产业AI专委会成立：破解全产业大模型落地难题与实战指南
2026年，人工智能行业正站在一个关键的十字路口。一边是通用大模型的“规模定律”红利逐渐见顶，资本的目光正转向更具想象力的世界模型；另一边，产业场景的碎片化与非标准化，让AI的落地之路依然步履维艰。正是在这样的背景下，一场以“应用破局、生态聚力”为主题的研讨会在北京举行，焦点聚集在产业互联网公司万联易达及其推出的全产业AI大模型“万联摩尔”上。
会议的一个重要成果，是正式揭牌成立了“产业人工智能研究与应用专家委员会”。该委员会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，汇聚了来自哈尔滨工业大学、中国科学院大学、北京理工大学、东北大学等顶尖高校的AI科研力量。这明确释放出一个信号：产学研各方将携手，共同推动万联摩尔未来的技术研发与场景应用。
孙茂松担任产业人工智能研究与应用专家委员会首席顾问
从“问答助手”到“生产力引擎”：破解结构性错配
AI与产业结合的下一程，其核心矛盾已不再是单一技术的突破，而在于如何解决碎片化场景需求与系统性AI能力之间的结构性错配。
回顾过去几年，垂直领域大模型在金融、医疗、农业等赛道快速渗透，但多数应用仍停留在“智能问答助手”的层面，与业界最初期待的“AI生产力革命”相去甚远。究其原因，真实的产业决策往往没有清晰的问题边界。例如，“如何将内蒙古的羊肉贸易拓展到需求量大的徐州市场？”这样一个问题，其背后牵扯的是供应链物流、地方消费习惯、品牌营销策略等多维度的复杂变量。面对此类问题，无论是通用大模型还是垂类模型，都容易给出刻板、笼统的答案，甚至产生“幻觉”，无法真正指导业务落地。
结构化思考：为AI注入产业“本体”知识
针对这一痛点，万联易达副总裁杜新凯提出了“融合产业本体图谱的结构化思考技术”路径。其核心逻辑在于，基于真实的交易数据、行业专家经验、标准工艺规程以及海量资讯信息，为千行百业构建起深度知识图谱，形成一个结构化的“产业本体”底座。在此基础上，通过动态知识检索与多智能体协同工作的技术路线，让AI能够进行更接近人类专家的推理与决策。这恰恰与当前学术界探索“主动智能体”落地的主流方向不谋而合。正如孙茂松院士所指出的，这种融合性架构，既能规避单纯追求模型参数规模的瓶颈，又能在通用能力与专业深度之间找到最佳平衡点。
攻坚工程难题：让AI既“懂行”又“精准”
此次专家委员会的研讨，也深入触及了产业AI落地的一系列关键工程挑战，例如产业知识的形式化表达、非结构化经验的可计算化转化、以及模型幻觉的有效抑制机制等。这些难题正是导致当前许多垂类模型“懂行但不准”、“能说但不会做”的根本原因。下一步，如果能基于万联易达所连接的开放性真实产业场景，跑通从问题定义、知识调用、智能体协作到结果反馈的初步闭环，并依靠由此构建的专属评测基准来持续提升产研水平，那么整个进程将获得坚实的推进基础。从这个角度看，专家委员会的成立可谓恰逢其时。
万联易达的探索之路无疑充满挑战，但它所尝试回答的问题却至关重要：如何让最前沿的学术研究真正服务于最迫切的产业痛点？如何让AI从孤立的技术点突破，迈向与数据、知识、企业乃至整个产业链的深度融合？归根结底，产业AI的落地并非一蹴而就的技术碘伏，而是一场需要耐心与智慧的范式重构。它既需要突破边界的创新勇气，也离不开在具体场景中的精雕细琢。
