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]

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]

公司荣誉与产品认可 - 万联易达集团旗下万联智链公司自主研发的全产业AI大模型「万联摩尔」荣获量子位MEET2026智能未来大会颁发的“2025人工智能年度杰出产品”称号 [1] 产品核心技术与优势 - 「万联摩尔」的核心突破在于“融合产业动态图谱的结构化思考技术”，具备产业数据覆盖全、产业痛点理解深、产业问题回答准三大优势 [3] - 该模型实现了从“能对话”到“懂产业、能决策”的关键跨越 [3] 产品核心功能与性能 - 报告创作功能提供8类专家级创作模板，采用分步式、强交互的创作形式，帮助撰写高质量研究报告 [3] - “研报库”已接入超过400万份专业研究报告，支持权威资料随需调用 [3] - 价格预测功能已覆盖超100个大宗品类，其中钢铁、铁合金、铁矿石、不锈钢等几十个品类的价格预测准确率超90% [3] - 企业洞察功能基于“企业深度洞察”“企业财报分析”“舆情热点追踪”3大模块构建 [3] - 企业洞察功能支持对近5年A股全部上市公司的原版财报进行解析与追问式解读，并能每日从全网舆情中实时捕捉热点 [3] 产品发展路径与公司战略 - 「万联摩尔」未来将通过持续打造高精度、场景化的专用智能体，以模块化、可灵活调用的智能服务模式，提供更精细、适配性更强的解决方案 [5] - 万联易达致力于构建“平台+服务+数据+AI”的全链条产业互联网生态系统 [5] - 公司以“线上+线下”融合的生产性服务体系为核心，赋能企业高质量发展、吸引优质客户集聚、创造多元产业价值、繁荣产业生态格局 [5] - 公司依托“生态场景+可信数据+人工智能”的核心发展路径，推动全产业、全场景的产业服务数字化、智能化变革 [5]

公司业务与战略 - 公司以“实体+互联网”双生模式为根基，致力于搭建AI与产业之间的桥梁 [1] - 公司已构建人工智能、商品贸易、物流服务和数智金融四位一体的业务格局 [1] - 公司发布了自主研发的产业级AI大模型“万联摩尔”，旨在通过遍布全国的业务触角深度赋能生态伙伴 [1] - 公司应用“融合产业动态图谱的结构化思考技术”，使万联摩尔具备产业数据覆盖全、痛点理解深、问题回答准的优势 [1] - 公司凭借多年产业深耕，沉淀了产业生态产生的多维度高质量可信数据，并将其与AI模型深度融合 [2] - 公司致力于构建从感知智能到决策智能的产业赋能路径 [2] 行业现状与挑战 - 全球人工智能发展进入深水区，中国科技企业在AI基础研究、算力投入、模型能力等方面已取得显著进步 [1] - 在AI应用层面，尤其是商业化落地和生态闭环建设上仍面临挑战 [1] - 不少AI模型仍停留在“有模型无数据”或“有数据无智能”阶段，难以切入企业真实运营环节 [2] - 中国具备世界上最完整的产业体系，包括97个行业大类和1382个小类，为AI场景化应用提供了丰厚土壤 [2] 未来发展趋势 - 人工智能的未来在于与实体经济的深度融合，唯有扎根产业场景，AI才能释放真正价值 [1] - 未来趋势应以应用为导向，从场景切入产业，构建复杂场景下能智能交互、协同与价值共创的产业AI超级载体 [2] - AI超级载体将吸纳自研智能体、三方智能体、生态业务平台及外部三方平台在内的各类智能服务单元 [2] - 在可信数据空间赋能下，AI超级载体将作为产业生态的统一入口，为农业、工业、服务业全产业场景调用颗粒度更精细的智能服务 [2] - 人工智能与产业深度融合将以乘数效应为千行百业数字化转型注入强劲动能 [2]

公司业务与战略 - 公司以“实体+互联网”双生模式为根基 致力于搭建AI与产业之间的桥梁 [1] - 公司已构建人工智能、商品贸易、物流服务和数智金融四位一体的业务格局 [1] - 公司发布自主研发的产业级AI大模型万联摩尔 旨在通过遍布全国的业务触角赋能生态伙伴 推动AI从“通用泛化”向“行业专精”转变 [3] - 公司应用“融合产业动态图谱的结构化思考技术” 使万联摩尔模型具备产业数据覆盖全、痛点理解深、问题回答准的优势 [3] - 公司凭借多年产业深耕 沉淀了多维度高质量可信数据 并与AI模型深度融合 构建从感知智能到决策智能的产业赋能路径 [3] 行业现状与机遇 - 全球人工智能发展进入深水区 中国科技企业在AI基础研究、算力投入、模型能力方面取得显著进步 [3] - 行业在AI应用层面 尤其是商业化落地和生态闭环建设上仍面临挑战 [3] - 中国具备世界上最完整的产业体系 包括97个行业大类与1382个小类 为AI场景化应用提供了丰厚土壤 [3] - 当前不少AI模型存在“有模型无数据”或“有数据无智能”的问题 难以切入企业真实运营环节 [3] - 人工智能的未来在于与实体经济的深度融合 扎根产业场景才能释放真正价值 [3] 未来发展趋势 - 产业互联网与AI的融合趋势应以应用为导向 从场景切入产业 [4] - 未来将构建复杂场景下能智能交互、协同与价值共创的产业AI超级载体 [4] - AI超级载体将吸纳自研智能体、三方智能体、生态业务平台及外部三方平台等各类智能服务单元 [4] - 在可信数据空间赋能下 AI超级载体将作为产业生态统一入口 为农业、工业、服务业全产业场景提供精细智能服务 [4] - 人工智能与产业深度融合将以乘数效应为千行百业数字化转型注入强劲动能 [4]

