当前，以人工智能为代表的新一代信息技术正重塑全球产业格局。我国将“人工智能+”上升为国家战略，推动数字技术与实体经济深度融合。但在推进过程中，技术应用与产业需求之间的结构性矛盾逐渐显现。业内分析认为，主要瓶颈集中在三上：一是垂直领域大模型难以覆盖全产业链知识体系，二是通用大模型难以满足行业差异化、个性化需求，三是数据要素流通仍存在体制机制障碍。这些问题影响了人工智能在产业中的落地成效，也在一定程度上制约了转型升级进度。万联易达集团副总裁杜新凯在行业峰会上表示，破解上述难题，需要以新型产业基础设施为抓手。该公司基于多年沉淀的物流、金融等领域数据资源，开发了覆盖全产业链的“万联摩尔”大模型。平台引入行业专家团队，构建涵盖97个行业的本体知识图谱，以提升系统对产业逻辑的理解和推理能力。值得关注的是，该平台在农业、工业等领域的问答准确率已达到90%以上。公司预计到2026年，将扩展至100多个智能体应用，为研发、生产、供应链等环节提供支持。“技术+场景+数据”的融合路径，为行业提供了可参考的实践方向。展望未来，随着数字中国建设持续推进，产业智能化仍有较大拓展空间。专家建议，应加强政策协同，完善标准体系，培育复合型人才，推动形成开放共享的产业生态。实现技术创新与产业需求的有效对接，才能更充分释放人工智能的价值。
AI与产业的融合不是单向输出，而是双向互动。AI技术在产业场景中找到落点，产业需求也会推动AI持续迭代，价值才能真正落地。产业AI超级载体的构建，正是这种互动关系的具体体现：既为AI提供可规模化的应用空间，也为产业发展带来新的增长动力。在“人工智能+”战略推动下，通过场景牵引、数据支撑与知识增强，我国有望加快形成AI与产业深度融合的新格局，助力实体经济实现更高质量发展。