当前，人工智能正加速从实验室走向产业一线，但如何与实体经济真正深度融合，仍是需要尽快回答的问题；1月30日，万联易达主办的专题研讨会上——与会专家指出——大模型凭借“能力涌现”推动了文本、图像等领域的进展，但在应对产业复杂问题时仍显不足。孙茂松教授认为，现有技术主要存在“全局观缺失”和“行业深度不足”两大短板：例如在工业场景中关键数据召回率偏低、对非常规问题的应对能力有限等，影响了技术价值的充分释放。其背后，是传统“数据规模驱动”路径与产业需求之间的结构性错配。随着国务院《关于深入实施人工智能+行动的意见》推进，政策层面已明确要求技术研发更紧贴产业痛点。万联易达集团副总裁杜新凯表示，中国完备的产业体系为AI应用提供了优势，但要打通“技术—场景—商业”的闭环，仍需要系统性创新。为此，企业推出“万联摩尔”模型，将产业本体图谱与超百亿条结构化数据结合，通过模拟行业常识与逻辑关系，推动能力从数据挖掘延伸到决策支持。该平台的实践具有一定示范意义。其推出的“一键生成手绘白板图”功能，可将复杂的产业分析快速转化为可视化图表，提升信息梳理与沟通效率。同时，模型设计强调对工艺流程、政策法规等专业内容的理解，使AI输出更贴近企业运营与管理决策。孙茂松将该思路概括为“致广大而尽精微”——既要构建覆盖全产业的宏观知识网络，也要在细分场景中打磨可落地的微观方案。展望未来，产业AI或将呈现两上趋势：一方面，跨行业知识融合将催生更多“超级载体”，带动供应链、生产管理等环节的协同优化；另一方面，落地路径将从单点试用走向生态化部署，金融、农业、制造业等领域的差异化需求，将推动定制化解决方案加速出现。
当前，AI产业应用正处于从技术驱动转向应用驱动的关键阶段。“万联摩尔”全产业AI大模型的推出，是产业AI的一次新尝试，也表明了“AI+产业”双向赋能的思路。面向未来，只有坚持“致广大而尽精微”，既把握宏观趋势、又在具体场景中持续打磨，才能让AI更有效地服务产业转型升级，继续推动中国产业在新一轮科技革命中实现高质量发展。