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| 本文作者: 鄭佳美 | 2026-02-03 16:39 |
2026年,人工智能行業(yè)正站在關(guān)鍵十字路口——一面是通用大模型的“Scaling Law”紅利漸趨見頂,資本重壓世界模型;一面是產(chǎn)業(yè)場景的碎片化、非標化,AI落地困難重重。在此背景下,一場以“應(yīng)用破局、生態(tài)聚力”為主題的研討會在北京悄然召開,主角是產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)公司萬聯(lián)易達,以及其旗下全產(chǎn)業(yè)AI大模型“萬聯(lián)摩爾”。
會上正式揭牌成立由清華大學(xué)人工智能研究院常務(wù)副院長、歐洲科學(xué)院外籍院士孫茂松領(lǐng)銜的“產(chǎn)業(yè)人工智能研究與應(yīng)用專家委員會”,匯聚哈工大、國科大、北理工、東北大學(xué)等頂尖高校AI科研力量,釋放雙方將共同推動萬聯(lián)摩爾未來研發(fā)與應(yīng)用工作的信號。
孫茂松擔(dān)任產(chǎn)業(yè)人工智能研究與應(yīng)用專家委員會首席顧問
“AI+產(chǎn)業(yè)”的下一程,不再是技術(shù)的單點突破,而是瞄準產(chǎn)業(yè)應(yīng)用,重點解決碎片化場景與系統(tǒng)性能力之間的結(jié)構(gòu)性錯配問題。
過去,垂類大模型在金融、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域快速落地,但多數(shù)仍停留在“問答助手”階段,與理想狀態(tài)中的“AI生產(chǎn)力預(yù)期”差之甚遠。而真實產(chǎn)業(yè)決策往往沒有明確問題邊界:比如“如何將內(nèi)蒙古的羊肉貿(mào)易生意拓展到需求量大的徐州去?”背后涉及供應(yīng)鏈、地方飲食文化、品牌影響力等多維變量,通用大模型、垂類大模型往往陷入刻板式作答,幻覺嚴重且無法解決實際落地問題。
萬聯(lián)易達副總裁杜新凱提出的“融合產(chǎn)業(yè)本體圖譜的結(jié)構(gòu)化思考技術(shù)”,核心在于基于交易數(shù)據(jù)、專業(yè)經(jīng)驗、標準工藝、資訊信息等搭建千行百業(yè)的知識圖譜,形成結(jié)構(gòu)化的產(chǎn)業(yè)本體底座,在此基礎(chǔ)上沿行動態(tài)知識檢索+多智能體協(xié)作的技術(shù)路線,正是當(dāng)前學(xué)術(shù)界探索主動智能體(Agentic AI)落地的重要方向。正如孫茂松所言,這種集合型架構(gòu),既能回避規(guī)模定律,又能在通用性和專用性之間尋找好平衡點。
此次專家委員會現(xiàn)場也就產(chǎn)業(yè)知識的形式化表達、非結(jié)構(gòu)化經(jīng)驗的可計算轉(zhuǎn)化、模型幻覺的抑制機制等工程性難題進行深入探討,這些正是目前垂類模型“懂行但不準”“能說但不會做”的根源。下一步如若能在開放性的真實產(chǎn)業(yè)場景中跑通初步閉環(huán),依靠自建的BenchMark提升產(chǎn)研水準,從這個角度說,該專委會的成立恰逢其時。
萬聯(lián)易達的探索之路充滿挑戰(zhàn),但其嘗試回答的問題已至關(guān)重要:如何讓學(xué)術(shù)前沿真正服務(wù)于產(chǎn)業(yè)痛點?如何讓AI從單點的技術(shù)突破邁向數(shù)據(jù)、知識、企業(yè)與產(chǎn)業(yè)鏈的深度融合?如何讓產(chǎn)業(yè)AI穿透概念迷霧賦能產(chǎn)業(yè)智能變革?產(chǎn)業(yè)AI落地不是一蹴而就的技術(shù)革命,而是一場循序漸進的范式重構(gòu),需要創(chuàng)新的勇氣,也需要精致的打磨。