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第二十六届中国国际投资贸易洽谈会期间，万联易达与国家人工智能应用中试基地（国际物流供应链领域）在厦门签署战略合作协议，万联易达集团副总裁杜新凯、厦门供应链数智创新有限公司总经理黄逊出席签约仪式。

黄逊指出，此次合作打通技术落地产业的 “最后一公里”，推动 AI 技术在实战场景中迭代验证，沉淀可复制可推广的行业能力，形成具备市场价值的供应链智能化方案。

杜新凯则提出：“国家级中试基地的场景资源、行业验证体系，恰好补齐产业 AI 从原型产品走向规模化商用的关键环节。”

下午分论坛现场，万联易达人工智能解决方案部负责人黄楠楠发表主旨演讲，系统阐述了万联易达产业智能体互联网“从单点能力走向协同智能能力”的建设路径，以及其赋能国际物流供应链的服务能力矩阵。

供应链企业呼唤进入业务、解决问题、创造价值的AI

人工智能快速发展，模型越来越强、工具越来越多。但对供应链企业来说，AI究竟怎样才能真正进入业务、解决问题、创造价值？

在国际物流和供应链领域，一次极端天气可能影响港口作业、远洋船期，一项政策调整可能改变采购的节奏和库存的安排，价格、利率、汇率、舆情相互传导，任何一个环节的波动，都可能随着整条链条而被放大。“企业真正需要的，不是某一个‘会回答问题’的模型，而是一套能够看得见风险、算得准趋势、辅助做决策，并且能够嵌入业务流程的智能能力。”黄逊现场给出这一判断。

围绕这一目标，基地构建了“数据+模型+应用”的一体化智能体系，并提出检验技术成果的三个标准：能不能进入真实业务场景，能不能形成可量化的业务改善，能不能沉淀为可复制、可推广的行业能力。这同样是一家国家级验证平台选择合作伙伴的逻辑——看AI能力离真实生意有多近。

万联易达：让产业AI在国家级场景里长成真实生产力

在万联易达看来，供应链企业面对的问题是“AI能不能在复杂协同里真正可用”。单点AI可以降低知识成本、任务成本，却无法同时消除产业理解、流程执行和跨企业协同这三重摩擦成本，而产业智能体互联网是充分降低这三重成本，将AI价值从“提升个体效率”释放为“组织协同的乘数效应”的最优解。

据黄楠楠介绍，依托全产业AI大模型万联摩尔与产业智能体互联网，万联易达的AI能力已在大宗商品交易、物流、金融等多场景实现落地验证。未来这套AI能力也将如同接入电网一般，深度嵌入供应链企业研、产、供、销、服、管的各个环节，推动产业上下游从单点智能走向全域协同。

万联易达与国家人工智能应用中试基地（国际物流供应链领域）达成战略合作，正是产业智能体协同方案迈向国家级场景验证的关键一步，可以助推产业AI进入更多企业场景、产业环节，真正成长为驱动供应链转型升级的真实生产力。

首期合作聚焦三类高频决策场景，推动智能体集群率先落地

据了解，双方首批合作将聚焦三大产业智能体应用：产业问答，基于基地行业数据集构建专业问答能力，为产业链企业提供即问即答的AI服务；价格预测，对运价等核心价格指标进行预测分析，辅助企业采购与经营决策；产业研报，将行业数据与专业模型结合，实现研究报告的智能化生成与高效更新。

三个方向与基地正在形成的业务预测、行业研报、共性支撑三类能力矩阵一一衔接，也是万联易达智能体集群率先落地的场景。后续，双方将稳步拓展至更多场景与规模化复制，并共同推动供应链人工智能行业标准制定与产业智能体互联互通。

“基地负责让AI经过国家级验证，我们负责让AI长进真实的生意。我们要做的，是用一套AI能力，接入中国供应链产业，让生意更好做。”黄楠楠表示。

以场景汇聚生态，以创新创造价值。一场签约背后，是AI技术供给与实体产业需求在国家级平台上的系统性对接，国际物流供应链的智能化，正从这里走向更多真实的生意。

8月28日，2026年中国国际大数据产业博览会在贵阳开幕，主题直指“词元——数据要素价值释放新路径”。

万联易达数据中心负责人周宜对此做出判断：“Token的价值释放，不在于数据的多少，而在于数据AI-Ready的程度。”

