当前，人工智能与产业融合发展面临实际困难；万联易达集团副总裁杜新凯在近日研讨会上指出，"人工智能+产业"落地存在四大挑战：技术链与产业链脱节、数据要素流通受阻、能力供需不匹配、商业闭环难以形成。根本原因在于，通用大模型虽然具备语言理解能力，但难以深度解决具体产业问题；垂直大模型则受限于行业边界，无法整合全产业链的知识。 为解决这个问题，万联易达推出"万联摩尔"全产业AI大模型。与简单延伸通用模型不同，该模型基于企业自身的产业基因进行深度定制。万联易达拥有百亿量级的结构化产业数据、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，这些为模型训练和应用奠定了基础。 从技术指标看，"万联摩尔"已覆盖国民经济97个行业大类，通过对超100亿产业数据的清洗与训练，实现行业问答准确率超90%。但杜新凯坦言，这仅是起点。模型在开放场景下的智能问答仍有提升空间，技术层面的核心挑战包括：如何实现数据的自动结构化、如何将非标准行业经验形式化沉淀、如何推动核心知识图谱向更高阶段进阶。 从发展路径看，AI赋能产业呈现"通用—专用—新通用"的演进逻辑。通用大模型与垂直大模型的交替发展，将加速新通用生态的形成。智能体的主动任务编排与工具协同能力，能够推动大模型的通用认知能力高效适配产业具体场景，实现从"解答问题"到"解决问题"的转变。这标志着AI应用正从被动反应向主动预判升级。 "万联摩尔"的终极目标是打造一个为任何产业门类提供深度智能服务的超级入口。它将以Agentic AI智能体生态为基础，全面渗透工业、农业、服务业等领域，实现跨产业链的知识整合与协同，逐步演化为可精准解决企业核心痛点的产业智能助手。当AI开始主动理解企业诉求、预判市场变化、优化运营决策时，智能经济时代才真正到来。
产业智能化转型是一场深刻的技术革命和产业变革；万联摩尔AI大模型的推出，为解决产业智能化面临的挑战提供了新方案，也为构建开放共享的产业智能生态探索了新路径。在数字经济加速发展的背景下，这种以应用为导向、以生态为支撑的创新实践，将为推动产业高质量发展注入新动能。随着技术不断突破和应用场景持续拓展，产业智能化必将表达出更大的发展潜力。