文章核心观点 - 人工智能与产业深度融合正处于关键机遇期，但面临技术链与产业链断链、数据孤岛、能力供需错配及商业模式不清晰等挑战 [2][3] - 产业级AI大模型（如万联摩尔）作为“全产业AI超级载体”应运而生，旨在通过深度理解千行百业、整合全产业链知识来破解应用痛点 [4][5] - AI落地产业的核心在于场景广度而非技术高度，未来竞争的关键在于建立可复制、可盈利、可持续的产业AI范式，实现技术与产业的“双向奔赴” [7][8] 政策与市场环境 - 政策红利持续释放，2025年8月国务院印发《关于深入实施人工智能+行动的意见》，11月国办发布《关于加快场景培育和开放推动新场景大规模应用的实施意见》，为“产业+AI”发展划定清晰路线图 [2] - 人工智能已成为引领新一轮科技革命的核心驱动力，“AI+产业发展”迎来政策与市场需求叠加的黄金期 [2] AI与产业融合的挑战 - 技术链与产业链存在断链，AI技术发展速度与产业实际场景需求不匹配 [3] - 数据要素梗阻，存在“数据孤岛”，数据资源无法高效流转与赋能 [3] - 能力供需错配，企业需要的智能化解决方案与市场可提供服务之间存在断层 [3] - 商业闭环难通，许多AI技术投产比逻辑不清晰，难以形成可持续商业模式 [3] - 通用AI与垂类AI应用存在共性短板：全局观不足导致产业数据召回率不高，以及行业深度不够导致缺乏解决非常规问题的灵活方案 [3] - AI与产业融合处于“涌现窗口期”，场景应用落地滞后于技术研究进展 [2] 产业级AI大模型的解决方案 - 万联易达提出构建“全产业AI超级载体”解决方案，并推出核心产品“万联摩尔” [5] - “全产业”指打破单一行业局限，覆盖工业、农业、服务业全领域，实现跨产业链知识整合与协同 [5] - “超级载体”需具备深度产业痛点理解、全面产业数据覆盖、精准产业问题解答与强大产业服务能力 [5] - 万联摩尔弥补了通用大模型在产业专业问题上回答不深入，以及垂类大模型无法整合产业链上下游逻辑的不足 [5] - 该平台已上线20余项智能体，研发中功能超100项，覆盖企业研发、生产、供应链到营销、服务、管理的全业务链条 [5] - 产品首创“一键生成手绘白板图”功能，可将上千字产业分析内容提炼为可视化图表，提升决策效率 [6] - 通过对国民经济97大类、超100亿产业数据的整合，万联摩尔对产业问题的回答准确率已超90% [6] - 技术研发难点包括将数据自动结构化、非标准行业经验形式化沉淀、核心知识图谱向2.0进阶 [6] 应用场景与落地实践 - AI落地产业的核心难点在于场景广度，产业场景高度碎片化、领域化，呈现“一厂一策、一行一规”的复杂格局 [7] - 采用全产业覆盖和全场景应用赋能的思路，破解产业场景割裂难题，例如在钢铁工业场景实现从安全帽佩戴识别到钢材裂纹检测等应用 [7] - 未来考虑为企业提供一站式的智慧虚拟员工方案解决复杂终端任务 [7] - 大模型与产业结合需提升“知识”与“能力”两大维度，通过在线学习、知识注入融入专家知识，并构建动态更新的知识图谱 [7] 未来发展方向与生态建设 - 未来AI竞速的关键在于率先跑通可复制、可盈利、可持续的产业AI范式 [7] - 中国在开源基础模型上已构建扎实技术基础，企业应基于特定真实场景实现AI应用星火燎原式落地 [7] - “AI+”是产业与AI的双向奔赴，当AI技术找到产业场景落点，产业需求驱动技术迭代，真正的价值创造才会发生 [8] - 全国首个“产业人工智能研究与应用专家委员会”正式揭牌，由孙茂松教授任首席顾问，哈工大、中科院大学等多所高校专家任技术顾问，将共同推动产业AI大模型的构建、研发和应用 [6]