AI大模型工场举办2026产业生态大会
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AI 摘要依据下方信源原文自动整理，非原文转载大会把镜头转向交付
9月15日在北京举行的这场大会由AI大模型工场主办，主题定为「智能生长，产业共生」，距离上一次行业聚首已过去两年。主办方把讨论重心从模型能力本身挪到产业落地环节，关注的是AI怎样从演示品变成业务系统里真正跑起来的部分，以及怎样从孤立工具走向产业链上下游的配合。AI大模型工场联合创始人孟好为在开场时提到，行业当下缺少的不只是信息，更在于把信息转成判断、把判断转成合作、再把合作转成可交付成果的那套能力。大会安排了八位来自不同企业的分享者，覆盖大模型产品、数据基础设施、工作平台、营销内容与安全等方向，各自讲述进展与观察。整场讨论围绕算力、数据、安全与场景几条线索展开，形成跨行业的对话。
从辅助工具到数字员工
孟好为把视野放到产业链尺度，描述一次模型调用背后牵动的电力、数据中心，乃至更上游的矿产、铁路与港口，认为模型、算力、能源、资源与基础设施已经彼此嵌套。在应用端，他判断工作形态会从人做事、AI帮一环，转向人给出目标、AI持续执行、人验收结果并承担责任的模式。他由此提出三个问题：企业握有什么难以被替代的能力，所在产业下一处最难解决的问题在哪里，能否先把它做成客户愿意付费的结果。商汤科技大模型产品副总裁贾安亚则给出另一组判断，认为AI回答的是能不能做，人回答的是值不值得做，行业正从会说走向会做，从单一模型走向一套技术栈，并从能力驱动转向价值驱动。她提到，模型与开源代码趋于普及时，企业不必再为AI找场景，而要先找到高价值问题。
小浣熊的规模与门槛
贾安亚披露了商汤小浣熊的进展：个人用户已超过2000万，服务企业超过8000家，能力范围从数据分析延伸到复杂任务规划、工具调用，以及企业端云结合的工作流。她强调，个人效率提升并不自动等于企业效率提升，企业真正关心的是获客、增长、经营优化与最终回报。因此AI进入企业不能只交付一套工具，难点在于把通用能力转成标准化交付体系，再借标准化实现个性化结果。她认为企业需要的是端到端、可衡量的价值，工具只是起点，能否与企业数据、流程和具体业务结合，把精度与可用性做到生产环境的要求，才是关键。她还表示，AI的定位不是取代人，而是放大人的经验、判断与核心竞争力。
工业数据与工作重组
涛思数据联合创始人李广指出工业场景存在数据、语义与智能三重断裂，TDengine从采集、时序存储、工业本体、实时计算到智能体运行时搭起数据底座，并尝试把设备异常感知、分析、判断与行动串成闭环；通过Skills机制，工业分析算法、行业知识与第三方系统连接能力被封装成可插拔模块。他认为工业AI无法由单一企业完成，需要平台、行业专家、设备企业与生态伙伴共同建设。iPollo创始人王宇把变化归结为能力的复制与时间的并行：过去获得律师、工程师或分析师的能力要靠学习或雇佣，如今可以直接调用被封装的能力，并让多个智能体同时工作，重点从我会什么变成我能组织和调用什么。他提到最后一公里仍需人做判断、编辑与校准，人的位置会从执行上移到目标定义与最终决策。
为什么值得看
头部企业齐聚，明确AI从“能做”转向“值不值得做”的产业落地趋势。
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