这不是一个简单的概念包装。放在产业AI落地的当前，这句话指向一个正在被越来越多企业验证的现实：大模型调用消耗的Token本身并不产生价值，而真正决定产出的，是Token背后数据的可信度、质量和可理解性。

1、数据成本是Token消耗的隐性天花板

企业调用大模型，本质上是在消耗Token换取业务结果。随着AI应用从客服、文案等边缘场景向经营分析、实时决策、业务执行等核心环节渗透，Token消耗量正以指数级增长，甚至已成为部分企业衡量AI应用活跃度的核心指标。

但周宜的提醒，恰恰是一个关键信号。

随着AI介入业务程度不断加深，企业对数据的需求正发生结构性变化：数据范围从企业内部扩展到行业、公共及生态伙伴，让使用场景也从离线分析走向实时决策，对数据的颗粒度、质量、权限和合规性的要求同步提升。

这意味着，数据使用边际成本在急剧上升。如果底层数据无法支撑可信的AI推理，Token消耗得越多，也可能只是产生更多无效结果——不是产出更多价值，而是浪费更多算力。

问题的根源在于，传统数据基础设施是为“人读”设计。报表、看板、API接口，均是服务于人类分析师的理解和判断。但AI作为数据的新主体，需要的是“机读”。正如周宜所言，“在AI时代更需要结构化、语义统一、可验证、可溯源的数据”。数据基础设施必须从传统数据治理向以可信数据空间为基础的AI-Ready体系升级。

这不是技术迭代，而是数据范式的切换。

2、从“可信”到AI-Ready，三层能力构建数据新底座

传统可信数据空间，底线是解决数据在跨主体流通中的“可信、安全、合规”问题。但当AI成为数据使用的主力，仅仅“可信”还不够。

围绕这一思路，周宜介绍，万联易达在全产业数据的可信能力建设方面，已形成支撑AI-Ready数据的三层架构。

第一层

可信数据空间，解决“敢用”的问题。通过标准化连接器接入万联易达产业生态数据。过程中，模型下发至各参与方本地沙箱计算，使原始数据不出域，仅返回计算结果。这确保了数据在跨主体流通中的安全与合规。

第二层

全模态数据管理，解决“可用”的问题。通过对多源、多类型数据进行治理和加工，提高数据质量，并形成高质量的数据集。

第三层

本体建模，进一步实现数据“用得好”。以统一的业务语义，让不同来源、不同格式的数据能够在统一的业务语境下被AI理解。

三项能力对应AI-Ready数据的三个必要条件：

数据可信，才敢用；

数据高质量，才可用；

数据可理解，AI才能用得好。

三者缺一不可，才能减少无效Token消耗，让每一次模型调用更接近真实的业务结果，而非“幻觉输出”。

3、AI-Ready数据要在真实场景中验证

可信数据空间的价值，还要回归到真实产业场景中验证。

万联易达作为一家AI驱动的生产性服务集团，其中，在大宗交易、物流服务、金融科技、企业服务等方面沉淀了大量的数据，为AI-Ready能力提供了真实的试验场。

周宜以物流运输中的多式联运场景为例，公路、铁路、水运等不同运输方式需要共享天气、道路、轨迹等数据，但不同运输方式的数据语言并不统一。同样的“到达”，在铁路系统被称为“到站”，在水运中可能代表“到港”，在公路运输中代表“进入园区”，语义歧义直接导致AI推理的偏差。

对此，万联易达可信数据空间通过联邦模型整合多源数据，通过全模态数据治理形成高质量数据集，再通过本体建模统一“到达”“发运”等业务语义，让智能体能够基于统一语义进行判断。最终实现ETA（预计到达时间）准确率提升22%，延误责任全程可追溯，换单时间从三到五天缩短至小时级。

从案例可以得出结论，AI-Ready并不是一个抽象的数据标准，而是一套能在真实产业场景中跑通、能产出可量化业务结果的数据能力体系。

4、让每个Token产出可信的业务结果

回头看，过去十年产业数字化的主线是“把数据存下来”，而未来十年的命题，是如何“让数据被AI用起来”。

“万联易达的全产业可信数据空间是在做一件翻译的工作，把分散在产业不同主体之间的异构数据，统一成AI能理解、敢调用、用的准的语言。”周宜表示，这并不是靠堆算力换来的，而是靠扎根产业场景打磨而来的，通过提供AI-Ready数据，“让数据打通孤岛、可信流通、交叉验证，使每个Token产出可信的业务结果。”

