本文来源：时代周报 作者：王营

当人工智能行业不再执着于千亿、万亿的参数比拼，行业更关注 AI 如何从 " 聊天机器人 " 进化为 " 生产力工具 "。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接受时代周报记者专访时表示，AI 发展的下半场，已从拼模型、拼算力，转向拼价值、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。

与 WAIC 2026 展现出的智能体、机器人、AI 应用等异常火爆现象不同的是，朱冰坦诚，如果去企业做调研会发现，当前企业端 AI 渗透率不足 10%。

朱冰拥有外企、互联网大厂从业经历，后深耕实体产业数字化、智能化，依托万联易达、中泽集团 30 年产业沉淀，搭建覆盖大宗商品、制造、零售、物流、金融等多领域的产业 AI 体系，深度落地数百个企业智能化项目，对通用大模型与产业大模型路线、大厂差异化布局、工业 AI 落地痛点、未来人机分工格局均有一线实操观察。

万联易达企服集团负责人朱冰

朱冰认为，当前可以称为 AI 落地元年。行业泡沫与迭代洗牌同步上演。只有扎根行业、掌握产业知识与约束工程能力的玩家，才能长期走通产业智能化路径。

" 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。" 朱冰说。

目前，万联易达已推出的 AI 企业服务平台 " 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。

行业共识转向：今年是 AI 落地元年

谈及 AI 上下半场的本质分野，朱冰划分清晰：过去两年行业属于 AI 上半场，行业竞争聚焦在拼模型、拼算力，模型厂商定义 AI 价值；近半年以来，行业共识彻底转向，正式开启 AI 下半场。

朱冰认为，AI 产业锚点正在发生变化，下半场竞争核心正从 " 拼技术底座 " 转向 " 拼落地价值 "。AI 价值也不再由模型厂商定义，而是由企业客户在真实业务场景中验证得出，最终形成可落地、可量化、高确定性的业务结果。

" 让 AI 回答问题早已不难，但让 AI 解决企业经营难题，这是当下最大挑战，也是 AI 落地‘最后一公里’的核心矛盾。" 朱冰直言，通用大模型存在天然短板：擅长宽泛问答，却缺少垂直行业底层规则、业务知识图谱，输出存在概率性幻觉，而企业经营、采购、风控、生产等场景，容不得丝毫误差与不确定。

朱冰以大宗商品焦煤、动力煤行情举例，通用模型只能给出笼统价格数字，但产业决策需要四大主产区完整价格趋势、供需预测，缺少行业沉淀的 AI 无法输出业务价值，这就是通用 AI 与真实产业之间难以逾越的鸿沟。

在朱冰看来，AI 下半场落地需要三大核心稀缺资产：深耕数十年的行业 know-how、经过长期沉淀的企业专属产业数据、覆盖全场景的本地化企业服务网络。朱冰坦言，即便拥有产业定制化模型，AI 落地依旧无法一蹴而就，还需要和企业原有业务流程逐步融合，单点突破、循序渐进完成流程改造，产业智能化需要长期投入与产业定力。

对于行业热议的 "AI 落地元年 " 判断，朱冰给出一组关键数据佐证：当前国内企业端 AI 整体渗透率不足 10%，绝大多数企业的 AI 应用仅停留在问答助手、简单文案生成等浅层工具，报销、采购、生产排产、质检等核心业务流程几乎未被 AI 改造。

" 之所以渗透率长期低迷，核心瓶颈在于企业级场景对 100% 确定性的硬性要求，而通用大模型天然存在幻觉、推导不可追溯、结果不可复现的缺陷。" 朱冰说。

泡沫是新技术发展必经阶段

在行业看来，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。

Harness 工程是 2026 年流行的 AI 新范式，其核心哲学是 " 人类掌舵，智能体执行 " ‌。特指为 AI 智能体设计和构建约束机制、反馈回路、工作流控制以及持续改进循环的系统工程实践。

" 如同给 AI 套上可控的马鞍与缰绳，通过规则约束、全链路可解释推导、标准化校验机制，锁定 AI 输出边界，杜绝业务风险。无论是海外主流开源框架，还是国内企业自研系统底层逻辑均需围绕约束工程搭建。这套配套体系的重要性，甚至超过基础大模型本身。" 朱冰说。

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。最终帮助企业实现 " 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。

基于行业现状，朱冰预判产业 AI 将迎来高速增长周期：行业已形成 " 落地价值优先 " 统一共识，资本、人才持续涌入，技术障碍将逐步得到消解，到 2028 年，企业原有信息化系统中将有 30% 业务流程由 AI 智能体承接，市场空间具备极强想象力。

" 但短期行业不可避免存在泡沫与狂热，桌面智能体、各类 AI 营销竞赛等概念轮番起落，大量创业公司、中小厂商会被快速迭代淘汰。比如，明年 WAIC 参展主体可能又将迎来一轮大换血，一批玩家会成为行业发展的‘先烈’。" 朱冰说。

不过，朱冰认为，泡沫是新技术发展必经阶段。互联网时代也曾经历泡沫周期，持续的资本投入与行业试错，才能推动技术持续迭代。当下行业不存在标准答案，大量企业试错探索，反而会加速产业找到成熟落地路径；同时，企业也无需等待完美通用人工智能出现才布局 AI，应当依据现有技术成熟度匹配对应场景，在落地过程中持续沉淀行业数据、优化模型能力，形成技术与场景螺旋共振上升的正向循环。