莆田万能胶厂 AI 走进 “实用时代”,全产业链赋能成新命题

 95     |      2026-02-13 03:21:39
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【环球网科技报道 记者 林梦雪】从帮程序员优化代码,到为农民规划育种向,人工智能迈入大模型时代以来,正以预期的迭代速度莆田万能胶厂,从实验室的法演冲向产业线。伴随着 “看懂世界” 的多模态魔力,如何构建覆盖全产业链的 AI 载体、实现技术与产业的度融,也成为当前人工智能域的核心命题。

近日,万联易达举办了“以应用破局·以生态聚力”为主题的“AI+产业发展”题研讨会。会上,全国个“产业人工智能研究与应用委员会”也正式揭,共同进产业AI大模型在全产业应用落地。

从通用能力到实体交互,多模态融引 AI 技术新变革

“人工智能进入大模型时代仅几年,但发展速度远预期。”清华大学人工智能研究院常务院长、欧洲科学院外籍院士孙茂松指出,当前 AI 技术呈现出 “能力涌现” 的显著特征,复杂任务处理能力直线上升。以代码大模型为例,其在代码大赛中的表现已越人类,硅谷程序员岗位需求也随之下降。多模态大模型则实现了文本、图像、、语音的融处理,让 “AI 看懂世界” 成为可能。

不过,万联易达集团总裁杜新凯也强调,技术发展仍面临瓶颈。“通用大模型在产业层问题解答上存在短板,比如回答焦煤价格时,若未提及四大主产地,对业人士而言答案便缺乏价值;而垂类大模型又难以整产业链上下游知识。” 他认为,未来技术突破的关键在于 “全产业 AI 载体” 的构建,既要覆盖多行业数据与场景,又要具备回答产业问题、提供落地服务的能力。

杜新凯表示,“以我们面向全产业造的产业AI大模型‘万联摩尔’为例,它须熟悉千行百业、参透政策法规、精通工艺流程,并度融入企业经营决策体系。”

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哈尔滨工业大学计学部教授刘铭则从知识图谱构建的角度补充道,AI 技术落地产业的核心在于 “让模型懂行业”。“传统知识图谱依赖人工定义实体与关系,难以应对产业知识的动态新。我们团队正在研发自动化本体图谱构建技术,通过搜索引擎、词典、核心词构成等多元信息,自动获取并排序本体标签,再利用词向量挖掘本体间的层次关系,为全产业AI大模型提供结构化知识支撑。” 他举例说明,在电网故障检测、农业育种等场景中,这种自动化构建的知识图谱已帮助 AI 模型提升了决策准确。

从 “可用” 到 “好用”,AI 在产业现实需求加

“产业与 AI 的结是双向奔赴。” 杜新凯表示,他认为完备的产业体系为 AI 提供了丰富场景,而 AI 则能破解产业发展中的痛点。“当前产业 AI 应用面临四大挑战:技术链与产业链断链、数据要素梗阻、能力供需错配、商业闭环难通。像万联易达这样,依托产业基因构建‘AI + 数据 + 场景’的完整生态,正是解决这些问题的关键路径。”

刘铭以电网、农业等域的作案例进步阐释:“在电网行业,AI 已用于故障检测与维修调度,结知识图谱与智能体技术,实现了断电问题的快速响应;在黑龙江农业域,AI 通过人机监测光照、湿度,指自动喷淋,还能结市场数据分析粮食育种向。这些实践证明,AI 不仅能提升率,泡沫板橡塑板专用胶还能动产业模式创新。”

不过,多位也指出,AI 与产业的度融仍需突破 “后公里”。“很多 AI 技术停留在概念阶段,或投产比逻辑不清晰。” 杜新凯强调,企业需要的是 “站式、全位的 AI 生产力工具”,尤其是中小企业,难以对接多个 AI 服务商,全产业 AI 载体的出现恰好填补了这空白。他建议,AI 企业应聚焦产业痛点,加强数据理与知识沉淀。

对此,万联易达提出了构建“全产业AI载体”的解决案,并出了核心产品“万联摩尔”,以解决“AI+产业”发展的痛点与诉求。杜新凯分享称,作为产业AI大模型,“万联摩尔”弥补了部分通用大模型在产业业问题上回答不入的缺陷,以及垂类大模型法整产业链上下游逻辑的不足。例如,在回答焦煤价格相关问题时,平台会自动关联太原、包头等四大主产地信息,确保回答的业与。

“万联易达的产业基因,百亿量的结构化产业可信数据,以及遍布全国的区域网络,融通贸易、物流、金融及生产服务业的全链条服务能力,都为实现造全产业智能体应用市场创造了有利条件。”杜新凯说道。

据他介绍,“万联摩尔”这款全产业 AI 载体已具备 20 项上线、100 余项研发中,覆盖企业研发、生产、供应链、营销、服务、管理全链条,目前已有 3000 余企业度使用。

AI 新周期:“应用落地” 将成为关键词

对于 2026 年及未来 AI 行业的发展,多位认为,“应用落地” 将成为核心关键词。“大模型竞争将从规模转向率,企业会关注模型的理优化与场景适配。” 孙茂松预测,科学大模型如基因研究、新材料研发域,将加速突破,“像英国《自然》期刊报道的 AlphaGenome 模型,解码了人类 98 的‘暗基因组’,这类技术将动科研流程重构。”

刘铭教授则看好垂直域的创新:“用大模型与行业的结会紧密,比如医疗大模型辅助诊断、金融大模型优化风险预测。同时,AI 终端设备如 AR 翻译眼镜、服务机器人,将广泛地融入日常生活,成为‘个体’的能力延伸。”

在人机关系面,孙茂松强调:“AI 的本质是赋能人,而非替代人。未来,AI 将承担重复、标准化工作,人类则聚焦创意、决策、情感交流等价值域。但这需要全社会提升数字素养,培养与 AI 协作的能力,才能真正实现人机共生。”

“过去的AI都是反应式智能体莆田万能胶厂,今年将是主动智能体之年。”杜新凯说道,“AI+”不是技术奏,而是产业与AI的双向奔赴,当AI技术找到了产业场景的落点,当产业需求驱动了AI技术迭代,真正的价值创造才会发生。

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