在2026世界人工智能大会期间，万联易达企服集团负责人朱冰接受专访时指出，人工智能产业正经历从技术竞赛向价值落地的深刻转型。行业焦点已从追求千亿级参数规模转向如何将AI转化为具备确定性的生产力工具，企业服务场景对AI的要求不再停留于准确率，而是需要100%可验证的业务成果。
尽管大会现场智能体、机器人等应用呈现爆发式增长，但朱冰透露企业端AI渗透率不足10%的现实。基于30年产业数字化经验，他带领团队构建了覆盖大宗商品、制造、物流等领域的产业AI体系，通过数百个企业智能化项目验证了技术落地的复杂性。这位兼具外企、互联网大厂和实体产业背景的专家强调，当前是AI真正走向产业化的关键节点。
"企业采购AI服务不是为了获得更聪明的搜索引擎，而是要解决注册公司、税务处理等零容错率问题。"朱冰以万联易达推出的"万大圣"平台为例，说明其通过AI智能体重构服务链路，建立"严选供应商+智能履约+全场景覆盖"模式。该平台摒弃传统撮合交易，转而构建确定性交付体系，这在当前行业具有示范意义。
对于AI发展阶段划分，朱冰认为过去两年属于技术竞赛期，模型厂商主导价值定义；近半年行业共识发生根本转变，竞争核心转向落地价值。他指出通用大模型存在天然局限：虽然擅长宽泛问答，但缺乏垂直行业知识图谱，输出结果存在概率性偏差，这与企业经营场景要求的零误差形成根本矛盾。以大宗商品价格预测为例，产业决策需要四大产区的完整数据链，而通用模型只能提供孤立数字。
实现AI产业化落地需要三大核心要素：深耕行业的专业知识、企业专属数据资产和本地化服务网络。朱冰特别强调约束工程的重要性，这种2026年兴起的新范式通过建立规则约束、反馈机制和工作流控制，为AI套上"可控的缰绳"。他比喻："就像给智能体安装操作系统，确保输出结果可追溯、可验证，这比基础模型本身更重要。"
针对当前行业热议的"落地元年"判断，朱冰提供关键数据支撑：企业AI应用仍集中在问答助手等浅层工具，报销、采购等核心业务流程改造率极低。制约因素在于企业场景对确定性的严苛要求，而通用模型存在的幻觉问题、推导不可追溯等缺陷难以满足需求。他预计到2028年，30%的企业信息化流程将由AI智能体承接，但短期行业将经历泡沫期，大量概念性产品会被市场淘汰。
在朱冰看来，当前产业智能体发展呈现三大跨越趋势：从通用问答转向产业决策，从单点工具升级为业务协同网络，从独立智能体发展为跨企业协作体系。他建议企业不必等待完美通用AI出现，而应基于现有技术匹配应用场景，在落地过程中持续积累行业数据，形成技术迭代与场景优化的良性循环。这种务实路径或许能避免重蹈互联网泡沫覆辙，加速产业智能化进程。
