2026年，人工智能行业来到了一个决定性的十字路口。一方，通用大模型依赖的“规模定律”红利正逐渐触及天花板，资本压力迫使行业竞相追逐更大的世界模型；另一方，产业应用场景却呈现出碎片化、非标准化特征，AI技术在实际落地过程中困难重重。在此背景下，一场聚焦“应用破局、生态聚力”的研讨会在北京悄然召开，聚光灯下的主角是产业互联网平台万联易达，以及其旗下全产业链AI大模型“万联摩尔”。
会上正式揭牌成立的“产业人工智能研究与应用专家委员会”颇具看点。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，汇聚了哈尔滨工业大学、国科大、北理工、东北大学等顶尖高校的AI科研力量。这一举措清晰地释放出一个信号：学界与产业界将携手共进，共同推动万联摩尔未来的研发与应用工作。
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
“AI+产业”的下一程，将不再是单一技术节点的突破，而是需要瞄准具体的产业应用场景，着力解决场景碎片化需求与系统化技术能力之间的结构性错配难题。
过去，面向特定领域的垂类大模型在金融、医疗、农业等行业快速落地，但大多数应用仍停留在“智能问答助手”的初级阶段，与理想中能够深刻变革生产力的“AI生产力”预期相去甚远。而真实的产业决策往往没有清晰明确的边界：比如，“如何将内蒙古的羊肉生意拓展到需求量大的徐州去？”这个问题背后，涉及供应链、地方饮食文化、品牌影响力等多重复杂变量。通用大模型或垂类模型若仅提供刻板的标准答案，往往会产生严重的幻觉，无法解决实际落地中的复杂问题。
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”，其核心理念在于，基于行业交易数据、专家经验、标准工艺、资讯信息等多维信息，构建起覆盖千行百业的产业知识图谱，形成结构化的产业认知底座。在此坚实基础上，再结合动态知识检索与多智能体协同的技术路线，这正是当前学术界探索主动智能体落地应用的重要方向。正如孙茂松所言，这种兼具灵活性与系统性的架构，既能规避单一模型的技术局限，又能在通用能力与专用效能之间找到恰当的平衡点。
此次专家委员会成立现场，各方就产业知识的规范化表达、非结构化经验的可计算化转化、模型幻觉的抑制机制等一系列工程性难题进行了深入探讨。这些问题，恰恰是目前垂类模型“似懂非懂”、“能说不会做”现象背后的根源。下一步，若能基于开放性的真实产业场景构建初步的验证闭环，依靠自建的评测标准提升产学研协作水平，从这个角度来看，该专家委员会的成立可谓恰逢其时。
万联易达的探索之路充满挑战，但其试图回答的问题至关重要：如何让前沿学术成果真正服务于产业一线的实际痛点？如何推动AI从单点技术突破，迈向与数据、知识、企业及产业链的深度融合？又该如何让产业AI穿透概念的迷雾，切实赋能产业智能化变革？产业AI的落地并非一蹴而就的技术革命，而是一场循序渐进的范式重构，它既需要开拓创新的勇气，也离不开精益求精的打磨。
