在近日由萬聯易達主辦的“AI+產業發展”研討會上，來自學界與產業界的專家圍繞人工智能技術演進與產業落地展開深度對話。清華大學人工智能研究院常務副院長孫茂松教授作為產業人工智能研究與應用專家委員會首席顧問，從技術突破與產業痛點雙維度解析了人工智能賦能實體經濟的路徑與挑戰。
孫茂松指出，大模型技術最顯著的突破在于其"能力涌現"特性，這種從量變到質變的飛躍正在重塑技術演進軌跡。當前AI在文本生成、代碼編寫、多模態交互等領域展現的跨越式發展，正是參數規模突破臨界點后的質變結果。但他同時強調，單純依賴數據參數擴張已觸及瓶頸，"當面對復雜產業場景時，通用大模型在全局認知與行業深度上仍存在明顯短板"。
針對產業應用中的核心痛點，孫茂松分析稱，現有AI系統普遍存在"廣度有余而深度不足"的困境。一方面，產業數據召回率偏低導致關鍵信息缺失；另一方面，對行業特殊場景的理解停留在表面，難以提供定制化解決方案。這種矛盾在工業質檢、農業種植、金融風控等垂直領域尤為突出，成為制約AI技術規模化落地的關鍵因素。
萬聯易達集團副總裁杜新凱在會上提出創新解決方案。他介紹，公司研發的產業AI大模型"萬聯摩爾"突破單一行業邊界，通過整合工業、農業、服務業等全領域數據，構建起跨產業鏈的知識圖譜。該模型特別強化了小樣本學習能力，可在數據稀缺的細分場景中實現快速適配，目前已在物流調度、供應鏈優化等場景取得實質性突破。
與會專家形成共識：產業AI發展需要"頂天立地"的雙重突破。既要把握大模型等技術趨勢，也要在數據標注、算法優化等基礎環節精耕細作。某科技企業代表透露，其正在構建的產業AI平臺已接入超過200個細分行業數據集，通過動態權重分配機制，使模型在保持通用能力的同時，對重點行業形成深度認知。
當前產業AI發展正處在關鍵轉折點。孫茂松認為，隨著技術原型與商業應用的雙向賦能，具備全產業整合能力的AI平臺將迎來發展機遇期。但這種機遇伴隨著更高要求——既要構建覆蓋全產業鏈的知識體系，也要在每個具體場景中提供精準解決方案，這種"大而精"的平衡將成為平臺競爭力的核心指標。
