挑战，产业链协同效率与风险应对能力也难以同步提升。反之，一旦在数据治理、场景设计与工具协同上形成体系化能力，人工智能有望在研发、生产、流通、服务等环节释放综合效能：既可提升企业决策的及时性与精细化水平，也能通过跨环节联动降低交易成本、压缩信息不对称，并在更大范围内促进要素配置效率提升。 对策：针对“如何把模型能力真正嵌入产业运行”，万联易达提出以“全产业AI超级载体”承接供需两端。一上，依托贸易、物流、金融及生产性服务等全链条服务能力，强化数据、场景和技术的协同布局，推动数据清洗、治理与可信使用；另一方面，将模型能力与企业经营管理体系、政策法规约束、工艺流程规则相结合，形成可执行的智能工具与智能体协作机制。企业介绍，“万联摩尔”当前正面向国民经济多个行业推进覆盖，并通过对百亿量级产业数据训练，提升行业问答与知识检索的可用性。其设想中，面向全产业的模型不仅要“懂行业语言”，更要能够在合规边界内完成任务拆解、工具调用与流程编排，从而把智能能力沉到业务一线。 与此同时，企业也坦陈开放场景下的稳定性仍需提升，关键攻关方向包括：推动数据自动结构化以降低使用门槛；将非标准化行业经验进行形式化沉淀，减少“只可意会不可复用”的知识流失；推动知识图谱等底座能力迭代升级，增强跨行业知识组织与推理能力。业内人士认为，有关问题具有行业共性，需要企业、科研机构与产业链伙伴在标准、数据治理与应用评测体系诸上形成合力，推动从单点突破走向系统推进。 前景：从发展趋势看，产业智能化应用正呈现由“发现潜力”到“解决问题”，再到“生态赋能”的演进。随着通用模型能力提升与垂直能力持续沉淀，未来更具扩展性的“新通用生态”有望加速形成，即通过智能体的主动任务编排与工具协同，让模型在复杂场景中实现从输出答案到交付结果的转变。万联易达提出，“万联摩尔”目标是构建面向多行业的统一入口，通过智能体生态将工业、农业、服务业等场景贯通起来，逐步形成跨产业链的知识整合与协同能力，为企业在降本增效、风险预警、市场研判与运营优化等上提供更具可操作性的支持。随着应用深度与生态规模扩大，产业智能化有望从“项目式试点”走向“平台化供给”，形成更稳定的价值循环。
AI正在改变产业发展模式，从被动应对转向主动预判。"万联摩尔"的推出表明了产业界对AI应用的深刻认识——真正的智能化转型需要技术与产业的深度融合；面向未来，如何弥合通用与垂直模型的差距，让AI真正成为产业升级的动力，答案将在实践中逐渐清晰。以需求为导向、场景为驱动的AI发展模式，必将为经济高质量发展注入新动能。