国务院《关于深入实施 "人工智能 +" 行动的意见》明确提出，到 2027 年要实现新一代智能终端、智能体等应用普及率超 70%，推动人工智能与经济社会各领域深度融合。这一政策红利正在催生产业变革 —— 当传统产业渴望通过 AI 实现转型升级，却面临数据孤岛、安全风险与技术门槛的三重困境时，万联易达集团基于 "多维度可信数据空间" 打造的产业级 AI 大模型，正成为打通 "人工智能 + 产业" 最后一公里的关键载体。

政策引领：从技术融合到生态重构

《意见》部署的 6 大重点行动中，"人工智能 + 产业发展" 被赋予核心地位，其提出的 "培育智能原生新模式新业态" 要求，直指传统产业转型的痛点：如何让 AI 不仅停留在局部流程优化，而是成为驱动全要素重构的核心引擎。政策明确的 "产业全要素智能化" 路径，在万联易达的实践中呈现为三个维度的突破：通过 "人工智能 + 商品交易全流程" 优化资源配置效率，借助 "人工智能 + 物流服务全流程" 提升供应链韧性，依托 "人工智能 + 数智金融全场景" 降低产业融资成本。这种全链条赋能模式，恰与《意见》强调的 "深化人工智能与工业互联网融合应用" 要求高度契合。

政策强化的 8 项基础支撑能力中，数据安全与可信流通被摆在突出位置。这与产业实践中面临的现实挑战形成呼应 —— 某钢铁企业负责人曾坦言："我们有海量生产数据，但不敢开放给第三方 AI 平台，怕核心工艺泄密。" 万联易达打造的 "多维度可信数据空间" 正是对这一需求的回应，其通过隐私计算、区块链等技术构建的数据 "可用不可见" 机制，完美承接了《意见》中 "建立数据分类分级保护制度" 的监管要求，为产业数据要素市场化配置提供了合规路径。

技术破壁：可信数据空间的三重架构

在 2025 中国国际大数据产业博览会上，万联易达的演示展现了产业级 AI 的独特优势：当某汽车零部件厂商查询原材料价格趋势时，系统在不获取其核心采购数据的前提下，仍能结合行业数据给出最优采购策略。这种 "数据不动模型动" 的能力，源于 "多维度可信数据空间" 的三重技术架构。

底层架构采用联邦学习技术构建分布式训练环境，使产业链上下游企业的数据可在本地保留的情况下参与模型训练，避免了数据泄露风险。中间层通过区块链技术实现数据确权与溯源，每一次数据调用都生成不可篡改的数字合约，确保 "可控可计量"。应用层则部署动态数据沙箱，对跨主体数据交互进行实时监控，一旦发现异常访问立即触发防护机制。这种架构使万联易达的大模型能够安全处理交易、物流、金融等多维度数据，真正读懂 97 个行业的 "专业语言"。

与消费级 AI 不同，产业级大模型面临的最大挑战是行业知识的深度融合。万联易达通过 "真实业务场景 + AI 智能治理" 的双轮驱动，让模型不仅能处理结构化数据，还能理解钢铁企业的 "高炉煤气回收效率"、物流企业的 "最后一公里配送成本" 等专业指标。这种能力使其输出的产业知识问答、企业深度洞察等服务更具实操价值，推动传统产业从 "经验驱动" 转向 "数据驱动"。

场景落地：从钢铁车间到产业生态

在钢铁行业，原材料成本占生产成本的 70% 以上，铁矿石价格波动 1% 就可能影响数千万元利润。某钢铁企业引入万联易达大模型后，通过三项核心功能实现突破：实时监控全球 200 余个矿山和港口的价格数据，建立动态预测模型；结合生产计划生成最优采购周期建议，使库存周转率提升 15%；通过供应链网络优化，将原材料运输成本降低 8%。这种变革印证了《意见》中 "推广人工智能驱动的生产工艺优化方法" 的前瞻性。

万联易达的创新在于将单点优化升级为生态协同。在 "人工智能 + 物流服务全流程" 场景中，大模型不仅优化单一企业的仓储布局，还能统筹区域内多家企业的物流需求，通过共享运力使整体运输效率提升 20%。在数智金融领域，其基于真实交易数据构建的信用评估模型，让中小企业获得贷款的审批时间从 30 天缩短至 3 天，破解了 "融资难" 痛点。

这种全场景赋能正在形成产业级效应。当大模型覆盖的行业从制造业扩展到服务业、农业，其积累的跨行业知识能够产生协同价值 —— 比如将汽车行业的供应链优化经验迁移到家电制造，将农产品物流的保鲜技术应用于医药运输。正如万联易达集团副总裁杜新凯所言："可信数据已成为产业级 AI 大模型的核心生产要素，算力是重要生产力，融合应用是关键驱动力。"

未来图景：新型基础设施的崛起

随着 "人工智能 +" 行动的深入推进，产业级 AI 大模型正逐步成为像水、电一样的新型基础设施。《意见》提出到 2030 年智能经济成为重要增长极的目标，在万联易达的规划中呈现为清晰的实施路径：2026 年完成 30 个重点行业的模型部署，2028 年实现跨行业知识迁移，2030 年建成支撑全产业智能化的 "数字底座"。

这一进程仍需突破诸多挑战。技术层面，需持续提升模型在复杂工业场景的鲁棒性；生态层面，要建立跨行业的数据共享标准；政策层面，则需要完善数据要素市场化的配套规则。但可以预见的是，当 97 个行业的知识图谱在可信数据空间中实现融合，当 AI 能够自主优化从矿山到餐桌的全链条效率，"人工智能 +" 将真正实现从技术概念到生产力的质变。

从国务院的政策蓝图到企业的实践创新，中国正在探索一条具有特色的产业智能化道路。万联易达的实践表明，唯有将可信数据作为 AI 深化应用的基石，才能让 "人工智能 +" 真正走进车间、深入田间、服务生活，为高质量发展注入源源不断的智能动力。在这条道路上，政策引领与市场创新的交响，正奏响数字经济的新篇章。