目前，万联易达可信数据空间已取得信息系统安全等级保护三级认证，完成与北京市区域功能节点的互联互通，并入选国家重大建设项目库。

从产业场景到技术能力，再到跨场景复用，可信数据空间正在成为连接数据与产业AI的重要基础设施。对于产业而言，真正有价值的不是消耗更多Token，而是让每一次Token调用都建立在可信、高质量、可理解的数据基础之上。

8月17日，万联易达集团旗下数字货运平台易达宝举办“千台聚力，智启新程——1000台电动牵引车招标采购项目签约仪式”，分别与中国重汽集团济南卡车股份有限公司（中国重汽）、一汽解放青岛汽车有限公司（一汽解放）、浙江远程新能源商用车集团有限公司（吉利远程）、北汽福田汽车股份有限公司（福田欧曼）完成签约。万联易达集团副总裁、万联易达物流集团董事长石铁明，及各主机厂相关领导出席签约仪式。

本次易达宝1000台新能源重卡将联合主机厂定制研发，主要覆盖煤炭运输、港口运输、砂石料运输等短倒场景。从选型标准看，电耗表现、整车质量、性价比是核心准入门槛，智能化水平为关键加分项。从落地模式看，车型开发将前置匹配真实运输场景，而非先采购、再寻货。

石铁明总在签约现场表示，此次1000台新能源重卡合作并非一次常规集采，而是易达宝补齐全国真实物流场景的绿色运力缺口，联合头部主机厂开展的定向开发。

他指出，数字货运平台的竞争维度正从"车货匹配"的信息撮合，向覆盖运力供给等全生命周期的生态能力迁移。本次1000台定制新能源重卡的落地，既是阶段性成果，也为后续易达宝在新能源重卡的租售、运营、服务等环节打开更大的拓展空间。

各主机厂相关负责人均表示，易达宝基于真实运输场景提出的定制化需求，为产品精准适配市场提供了重要支撑。期待未来能在新能源、车联网、数据协同、运力优化等方面深度协作，共同探索重卡制造商与数字货运平台融合发展的新模式。

易达宝车辆租售服务，提供从购车到运营的完整方案

在广大个体司机和中小车队的实际运营中，购车“划不划算”是第一道门槛，“买车之后能不能拉到货”更是核心问题。

对此，易达宝车辆租售服务从两端发力。在购车端，依托平台集采优势降低车辆获取成本，同步提供共担首付、零压力分期等多种灵活方案，以及针对大客户的专属优惠政策，切实减轻用户的购车压力。为进一步帮助用户节省日常运营开支，本次1000台定制新能源重卡还推出了专属补贴方案——前88台订单用户可获得每台2000元充电卡，所有下单用户均有机会获得每台1000元充电卡，同时享有整车3年质保（含易损件）、电池终身质保、专属金融支持等优享政策。

在运营端，易达宝将车辆租售与物流货运深度打通，形成了“买车即有货”的运营闭环。目前，易达宝已严选超3万家认证企业货主，确保货源真实可靠；通过系统智能调度，为用户提供优先派单、运费快速到账等多重保障，让单量更稳、收益更有预期。

换言之，用户在易达宝获得的不仅是一台车，而是一套覆盖“购车—找货—车后服务”全链路的运力运营解决方案。

从信息撮合到生态服务，数字货运平台的下一步

自2026年3月上线以来，易达宝日运单量峰值突破14万单，聚合运力超400万。作为新一代数字货运平台的代表，易达宝已构建起物流撮合、网络货运、多式联运、车辆租售、能源补给、TMS运输管理系统等数字货运全生命周期服务体系。

后续，易达宝将继续联合更多知名主机厂，扩大新能源运力供给规模和车型覆盖，为物流从业者提供更低成本、更高效率的用车解决方案。

公路货运的绿色转型从来不是简单的“油换电”，而是一场涉及整车制造、能源补给、金融服务、运力组织、场景运营的系统性工程。数字货运平台离货源最近、离司机最近、离运营数据最近，天然具备串联分散环节的条件。易达宝以1000台新能源重卡定制车为切入点的绿色运力组织模式，正将这场转型从“政策驱动”推向“体系运转”。

