行业趋势与核心命题 - 人工智能进入大模型时代后，正以超预期的迭代速度从实验室冲向产业一线，核心命题在于构建覆盖全产业链的AI超级载体，实现技术与产业的深度融合 [1] - 当前AI技术呈现“能力涌现”特征，复杂任务处理能力直线上升，例如代码大模型在国际代码大赛中的表现已超越人类，导致硅谷程序员岗位需求下降 [2] - 多模态大模型实现了文本、图像、视频、语音的融合处理，让“AI看懂世界”成为可能 [2] 技术发展瓶颈与突破方向 - 通用大模型在产业深层问题解答上存在短板，例如回答焦煤价格时若未提及中国四大主产地，对专业人士而言答案便缺乏价值 [4] - 垂类大模型难以整合产业链上下游知识 [4] - 未来技术突破关键在于构建“全产业AI超级载体”，需覆盖多行业数据与场景，并具备精准回答产业问题、提供落地服务的能力 [4] - AI技术落地产业的核心在于“让模型懂行业”，传统依赖人工定义的知识图谱难以应对动态更新，自动化本体图谱构建技术可为全产业AI大模型提供结构化知识支撑 [4][5] 产业应用挑战与现状 - 产业AI应用面临四大挑战：技术链与产业链断链、数据要素梗阻、能力供需错配、商业闭环难通 [6] - 依托产业基因构建“AI + 数据 + 场景”的完整生态，是解决上述问题的关键路径 [6] - 在电网行业，AI已用于故障检测与维修调度，结合知识图谱与智能体技术实现快速响应 [6] - 在黑龙江农业领域，AI通过无人机监测光照、湿度以指导自动喷淋，并能结合市场数据分析粮食育种方向 [6] - AI与产业深度融合需突破“最后一公里”，许多AI技术停留在概念阶段或投产比逻辑不清晰 [6] - 企业尤其是中小企业需要“一站式、全方位的AI生产力工具”，全产业AI载体可填补难以对接多个AI服务商的空白 [6] 公司解决方案与产品 - 万联易达提出构建“全产业AI超级载体”的解决方案，并推出核心产品“万联摩尔”产业AI大模型 [7] - “万联摩尔”旨在弥补通用大模型在产业专业问题上回答不深入的缺陷，以及垂类大模型无法整合产业链上下游逻辑的不足 [7] - 例如在回答焦煤价格问题时，平台会自动关联太原、包头等四大主产地信息 [7] - 公司具备天然的产业基因、百亿量级的结构化产业可信数据、遍布全国的区域网络，以及融通贸易、物流、金融及生产性服务业的全链条服务能力 [7] - “万联摩尔”已具备20项上线功能、100余项研发中功能，覆盖企业研发、生产、供应链、营销、服务、管理全链条，目前已有3000余家企业深度使用 [9] 未来展望与发展方向 - 对于2026年及未来，多位专家认为“应用落地”将成为AI行业核心关键词，大模型竞争将从规模转向效率，企业会更关注模型的推理优化与场景适配 [9] - 科学大模型在基因研究、新材料研发领域将加速突破，例如AlphaGenome模型解码了人类98%的“暗基因组”，将推动科研流程重构 [9] - 专用大模型与行业的结合会更紧密，例如医疗大模型辅助精准诊断、金融大模型优化风险预测 [9] - AI终端设备如AR翻译眼镜、服务机器人将更广泛融入日常生活，成为“超级个体”的能力延伸 [9] - AI的本质是赋能人而非替代人，未来AI将承担重复性、标准化工作，人类则聚焦创意、决策、情感交流等更高价值领域 [10] - 过去的AI是反应式智能体，今年将是主动智能体之年，“AI+”是产业与AI的双向奔赴，当技术找到产业场景落点、产业需求驱动技术迭代时，真正的价值创造才会发生 [10]