2025年被业内认为是人工智能“爆发”元年，随着通用大模型技术日趋成熟，AI应用正从消费端快速渗透至产业端，掀起新一轮效率革命。
在刚刚落幕的2025世界人工智能大会（WAIC）上，AI与实体经济的深度融合自然也成为关注焦点之一。而在这场产业智能化转型的浪潮中，万联易达集团凭借其创新的“AI Solution for Industry”发展范式，成为推动产业互联网生态建设的标杆企业。
万联易达成立于2018年，在数字经济浪潮中敏锐把握产业互联网发展机遇，已发展成为集人工智能应用、商品交易、整车物流、数智金融服务于一体的产业互联网生态系统运营商。
如今，依托多年深耕产业积累的行业洞察和海量数据（603138）资源，万联易达正在全力打造可覆盖90多个行业的全产业大模型，旨在帮助传统产业发展实现由“链”到“网”的价值重构。
“我们的全产业大模型并非锚定某个特定行业问题，而是要覆盖国民经济涉及到的90多个行业。”万联易达集团副总裁杜新凯在WAIC期间与观察者网交流时表示，目前万联易达正分批次推进大模型建设，核心技术创新是自主研发了“基于产业动态图谱的结构化思考模型”。
万联易达想做的不是简单将AI技术嫁接到产业场景，而是要让AI真正理解产业逻辑，让模型“读懂‘行业语言’”，并进行结构化思考，进而较大提升产业问题的回应准确率。
为让业界能更深入了解企业的技术创新体系、产业价值与未来图景，杜新凯向观察者网进行了详细阐述。以下为对话实录：
观察者网：您能否先介绍下万联易达？公司从一家传统的物流服务提供商转向产业互联网平台，那么现在在产业端，除了供应链、物流之外，万联易达还有哪些布局？
杜新凯：我们公司的名字是万联易达，在我们内部有一句slogan，因为万联所以易达。我们的使命是构建新型产业互联网生态系统，我们认为这个生态系统会有四大板块来组成。
第一个板块，人工智能应用板块，这里我要强调一下，我们不把人工智能当成一个技术底座，而是把它当成业务板块。
第二个板块，商品交易板块，我们希望把产业里面所有的交易都从线下搬到线上，实现一个类似于个人消费互联网一样的产业互联网。
第三个板块，是物流，我们已成为5A级网络货运平台。
第四个板块，是金融板块为产业的发展离不开金融的支持，我们其实在金融这块也做了很多的思考以及创新，比如说我们提出了一种全新的信贷模式叫去中心化的“分步式”的中小企业信用贷。
这种模式我们认为未来会非常好地促进我们现在中小企业面临的一些融资难、融资贵的问题。产业互联网叠加上AI的能力，就会成为一个集成了交易数据、物流数据、金融数据的闭环生态系统。基于产业互联网生态系统，产业AI将有很多发展空间。因为数据是AI的基础，通过对数据的精准分析研判，让AI更好理解产业、更好服务产业。
观察者网：万联易达是从什么时候开始着重布局人工智能板块的？
杜新凯：我们知道从2022年底chat GPT发布以后，其实新一波的人工智能创新浪潮已经在全球范围内掀起。
今年年初DeepSeek横空出世惊艳亮相，进一步加快了大模型、人工智能在国内产业应用，众多科技公司都开始纷纷布局AI赛道。我们公司顺应AI发展趋势，利用过去深耕各产业方面的一些积累，今年正式进入产业AI赛道。
在这方面，我们把过去产业里面非常重要的一些环节，比如供应链的环节，物流的环节、金融的环节做了系统的整合，叠加上AI的能力，我们认为未来这种整合产生的效应一定会对整个产业界带来一些颠覆性的影响，同时我产业生态参与者构建自身的数字空间。
观察者网：万联易达正在分批次构建可覆盖90多个行业的全产业大模型，这种大模型是如何重构产业链价值的？
杜新凯：全产业大模型并非锚定某个特定行业，而是要覆盖国民经济涉及到的90多个行业，服务全产业链企业，帮助企业不同角色解决工作上的各类问题，提升企业工作效率和质量。全产业大模型初步会包含产业知识问答、产业数据问答、企业深度洞察、价格趋势预测、行业研报创作、行业资讯推荐等多种功能。
全产业大模型重构产业链价值的核心是通过“数据贯通”和“智能决策”，让产业链从“经验驱动”转向“数据驱动”，从而释放全链条的效率红利。
具体来说，在数据贯通方面，它依托产业互联网积累的企业基础信息、供应链数据、生产数据、交易数据，这些“真实场景的数据流”是模型的“养料”，让模型能真正理解产业链的每个环节。
在智能决策方面，它可以为企业在采购、生产、销售的各个环节都提供决策建议，让企业的管理者能够做出更好的经营决策。
观察者网：除了呈现全产业覆盖的特点之外，还有什么特点？
杜新凯：我们的全产业大模型还有一个特点就是“准”，我们希望可以针对产业的实际问题给出非常精准的回答。因此，我们在产业可信数据建设上做了很大的投入，保证数据从源头就是精准的。同时叠加上全产业覆盖的特点，能够助力大量企业提升运营效率。这也是万联易达产业互联网生态系统的一个核心竞争力。
观察者网：能否分享一些具体的应用案例？比如在钢铁、冶金这些传统产业中，我们是如何帮助企业实现效率提升的？
杜新凯：比如我们服务的一家大型钢铁企业，其痛点在于铁矿石、煤炭等原材料价格波动剧烈。借助全产业模型的产业数据问答、价格趋势预测等功能，帮助其完成监控实时价格、指导生产计划、优化供应链决策、输出最优采销策略等方案，让每个环节资源配置都更加精准。
观察者网：实际上，要覆盖90多个行业并不容易，万联易达有那么多精力可以这些行业全部摸准吗？
杜新凯：我们的目标是服务全覆盖。但这并非一下就能实现的，而是我们会根据行业规模、特点等情况，进行分批建设和推进。
要打造一个全产业大模型工作量巨大，且投入相对较高，但我们还是要在这方面持续深耕。目前，有了通用大模型打底之后，只要钻透细分行业，就可以帮助我们提升工作效率，投入和难度也会较之前大大降低。所以，我们认为现在是一个很好的契机，有信心、有勇气来做这个投入。
观察者网：您如何判断产业AI的发展趋势？
杜新凯：产业 AI 未来趋势有几个明确方向：第一，从单点优化到全局协同/全链条智能协同。产业AI不再局限于单一环节（如物流调度或质量检测），而是向全链条渗透。
第二，从数据驱动到智能决策。随着大模型技术的发展，AI正从辅助分析转向自主决策。例如，万联易达的产业AI引擎可根据企业交易历史、信用状况生成授信额度建议。
第三，政策与市场双轮驱动的生态化发展。国家AI+政策与企业降本增效需求共同推动产业AI落地。
未来产业AI能够变成产业发展的一个新型基础设施，全方位为各个行业、各个企业带来AI的赋能和加持。
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