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      杜新凱:AI智能體正從“助理”模式向“經紀人”模式迅速演進

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      編者按

      近日,產聯智庫舉辦“AI賦能產業升級與經濟發展”圓桌對話,邀請來自學界、產業界的嘉賓,圍繞2026年AI智能體熱潮、AI與產業融合、中小企業智能化轉型等核心話題展開深入探討。

      其中,萬聯易達集團副總裁杜新凱結合自身帶領團隊研發全產業AI大模型“萬聯摩爾”的實戰經驗,針對中小企業在AI轉型中面臨的認知誤區、成本困境、風險防控等關鍵問題,分享了可落地的實踐路徑。



      2026年開年,OpenClaw開源智能體突然爆火,資本市場瞬間沸騰,不少人認為AI終于要從“聊天玩具”升級為“實用打工仔”。

      但熱鬧背后,中小企業主們的焦慮愈發凸顯:這波智能體熱潮,到底是能帶來實際收益的真風口,還是只會燒錢的資本泡沫?投入的資金,能實現降本增效,還是最終淪為“交學費”?針對這些核心疑問,萬聯易達集團副總裁杜新凱結合實戰經驗,給出了明確且務實的答案。

      智能體熱潮來襲,全產業AI賽道機會凸顯

      杜新凱指出,面對這波洶涌而來的智能體熱潮,當前市場格局尚未定型,各類AI機構均有參與機會。

      他提出,產業AI的下一階段形態將是“產業智能體互聯網”,智能體的角色正從輔助人的“助理”向代表其利益進行決策與交易的“經紀人”快速演進。

      他特別指出,在“全產業AI”這一垂直賽道,蘊含著巨大機會。OpenClaw、Moltbook等項目的爆火,展現了智能體互聯互通后可能產生的深遠影響,為產業應用提供了關鍵啟示。

      產業智能體互聯網登場,角色從“助理”升級“經紀人”

      當AI真正開始“上崗”,企業主們發現簡單的“工具人”已無法滿足復雜商業場景的需求,產業界正在尋找一種能深度理解業務邏輯、解決實際問題的智能體新形態。

      針對這一行業痛點,杜新凱提出了“產業智能體互聯網”的概念。他分析,其演進呈現兩大核心趨勢:一是角色升級,智能體正從執行具體任務的“助理”模式,向能進行商業判斷、談判與協同的“經紀人”模式演進;二是驅動模式轉變,產業智能體互聯網正從過去以供給側為主的單向模式,轉向供需雙邊無界、雙向驅動的模式。

      他以正在建設的大宗商品貿易智能體互聯網為例,闡釋了未來需求方與供給方智能體可直接交互,從而加速商業進程。

      具體而言,在大宗商品貿易智能體互聯網中,將存在三類核心智能體角色:代表需求方的智能體“經紀人”、代表供給方的智能體“經紀人”,以及負責企業深度洞察、價格分析預測的中間類智能體。以螺紋鋼、焦煤等大宗商品交易為例,需求方智能體可自動同步企業采購需求、預算上限、交貨周期等核心信息,供給方智能體則實時推送自身產能、庫存、報價及履約記錄,雙方智能體無需人工介入,即可基于萬聯摩爾沉淀的百億量級可信數據,完成價格比對、供需匹配、初步談判等環節。其中,中間類智能體可依托封裝的行業專家邏輯,提供焦煤主產地價格對比、螺紋鋼價格波動預測等專業支撐,幫助供需雙方智能體做出科學決策,打破以往依賴人工反復溝通、匯報

      的低效模式,減少人為溝通成本與決策偏差,真正實現大宗商品貿易全流程的高效協同,大幅縮短交易周期、提升商業效率。

      破解ROI焦慮,中小企業AI落地有路徑

      盡管芯片與算力成本呈下降趨勢,但數據整理、流程改造等隱性投入依然高企,許多中小企業老板發出靈魂拷問:投了AI,效率是高了,但利潤呢?這種對投入產出比(ROI)的焦慮,成為阻礙產業AI落地的現實壁壘。

      關于企業AI投入回報,杜新凱指出,AI的短期價值易被高估,長期價值易被低估,企業應用需持有合理預期,遵循由淺入深的原則。

      他透露,其團隊研發的“萬聯摩爾”作為一站式智能體生產力工具,中小企業僅需極低成本即可使用。他強調,應用AI的企業若方法得當,肯定可以降本增效獲益。

      據悉,萬聯摩爾可調用萬聯易達產業生態沉淀的百億量級數據和外部可信數據,具備AI研報創作、價格預測等核心功能,其中多個品類的價格預測準確率達到90%以上,能有效幫助企業優化采銷方案、對抗價格波動風險。

      為破解ROI的焦慮這一痛點,萬聯摩爾以AI應用為核心導向,聚焦產業實際需求,致力于為各類產業伙伴提供輕量化、高價值的智能賦能,讓AI真正服務于企業盈利增長。

      技術破局,筑牢產業AI可信基礎

      在嚴謹的工業場景中,AI最大的毛病“幻覺”,可能帶來致命后果,一個被篡改的數據或錯誤的小數點,足以讓生產線停擺,真金白銀打水漂。產業界急需一套“防忽悠”機制,在無法完全信任單一數據源的情況下構建信任。

      面對產業場景對AI準確性、可靠性的嚴苛要求,杜新凱介紹了其團隊的解決方案:構建“融合產業本體圖譜的結構化思考技術”。該方法通過筑牢可信數據基礎(已集成超百億量級產業數據),并將領域專家的分析邏輯與框架封裝進“本體”,確保回答的專業性與合規性,有效降低AI幻覺風險,實現產業AI從“能對話”到“能決策”的關鍵跨越。

      守護數據資產,可信數據空間平衡安全與價值

      數據作為企業的核心資產,往往是其安身立命之本,然而,引入AI賦能意味著要將沉淀多年的獨家經驗“喂”給系統,老板們普遍心存顧慮:這會不會演變成“教會徒弟,餓死師傅”的資產流失困局?

      針對企業數據安全顧慮,杜新凱提出兩方面策略:一是讓企業先體驗AI帶來的實際價值,建立正反饋;二是技術層面采用“可信數據空間”模式,集成隱私計算、聯邦學習等技術,并通過權威第三方認證,增強企業信任。這種模式如同數據流通的“高速公路”,能實現“數據不出域,可用不可見”,在保障數據安全的同時實現價值共創。

      他同時建議企業對數據進行分類分級管理,權衡數據使用帶來的收益與潛在風險。

      人機協作成常態,人類聚焦高價值決策

      隨著AI能力的指數級躍升,Forbes預測2026年人機協作將成為職場新常態。當智能體開始接管大量重復性甚至決策性工作時,一個終極問題浮出水面:在未來的產業版圖中,人類的位置究竟在哪里?

      展望未來,杜新凱認為在AI時代,人的作用不可或缺,但角色將發生變化。人將更多地扮演“命令下達者”和“結果審核者”的核心角色,從過程操作中解放出來,專注于更高價值的決策與生活。他向創業者建議,應專注戰略與經營,將AI賦能交給專業工具,以實現事半功倍的智能化轉型。



      “產聯圓桌對話”視頻將于本月底正式上線,敬請關注「產聯智庫」視頻號。

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