新一轮科技革命和产业变革加速演进的背景下，推动数字经济与实体经济深度融合，已成为提升产业链供应链韧性、培育新质生产力的重要路径。1月30日，万联易达集团在北京举行“以应用破局·以生态聚力”产业智能化发展专题研讨会。会上，公司有关负责人围绕全产业大模型及智能体应用体系，介绍了推进产业智能化转型的总体思路与阶段性进展。 问题——落地难仍是产业智能化的“关键一公里”。与通用能力快速迭代相比，产业侧更关心能否降本增效、能否稳定交付、能否形成可复制的解决方案。研讨会提出，当前产业智能化在推进中集中面临四类深层堵点：一是技术链与产业链衔接不够紧密，模型能力与业务流程“两张皮”；二是数据要素碎片化、标准不一、流通受限，影响知识沉淀与规模化应用；三是企业需求与供给能力错配，既懂行业又懂技术的人才与产品仍不足；四是商业闭环不顺，投入产出周期、责任边界与合规要求使不少项目难以持续运营。 原因——“通用能力强”不等于“产业问题解得好”。业内普遍认为，通用大模型在语言理解、知识检索、信息生成等表现突出，但面对产业场景的工艺流程、组织协同、政策合规、风险控制等复杂约束时，往往需要更深的行业知识与可验证的业务链路。另外，单一行业的垂直模型虽更贴近业务，却容易受行业边界限制，难以在跨行业、跨链条的协同中形成合力。研讨会指出，产业真正需要的是可嵌入经营管理与生产服务全流程的“生产力工具”，既能理解行业规则，又能调度工具与资源，把任务闭环跑通。 影响——从单点提效走向系统性变革的窗口期正在打开。随着数据要素市场化配置改革持续推进、算力与工程化能力不断成熟、企业对精细化管理需求上升，产业智能化正从“试点探索”迈向“规模复制”。业内人士认为，谁能率先打通数据、场景与工具协同，形成稳定可靠的交付体系，谁就更有可能在新一轮产业竞争中赢得先机。对企业而言，智能化不只是提高办公效率，更关乎供应链响应速度、库存与资金周转、风险识别能力以及产品与服务创新。 对策——以数据、场景、技术协同构建“全产业超级载体”。研讨会上，万联易达发布全产业大模型“万联摩尔”，定位为面向多行业、多环节的一站式智能化底座与入口。公司上介绍，该模型并非对通用模型的简单延伸，而是强调对行业知识、政策法规、工艺流程和经营决策逻辑的系统化适配，目标是让模型能力更深度进入企业业务链条。按照企业披露的进展，该模型正逐步覆盖国民经济97个行业大类，依托超百亿规模的结构化产业数据进行清洗训练，行业问答等任务上实现较高准确率。同时，企业也坦言，开放场景下的稳定性与可控性仍需持续提升，下一步将聚焦数据自动结构化、非标准经验的形式化沉淀以及知识图谱能力迭代，增强可追溯、可验证与可交付的工程化体系。 前景——“解答”迈向“解决”，生态化能力决定产业智能化上限。研讨会提出，产业智能化的演进路径大体呈现“通用能力发现潜力、专用能力解决问题、生态能力持续赋能”的趋势：当模型具备主动任务编排与工具协同能力，能够把需求拆解为可执行步骤，并与业务系统、供应链资源、服务网络协同联动，才能实现从“说得像”到“做得到”的跨越。万联易达上表示，将以智能体生态为基础，推动模型能力向工业、农业、服务业等领域延伸，强化跨产业链知识整合与协同，逐步形成可复制、可推广的行业解决方案与应用市场。业内预计，随着标准体系完善、数据合规流通机制健全以及企业数字化底座夯实，产业智能化将进入以规模化落地和价值兑现为特征的新阶段。
从被动响应到主动服务，从单点突破到生态构建，人工智能的产业化应用正进入新阶段；当智能系统能够主动理解企业需求、预判市场变化、优化运营决策时，技术与产业的深度融合才能真正落地。这不仅需要持续的技术创新，更需要对产业规律的深入把握和对应用场景的精准理解。万联易达的探索实践，为观察人工智能如何赋能实体经济提供了新的样本。