近日，國新辦舉辦“開局起步‘十五五’”系列主題新聞發布會，工信部明確提出要加快推進新型工業化，推動傳統產業改造升級，傳統重工業高端化、智能化、綠色化轉型方向進一步明晰。順應產業發展大勢，萬聯摩爾正式發布首份本體圖譜視角下產業鏈AI研究報告《黑色金屬產業鏈智能趨勢報告：政策、城市與企業的三角共振》，系統闡述了產業本體圖譜的設計邏輯、黑色金屬產業鏈的智能轉型實踐與未來產業AI的演進路徑。
該報告不僅標志著我國在產業級AI底層認知框架上取得實質性突破，更為新型工業化背景下產業鏈智能化升級提供了可復用的方法論與實踐范式。
業內人士指出，萬聯摩爾此次發布的研究報告，表面上是關于一家AI企業的技術實踐總結，實質上折射出我國產業AI發展正經歷從通用智能向結構性智能的范式遷移趨勢。
一、從學術探索到產業深耕：萬聯摩爾本體圖譜技術的發展歷程
萬聯摩爾產業本體圖譜技術的應用實踐，是一項兼具學術深度與產業復雜度的系統性探索工程。萬聯摩爾在此領域的探索，始于一個高規格的學術起點。
今年2月，萬聯易達組織舉辦“以應用破局·以生態聚力”為題的“AI+產業發展”專題研討會，特聘清華大學人工智能研究院常務副院長、歐洲科學院外籍院士孫茂松擔任專委會首席顧問，領銜成立全國首個“產業人工智能研究與應用專家委員會”，共同推動產業AI大模型萬聯摩爾的構建、研發和應用工作。
此后，專委會錨定國民經濟97個行業大類，攻堅產業本體圖譜技術的全面應用工作。作為國民經濟的基礎性、支柱性產業——黑色金屬產業鏈被確立為第一個重點試點產業鏈，其產業鏈條長、品類復雜、主體眾多、價格傳導機制精密，是檢驗產業本體圖譜技術成熟度的“試金石”。
二、三大亮點解析：關系圖譜、品種級分析與場景智能體
萬聯摩爾將傳統產業鏈圖譜升級為“關系圖譜”，從根本上彌補了傳統圖譜“重品種、輕關系”“有節點、無主體”的短板。
據報告披露，黑色金屬產業鏈核心品類相關鏈上企業共423家，包含生產型企業202家、貿易型企業94家、消費型企業181家。各主體經由復雜的“供給—流通—需求”網絡實現緊密關聯，形成動態演化的產業生態系統，該系統致力于攻克通用大模型在識別交易主體、梳理供需傳導鏈條、研判環節波動的全鏈傳導效應等結構性問題上存在的短板。
此外，該本體圖譜設定了兩個原點——原煤與原礦，且深入到三級品類的顆粒度，以焦煤類目為例，下設主焦煤、1/3焦煤、肥煤、瘦煤、氣煤等5類焦化生產最核心的基礎煤種，又增加非單一原生焦煤品種的混合煤——入爐煤。在萬聯摩爾行業研究院專家王成看來，模型問答結果的有效性、是否能真正助力業務流程，往往取決于分析單元是否達到“可交易、可定價”的品種級。
這一判斷直指產業AI落地的核心痛點，萬聯摩爾將品種級分析能力作為本體圖譜的核心技術指標，實質上是在為產業AI設定一道“可用性門檻”，唯有跨過這道門檻，AI才能從輔助參考工具升級為可信賴的業務決策伙伴。
報告中最具前瞻性的技術實踐，是圖譜中囊括了產業問數、價格預測、企業洞察等智能體服務，將產業級專家技能系統性封裝嵌入一個入口，完整覆蓋產業決策場景。
理解萬聯摩爾實踐的意義，需要將其置于產業AI發展的更廣闊語境中審視：
當前，通用大模型在產業場景中的局限性已日益顯現，萬聯摩爾的前沿實踐，其意義不僅在于解決了一個產業鏈的智能化問題，更在于驗證了一條可復制的路徑：以本體圖譜為認知底座，以關系建模為結構框架，以品種級精度為可用性門檻，以場景智能體為普惠機制，構建產業AI的完整能力棧，也為傳統產業的智能化轉型大幅降低了應用門檻。
在全球產業鏈重構的大背景下，產業鏈的安全、韌性和效率，已經成為國家競爭力的核心維度。AI技術若要在其中發揮實質作用，就不能止步于對話交互類淺層應用、優化局部效率的單點智能；而必須邁向能夠讀懂產業結構、解析供需傳導邏輯、支撐產業交易決策、統籌調度多場景智能體的更深層次的產業智能。
轉自：中國工業報
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