在AI原生时代，商业竞争的规则正被重塑。企业若仍依赖传统经验与地域性人脉来捕捉商机，无异于在迷雾中航行。企业如何穿透地域壁垒，从海量信息碎片中精准识别高价值线索，并快速转化为增长动能，已成为决定未来发展的核心课题。

在此背景下，万联易达推出智能化企业商机地图“万联智策”，创新性地融合地图可视化、商业大数据与AI智能应用核心能力，为企业提供从商机挖掘、智能研判到转化落地的全链路数智化服务。据试点期间数据显示，目前商机价值预测准确度高于80%，商机可转化率超过87%，商机转化周期缩短超50%。

融创“地理+产业/企业+AI”模式，一张图重构商机视野

传统商机管理模式下，企业拓展往往受限于固有渠道和地域，跨区域获取线索成本高、效率低。即便获得线索，后续的评估、排查、跟进等环节也严重依赖人工，导致决策链条冗长，大量机会在流程中流失。

万联智策的突破在于，它并非功能的简单堆砌，而是创新性地推出“地理+产业/企业+AI”的深度融合理念，以动态地图交互为核心，基于自研的商机大模型，直观呈现由AI智能体挖掘匹配的全域、多维商机，帮助企业真正实现“全国市场，一目了然”。

据万联智策研发总监姜勇越博士介绍，在这一框架下，“企业用户可以根据自身商机画像，从政策、产业链、价格行情、招投标等维度精准锁定商机，并便捷地完成多项关键商业分析”。包括一键洞察企业基本面，覆盖舆情、股权、风险、最新动态等维度；一图厘清企业潜在客户、关联企业、同行业企业等商业关系；一键对比多家企业综合实力，实现快速评估、精准筛选；一图读懂产业链上下游，捕捉空白市场机遇；一键掌握行业最新政策及商业热点信息，辅助做出科学决策。

为更高效地进行商机挖掘与转化，万联智策还推出AI商机助手“商机小图”，整合产业图谱、产品商机、企业洞察、政策查询、价格预测等功能。用户只需点击相关功能或以自然语言提问，“商机小图”便会自动调取全域数据开展多维度智能分析，精准推送商机信息。

夯实动态数据基座，构建B端商业情报中心

在数据驱动的今天，决策的基石在于数据的广度、深度与可信度。万联智策的核心竞争力，正来源于其扎实的数据基座。

相关数据显示，万联智策已覆盖7200万家企业的工商、经营、司法、知识产权等多维数据，企业财报、研报数量超3.4亿份。同时整合了万联易达集团旗下资讯平台在宏观经济、政策解读、舆情洞察、行业深度观察、产业数据分析等多维度的信息。

这意味着，它将传统的静态企业数据库，升级为一个每日产生超100万条数据的动态商业情报中心。通过对海量多源数据进行实时扫描与穿透分析，帮助企业随时掌握行业动态，先于市场普遍认知发现潜在机会。

商机挖掘的价值不止于“发现”，更在于“洞察”与“量化”。万联智策通过深度分析，致力于揭示每一条商机背后的驱动因素。

据姜勇越博士介绍：“万联智策自建产业图谱已经深度链接85条产业链。无论是政策变化、技术迭代还是供应链变动，都能从企业经营风险、毛利、投资回报率等200多个信息维度分析企业商机，助力企业优化资源配置的同时缩短企业决策周期。”

全场景验证成效，赋能企业成为“全域商机猎手”

任何工具的最终价值都需在实战中检验。目前，万联智策已在销售、采购、战略、市场、法务、财务等企业多个核心应用场景完成验证，实现了从能力构建到价值落地的完整闭环。

以最典型的销售场景为例，万联智策可支持7×24小时不间断扫描市场公开信息，将符合企业客户画像的潜在商机精准推送至销售人员。它不仅能提供客户基本信息，更能深度分析其经营痛点、采购意向与业务增长点，为销售人员的精准建联与高效沟通提供关键弹药。同时，系统自动记录全流程沟通节点，智能提醒跟进事项并提供策略支持，形成从线索挖掘到跟单落地的全流程赋能。

比如针对某大型纺织企业长期面临下游客户布局分散、拓客效率偏低，上游供应商资质核验成本高、供需匹配精度不足等经营痛点，万联智策为其搭建“超级主页”数字化名片，差异化展示企业核心优势；同时依托智能算法深度分析用户行为数据，持续优化客户画像，定向推送近百个高价值潜在客户，实现商机快速落地转化。该公司销售总监表示：“万联智策大幅提升了客户挖掘效率与品牌曝光度，是我们对接下游渠道、展示品牌实力的核心工具。”

