2026 年，人工智能行业正站在关键十字路口——一面是通用大模型的 "Scaling Law" 红利渐趋见顶，资本重压世界模型；一面是产业场景的碎片化、非标化，AI 落地困难重重。在此背景下，一场以 " 应用破局、生态聚力 " 为主题的研讨会在北京悄然召开，主角是产业互联网公司万联易达，以及其旗下全产业 AI 大模型 " 万联摩尔 "。
会上正式揭牌成立由清华大学人工智能研究院常务副院长、欧洲科学院外籍院士孙茂松领衔的 " 产业人工智能研究与应用专家委员会 "，汇聚哈工大、国科大、北理工、东北大学等顶尖高校 AI 科研力量，释放双方将共同推动万联摩尔未来研发与应用工作的信号。
"AI+ 产业 " 的下一程，不再是技术的单点突破，而是瞄准产业应用，重点解决碎片化场景与系统性能力之间的结构性错配问题。
过去，垂类大模型在金融、医疗、农业等领域快速落地，但多数仍停留在 " 问答助手 " 阶段，与理想状态中的 "AI 生产力预期 " 差之甚远。而真实产业决策往往没有明确问题边界：比如 " 如何将内蒙古的羊肉贸易生意拓展到需求量大的徐州去？" 背后涉及供应链、地方饮食文化、品牌影响力等多维变量，通用大模型、垂类大模型往往陷入刻板式作答，幻觉严重且无法解决实际落地问题。
万联易达副总裁杜新凯提出的 " 融合产业本体图谱的结构化思考技术 "，核心在于基于交易数据、专业经验、标准工艺、资讯信息等搭建千行百业的知识图谱，形成结构化的产业本体底座，在此基础上沿行动态知识检索 + 多智能体协作的技术路线，正是当前学术界探索主动智能体（Agentic AI）落地的重要方向。正如孙茂松所言，这种集合型架构，既能回避规模定律，又能在通用性和专用性之间寻找好平衡点。
此次专家委员会现场也就产业知识的形式化表达、非结构化经验的可计算转化、模型幻觉的抑制机制等工程性难题进行深入探讨，这些正是目前垂类模型 " 懂行但不准 "" 能说但不会做 " 的根源。下一步如若能在开放性的真实产业场景中跑通初步闭环，依靠自建的 BenchMark 提升产研水准，从这个角度说，该专委会的成立恰逢其时。
万联易达的探索之路充满挑战，但其尝试回答的问题已至关重要：如何让学术前沿真正服务于产业痛点？如何让 AI 从单点的技术突破迈向数据、知识、企业与产业链的深度融合？如何让产业 AI 穿透概念迷雾赋能产业智能变革？产业 AI 落地不是一蹴而就的技术革命，而是一场循序渐进的范式重构，需要创新的勇气，也需要精致的打磨。