公司业务与战略 - 公司是一家立足全国市场的生态型公司，依托“实体+互联网”双生的商业模式，构建了人工智能、商品贸易、物流服务和数智金融四位一体的业务格局 [1] - 公司以“AI+可信数据空间+真实业务场景”方式，搭建起人工智能应用、商品交易、物流服务、数智金融、智慧场站、云仓等各类功能平台，打造产业互联网生态系统 [5] - 公司致力于从真实场景出发，搭建AI与产业之间的纽带，依托中国97个行业大类、1382个小类的丰富产业场景构建生态 [3] 核心产品与技术 - 公司近期发布了自主研发的产业级AI大模型“万联摩尔”，旨在通过遍布全国的业务触角深度赋能生态伙伴 [1] - “万联摩尔”通过创新应用的“融合产业动态图谱的结构化思考技术”，具备产业数据覆盖全、产业痛点理解深、产业问题回答准的优势 [8] - 该大模型未来将逐步覆盖国民经济97个行业大类，通过打通产业链上下游等全域场景和可信数据，形成专业严谨的产业解决方案 [8] 行业趋势与机遇 - 当前国家正以“人工智能+”战略为指引，全力推动AI与产业深度融合，赋能实体经济提质升级 [3] - AI技术发展进入从“风口式增长”到“场景化落地”的关键爬坡期，大模型发展已从C端应用、B端工具走向深度的产业场景化赋能 [3][6] - 中国拥有最完整的产业体系和更丰富的产业场景，为构建产业互联网生态、发展产业AI大模型打下了坚实基础 [3] 未来愿景与发展路径 - 公司对未来趋势的判断是构建复杂场景下能智能交互、协同与价值共创的“AI超级载体” [9] - “AI超级载体”将吸纳包括自研智能体、三方智能体、生态业务平台及外部三方平台在内的各类智能服务单元，作为产业生态的统一入口 [11] - 公司希望通过自主创新和生态协同创新的双轮驱动模式，让产业伙伴在AI赋能下获得持续发展的源动力，实现从“+AI”到“AI+”的融合 [8][11]

国家战略与行业背景 - 国务院印发《关于深入实施人工智能+行动的意见》，推动AI与产业深度融合已成为国家战略[1] - 截至2025年第三季度，中国垂直领域大模型数量已达到数百个，产业级AI正成为驱动实体经济高质量发展的核心动力[1] - 中国产业体系齐全、政策支持力度大，为产业AI大模型提供了较好的发展土壤[4] 万联摩尔大模型核心优势 - 该模型为国内首个全产业AI大模型，可调用万联易达产业生态沉淀的百亿量级数据和外部可信数据[1] - 模型持续分批次、分节奏覆盖完成国民经济涉及的97个行业大类[1] - 相比于通用大模型，万联摩尔具备产业数据覆盖全、产业痛点理解深、产业问题回答准等核心优势[3] - 模型使用了"融合产业动态图谱的结构化思考技术"，使其完成了从"能对话"到"懂产业、能决策"的关键跨越[3] 核心功能与应用价值 - 模型包含产业知识问答、产业数据问答、AI研报创作、价格预测、企业洞察等核心功能[3] - AI研报创作功能提供8类专业AI研报创作模板，用户输入自然语言即可产出高质量专业研究内容[3] - 价格预测功能覆盖黑色、有色、建材、能源、农业等几十个品类，预测准确率达到90%以上[4] - 分步式、可交互的AI研报创作功能支持划词AI改写、续写、找论据等个性化操作，确保研报合规性和可信度[4]

产业级AI大模型的优势与特点 - 产业级AI大模型具备产业数据覆盖全、产业痛点理解深和产业问题回答准的显著优势 [3] - 行业大模型能化解企业现阶段痛点，精准突破传统产业效率极限，以数据融入实现降本增效 [4] - 产业大模型通过持续训练、消除幻觉，对辅助商业决策具有指导意义 [5] - 万联摩尔融合产业可信数据、产业动态图谱、结构化思考技术，帮助企业做判断、优决策、提效率 [6] 产业级AI大模型的发展方向与路径 - 中国AI在应用端发展迅速，产业AI需在应用端稳步推进，以带动AI发展走在世界前列 [8] - 未来大模型将呈现多模态融合、极致算力能源节约、从单点应用向产业链融通发展的趋势 [9] - 需推进全产业智能体超级应用市场建设，营造开放生态，助力产业高质量发展 [9] - 发展需做好顶层设计，明确跨行业数据标准，并重点突破关键场景以加速商业化复制 [7] 产业级AI大模型对企业的价值 - 产业级AI是当前中国企业领先世界的重要密码之一，能有效压缩隐形成本 [2] - 通用大模型基于观察大量数据预测，在商业层面易出错，而产业大模型更具决策指导意义 [5]