业内看来，“让商机快人一步”不再是口号。万联智策通过“地理+产业/企业+AI”的深度融合，重构了企业洞察与决策的范式。它打破了单一平台的服务局限，以动态、可信的海量数据为基石，以智能研判和全链路赋能为引擎，助力企业在瞬息万变的市场中，真正成长为全域“商机猎手”，获得长期增长的确定性。

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当大模型学会了思考，智能体学会了行动，互联网的下一步在哪里？

2026年7月，在上海举办的2026世界人工智能大会（WAIC 2026）现场，万联易达给出了答案——产业智能体互联网。这不仅仅是一次AI应用能力的全球亮相，更是对未来产业组织形态的重新定义。

万联易达集团副总裁杜新凯提出，“构建能‘自动驾驶’的产业智能体互联网”，撕开了AI+产业落地难的现实裂缝。而“无界、无休、自生长”将是产业智能体互联网未来发展的重要关键词。

过去三十年，互联网虽已全面演化为信息触达、交易撮合与流程协同的效率倍增器，但其底层逻辑仍由“人”主导。发信息靠人，下订单靠人，跨部门协作还得靠人。“人是系统运转的开关，也是瓶颈”，杜新凯表示，自动驾驶式的产业智能体互联网，让产业系统摆脱对人的依赖，实现自主化运转。

要理解产业智能体互联网，还需从万联易达的两次关键“AI落子”说起。

缘起WAIC：从大模型底座，到智能体网络

时间回溯到2025年8月的WAIC，在由第一财经举办的3×24演播室中，万联易达宣布打造产业级AI大模型。

仅仅两个月后，“万联摩尔”横空出世。作为全产业AI大模型，它扮演了地基的角色——向下封装算力与模型能力，向上为各类产业智能体提供标准化的能力调用接口。

而依靠万联易达沉淀的结构化行业知识、多模态产业数据和跨产业实际场景，万联摩尔不仅解决了“单个智能体能不能跑”的问题，更赋予了智能体感知、推理、决策、执行四项核心能力。

在杜新凯看来：“单点能力的成熟只是第一步，真正的挑战在于如何让智能体在产业场景中实现规模化协同运转。”

为解决“智能体跨组织一起跑”的问题，今年4月，万联易达提出“推进产业智能体互联网建设”理念并披露了依托万联摩尔实现互联互通的商用系统。此后，万联易达在联合中国互联网络信息中心（CNNIC）、中国电信召开的“智能体互联网域名与网关系统暨产业应用成果发布会”上，推出了产业智能体协同应用平台。作为“产业智能体互联网”的前身，该平台成功入选本届WAIC2026智能体创新实践案例。

打破“中心化”藩篱：产业智能体互联网将“无界、无休、自生长”

从产业智能体协同应用平台，到WAIC 2026全球亮相的产业智能体互联网，历经了83天的研发迭代与市场检验，也直面过去30年的产业发展痛点。

“过去，无论是消费互联网还是产业互联网，其底层逻辑都是高度中心化的。少数超级平台汇聚流量、数据与交易，企业想要触达上下游，往往必须支付昂贵的‘过路费’。”杜新凯认为，这种中心化模式在消费端虽然高效，但在产业端却造成了效率损耗和信息孤岛。

何以破局？在万联易达构建的产业智能体互联网中，每个企业将拥有代表自身利益、能自主运转的“企业经纪人智能体”。它们不再是被动等待指令的“助理”角色，而是能够基于市场行情和企业经营数据，主动进行决策与协同的“经纪人”。

以一个现实事件为例，当某车企的经纪人智能体发现订单波动后，它会自动向钢厂排产智能体发出调整请求，随后向物流公司智能体索要最优运力方案，并向金融机构智能体触发额度调整。整个链条无需人工干预，大幅提升跨组织协作效率，破除了传统中心化互联网平台无法聚合智能体的桎梏。

杜新凯将这一演进定义为“AI-native组织变革”。他强调，这不是在现有组织架构上简单叠加AI，而是以AI为原点，重新设计组织的运转方式。基于此，产业智能体互联网呈现出三大颠覆性特征。

首先是“无界”，它突破了企业围墙与地理距离的局限，将协作半径从内部部门延伸至产业链全域，实现数据跨企业流动与业务跨组织协同，消融了物理层面的组织边界。其次是“无休”，产业智能体互联网支持7×24小时不间断运转，让智能体协作无需休息、不受时区限制，产业决策延迟从“天”级压缩至“秒”级，带来了响应速度的指数级跃升。更重要的是“自生长”，区别于传统AI智能体的“投喂”方式，企业经纪人智能体在执行任务中积累的数据与经验会回流至底层模型，并持续反哺提升全网智能体的能力上限，实现越用越聪明的自我进化。

这种分布式架构的本质，是对产业权力的再分配。当前，中国登记注册的企业数量超6000万户，其中约有2600万户的生产性企业和生产性服务企业已具备数字化基础和智能体需求。在2600万种复杂的经营场景中，万联易达相信，当有2600万个智能体开始自主执行、跨组织协作，中国的产业运行逻辑或将被彻底重构。

“产业智能体互联网将是全球化的”

在杜新凯看来，产业智能体互联网的更大想象空间在于将中国的产业势能向全球输出。

长期以来，中国作为全球供应链中枢，拥有全球最完整的工业体系和最丰富的产业场景。而在智能体时代，如何将实体产业“硬”优势转化为标准与规则的“软”实力，一直是行业探索的方向。

产业智能体互联网提供了一个契机。随着千万个代表中国企业的智能体跨越地理边界，与全球产业链进行无缝对接，信息差将被消弭，决策链将被极度压缩。

“全球产业链的几乎每一条线都流经中国，这是我们的底气。”杜新凯指出，产业智能体互联网有望成为中国产业能力全球化的底层管道。通过这套系统，中国的供应链管理经验、智能制造能力等方方面面将向外延伸，中国密集的产业网络将不仅服务于国内大循环，更将深度参与国际大循环。

诚然，产业智能体互联网的发展之路并非坦途，目前仍处于早期阶段。杜新凯坦言：“界定企业经纪人智能体的能力边界，建立跨组织自主协作的信任机制，产业智能体互联网中涉及的每一项现实挑战，都需要时间来证明，但目前的发展方向已然清晰。”

喧嚣褪去，理性回归。

当人工智能行业不再执着于千亿、万亿的参数比拼，企业关注的焦点则更具现实意义：AI如何从“聊天机器人”进化为“生产力工具”，真正融入经营决策全流程。

2026世界人工智能大会（WAIC 2026）期间，万联易达企服集团负责人朱冰在第一财经举办的“4×24小时大放送”专访时认为：“AI发展的下半场，从拼模型、拼算力，到了拼价值、拼落地，尤其是AI应用到企业服务场景中，向企业交付的不是90%准确率，而是100%确定性的服务成果。”重庆人工智能学院副院长（“通境”三创服务平台负责人）吕鹏表示，AI的发展已经到了为企业（包括OPC）和场景服务的价值兑现阶段，其关键支撑在于“应用场景、可信数据和智能体服务网络”。

跳出模型围城：从“技术本位”到“场景渗透”

过去几年，通用的生成式AI在企服领域的应用大多停留在“Copilot”（副驾驶）阶段——辅助写邮件、润色文案、生成PPT等。千亿、万亿参数曾是衡量AI能力的关键标尺之一。

然而，“技术本位”的逻辑并未触及企业服务的核心痛点。企业关注的不止于模型能力，更在于AI能否真正创造经营价值，并在真实场景中得到验证。朱冰认为：“企业购买服务，不是为了获得一个更聪明的搜索引擎，而是为了解决实际问题。比如注册一家公司、处理一笔税务、起草一份合规合同。这些任务容错率为零，这就要求AI必须从回答问题进阶到给出100%确定性的交付成果。”

这一转变标志着AI落地到企业服务场景，正从“技术本位”向“客户本位”的根本性迁移。吕鹏从技术演进的角度解释，上半场关注的是模型能力的上限与边界，下半场则必须挖掘模型应用的价值空间。“这就需要将AI从‘无序发展’状态转变为‘定向赋能’状态，在企业应用过程中解决幻觉和不可控问题。”

万联易达的解法是构建以“企业经纪人智能体”为节点的产业智能体的协同应用。以AI企业服务平台“万大圣”为例，面对企业提出的经营需求，万大圣搭载的AI企服经纪人智能体将自动完成需求解析、任务拆解、资源匹配与流程协同，并持续跟踪全流程服务进度，打通了从需求提出到成果交付的完整链路。