万联摩尔AI大模型上线 - 万联易达集团正式上线全产业AI大模型“万联摩尔”，是首个面向全产业打造的AI大模型 [2] - 该模型现阶段可调用产业生态沉淀的百亿量级数据和外部可信数据，并计划分批次覆盖国民经济涉及到的97个行业大类 [2] - 相较于通用大模型，其优势在于产业数据覆盖全、产业痛点理解深、产业问题回答准 [2] 产业级AI的发展背景与优势 - 中国拥有世界上最完整的产业体系，发展产业AI大模型在应用场景落地上具有明显优势，对于推动经济转型至关重要 [4] - 产业AI大模型有望解决通用大模型的数据来源、能力匹配、数据安全和企业算力四大短板 [5] - 通过标记行业公域及企业业务数据，可形成用于大模型训练的优质数据集，从源头解决优质数据短缺问题 [5] 万联摩尔的核心竞争力 - 核心竞争力建立在数据、技术和场景三重护城河基础上 [6] - 数据基础是集成产业互联网生态的高质量可信数据 [6] - 核心技术是“融合产业动态图谱的结构化思考技术”，能分析产业链上下游和竞争关系，实现专家级分析 [6] - 采用隐私计算技术实现数据“可用不可见”，生成不可逆的数据元件以保障安全 [6] 产业AI的经济价值与功能 - 产业AI大模型作为数字产业化形式，有望为数字经济创造20%增量，而赋能传统产业数字化转型或带来80%增量 [6] - 万联摩尔第一期版本具备产业知识问答和AI研报创作功能，提供8类专家研究模板 [8] - 价格预测功能覆盖黑色、有色、建材等几十个品类，预测准确率达到90%以上 [10] 产业AI的未来展望 - 产业AI发展将呈现多模态融合、极致算力能源节约、从单点应用向产业链融通发展的趋势 [10] - 产业AI在应用端需一步一个脚印，带动AI发展走在前列，助力中国引领全球产业技术转型 [10] - 发展重点是软件、硬件、模型、场景、应用的深度融合，以更快适应行业并持续迭代 [10]

文章核心观点 - 万联易达集团上线了首个面向全产业的AI大模型“万联摩尔”，标志着AI大模型从通用能力向产业专用能力转变的关键发展 [2] - 产业AI大模型通过融合高质量产业数据、先进技术和具体应用场景，有望解决通用大模型的局限性，成为推动实体经济升级和数实融合的核心动力 [5][14] - 万联摩尔凭借其在数据、技术和场景方面的优势，具备辅助企业决策、优化运营和推动产业深度转型的潜力，展现了显著的产业价值和商业价值前景 [6][13] 产业AI大模型的兴起背景 - 中国已发布政策推动AI与产业深度融合，截至2025年第三季度，中国垂直领域大模型数量已达数百个 [5] - 中国拥有世界上最完整的产业体系，在发展产业AI大模型的应用场景落地上具有明显优势 [5] - 产业AI大模型的发展有望解决通用大模型在数据来源、能力匹配、数据安全和企业算力方面的短板 [5] 万联摩尔的核心优势 - 数据优势：模型可调用产业生态沉淀的百亿量级数据和外部可信数据，计划分批次覆盖国民经济97个行业大类，建立了扎实的产业数据底座 [2][6] - 技术优势：采用“融合产业动态图谱的结构化思考技术”，能分析产业上下游和竞争关系，并将复杂问题拆解求解，实现专家级分析 [2][6] - 安全优势：融合隐私计算方式，在可信执行环境下对原始数据进行处理，生成不可逆的数据元件，实现数据可用不可见 [8] 万联摩尔的功能与应用 - 核心功能包括“产业知识和数据问答”，汇聚数百类大宗商品信息，以及“AI研报创作”，提供8类专家研究模板 [9] - 在价格预测方面，覆盖黑色、有色、建材、能源、农业等几十个品类，预测准确率达到90%以上 [12] - 模型旨在助力传统产业从“经验驱动”向“数据驱动”转型，提高企业决策的精密程度 [12] 产业价值与未来展望 - 产业AI大模型作为数字产业化的形式，有望为数字经济创造20%增量，而通过其赋能传统产业数字化转型，或将为经济发展带来80%增量 [8] - 产业AI发展将呈现多模态融合、极致算力能源节约、从单点应用向产业链融通发展的趋势 [13] - 万联摩尔将持续加强全产业覆盖的能力宽度和重点行业的应用深度，营造开放包容的产业互联网生态 [13]