在行业看来，这种模式的兴起，意味着AI企服正在经历从“+AI”（在原有系统上叠加AI功能）到“AI+”（以AI重构业务逻辑）的质变。在AI+企业服务的赛道上，拥有丰富应用场景和高质量可信数据的玩家，或将逐渐占据主动权。

重构企服逻辑，AI+从“单点提效”到“闭环履约”

当前有不少AI应用提高了单点效率，在测试环境中同样表现惊艳，但是进入到复杂的企业实际场景中仍频频“翻车”。制约产业 AI 规模化落地的核心瓶颈，并非模型算力，而是缺少贴合企业经营的行业规则、专属数据与业务约束条件。对此，朱冰认为，其关键在于要将Harness工程引用到AI企业服务场景中去，为每个企业建立一套Agent OS。万联易达正在全力打造的产业智能体互联网，正是Agent OS落地的关键载体。朱冰表示，“产业智能体之间的协同，就是要让不同企业、不同岗位、不同业务场景中的AI智能体像专家一样高效协作。最终帮助企业‘从通用问答到产业决策、从单点工具到业务协同、从单个智能体到智能体网络’等三个方面实现跨越。”

在吕鹏看来，Agent OS不是要替代传统的企业ERP或CRM系统，而是让这些系统能“活起来”的职能层。它解决的核心问题是，让AI在企业服务过程中，能“进流程、办实事”。重庆市“两院一湾”打造的“通境”三创服务平台，也是服务广大企业群体的通用人工智能平台，但聚焦点在于服务广大青年群体（OPC）与小微企业，这一点可以与之形成互补，共建智能时代的AI赋能企业发展生态。

以一个典型的“跨区域设立子公司”场景为例。传统模式下，企业需要多头对接注册地工商、开户行、税务局及办公场地服务商。而在产业智能体的网络中，AI企服经纪人智能体只需根据指令，即可无缝调度工商、财税、法律等多个领域的服务智能体协同作业，保障服务连贯推进。

这种架构不仅考验多智能体调度的技术能力，更考验跨组织信任机制的建立。随着可调用智能体的能力不断提升，或将催生一个更为庞大的企服应用生态，让中小企业也能低成本享受顶级的AI企业服务。

重塑服务标准：从“撮合交易”到“严选履约”

在AI企服平台的商业化路径上，“万大圣”摒弃了传统的服务交易撮合，而是选择了以AI智能体为核心重构整个服务链路，打造“AI严选+智能履约+全场景覆盖”的发展模式。

朱冰坦言，面对传统企业服务平台“供需错位、运营低效、协同繁琐”等痛点，企业服务市场长期存在着“劣币驱逐良币”的现象，这也意味着“每个企服赛道都值得用AI重做一遍”。

从行业看来，依托AI赋能，很多企服赛道都有机会实现大幅度的提质增效。朱冰表示，“让AI落地应用，本质上就是通过一个个企服场景来实现的，而万大圣AI企服平台的终局，更是要让AI必须对服务结果负责”。其中，AI严选模式，利用算法对服务商进行了严格管控，形成能力画像，关键目的在于解决企业“找不到、信不过、结果没保障”的难题。而智能履约体系，实现了企业服务的标准化工序，保障服务交付的确定性。

数据显示，目前，万联易达AI企服平台已交付服务的客户满意度达98%。吕鹏认为，这种闭环模式建立了一套全新的“可信服务标准”，将极大降低企业服务的时间和采购成本。

展望未来，根据Gartner预测，预计到2028年，企业服务智能体的使用占比将达到30%。当AI能够理解复杂的企业逻辑并自主执行任务时，一场重塑商业文明的智能革命才真正拉开序幕。在这场变革中，谁能率先构建起“懂业务、能执行、负责任”的智能体服务网络，谁就将掌握下一代企业服务的制高点。

在朱冰看来，未来的企业服务将是“一群AI智能体”在跨企业、跨岗位之间协同工作。“我们将持续推进‘交易平台+AgentOS+FDE履约体系’三位一体的闭环生态系统建设，来打造AI时代的企服AppStore。让企业在开展一项新业务时，无需再组建繁琐的团队，只需在万大圣AI企业服务平台一键启动，即可用智能体组合服务，更加高效地获得100%确定性成果。”