财联社7月22日讯（记者 付静 实习记者 朱洺锐）近几年，AI行业焦点主要集中于模型能力，今年的“龙虾热”则加速了智能体在各领域的规模落地。

财联社记者最新获悉，智能体在产业端逐渐扎根真实场景，并从单体发展向协同互联演进。

“目前已有近5000家企业接入我们的产业智能体互联网，大宗商品、物流领域反馈尤其积极，产业链上下游的参与度正快速提升。”万联易达集团副总裁杜新凯在接受财联社记者专访时称。

刚刚落幕的WAIC2026期间，万联易达产业智能体互联网亮相。此次，大模型与生成式AI赛道的超六成参展商将智能体作为主要亮点，腾讯、蚂蚁集团、百度、阿里云、阶跃星辰、商汤科技、网易有道等公司纷纷亮出最新智能体“大招”。

智能体发展蓬勃离不开政策层面助推。工信部、国家数据局推动的“模数共振”行动为产业级智能体规模化落地提供支撑。三部门《智能体规范应用与创新发展实施意见》则将智能体定义为具备自主感知、记忆、决策、交互与执行能力的新型智能系统，并将长时记忆、群体协同、复杂任务规划等能力列为重点突破方向。

财联社记者了解到，万联易达曾于去年发布全产业AI大模型“万联摩尔”，向下封装算力与模型能力，向上为各类产业智能体提供标准化的能力调用接口。基于做产业互联网积累的优势，万联易达构想率先提出产业智能体互联网概念，核心面向生产制造和生产性服务场景，已于4月推出产业智能体协同应用平台。

杜新凯认为，解决了“单个智能体能不能跑”的问题后，现在正是布局产业智能体互联网的关键窗口期。他判断：未来1-2年是智能体互联网的重点场景规模化落地期，未来3-5年则是全产业生态成熟期，“普及速度大概率会比当年的传统产业互联网快。”

万联易达集团副总裁杜新凯 受访者供图

以下为专访实录：

财联社：为什么智能体需要形成集群、打造互联网？您如何定义智能体互联网？

杜新凯：OpenAI爆火后，大模型驱动了新一轮AI创新浪潮，智能体出圈后，特定任务、固定场景、指定问题也都能被很好地解决。那什么是解决不了的？具体到产业链层面，产业AI的协同应用问题，比如企业的采购、销售，涉及到交互沟通，依靠单一智能体是解决不了的。

单个智能体本质上只能完成单点任务，价值边界有限。只有海量智能体连接成网，跨企业、跨行业协同，才能释放网络效应带来的指数级价值，这与互联网的发展逻辑类似。

对于智能体互联网，我们的定义是：以统一的身份标识、交互协议、安全规则为底层基础，实现海量智能体自主发现、可信交互、分工协作的新型网络基础设施。

财联社：它主要面向哪些场景？在产业发展中如何发挥作用？带来的最本质变化是什么？

杜新凯：产业智能体互联网核心面向生产制造与生产性服务场景，服务于企业级供需匹配、交易履约、产业链协同，是智能体互联网在产业端的核心落地方向。

运行逻辑在于，每家企业都拥有专属的企业经纪人智能体，代表企业自身的利益与经营规则，在网络中主动挖掘商机、匹配供需、商务谈判、对接物流金融服务、跟进全链路履约。相当于把过去需要大量人工完成的跨企业对接工作，交给智能体7×24小时自主完成。

带来的最本质变化，是让产业流转的核心从“信息流动”升级为“决策流动”。对产业互联网来说，意味着底层逻辑的切换：从中心化的流量逻辑、平台抽佣逻辑，转向分布式的价值逻辑、协同逻辑。未来的产业互联网，不再是少数平台掌握流量入口、收取“过路费”，而是所有企业都能平等接入、公平竞争，逐步实现服务平权，产业生态会更高效、普惠、有韧性。

财联社：相关部门和业内怎么看智能体互联网？

杜新凯：整体来看，政策顶层设计有标准、学界有共识、产业有需求，智能体互联网已经从概念探讨进入了落地加速期，方向已经非常明确。

政策层面，今年《人工智能 智能体互联》系列7项国家标准正式发布，覆盖身份、交互、安全等全链路规范。国家层面已经完成顶层布局，将智能体互联网作为AI赋能实体经济的核心基础设施来推进。

学界层面，清华大学孙茂松、杨士强等行业权威学者都明确提出，智能体的规模化产业协同，是AI从实验室技术转化为现实生产力的关键路径，是产业组织方式的根本性变革。

产业层面，目前近5000家企业率先接入我们的产业智能体互联网，大宗商品、物流领域反馈尤其积极；我们和CNNIC等共建基础设施，产业链上下游参与度正快速提升。

财联社：为什么大宗商贸领域接入较快？

杜新凯：第一，万联易达由中泽集团出资设立，在之前30年的经营过程中，深切体会到商贸、物流等传统产业面临的痛点，也是基于对行业的理解和积淀，让我们能更懂业务场景、更懂企业需求。企业更希望通过人工智能提质增效，这也为我们建立起了起跑优势；

第二，大宗商贸领域，智能体应用在场景中的穿透力更高。

如采购环节，传统以人为主的模式存在明显的效率天花板，再资深的采购专家，同时高效对接的供应商也不过十来家，但换成Agent to Agent模式，理论上可以无限扩展，不受人力带宽限制。撮合场景，大宗商品价格瞬息万变，下游企业往往被动卡在上游端到端的沟通链条中，而智能体对多任务的同时处理、自动匹配供需能力，响应速度和准确度都远超人工。

财联社：现阶段就探讨智能体的大规模协作，会不会为时过早？

杜新凯：恰恰相反，现在正是布局大规模协作的关键窗口期。

一方面，技术确实还在持续迭代的早期阶段，但产业落地从来不是等技术完全成熟再进场，所有成熟的产业网络，都是边落地、边验证、边迭代出来的。另一方面，“大规模协作”不是空谈概念。我们已经在大宗商品场景跑通了多智能体全链路采销协同，验证了技术可行性。

财联社：产业智能体互联网是封闭还是开放生态？

杜新凯：两种路线并非二元对立。

我们坚持在底层核心能力上全栈自研，在自己生态里把大宗贸易、物流、金融这些已经有数据积淀、深度理解Know-How的场景击穿，做成样板点。但是产业场景的复杂度也决定了单靠我们自己是无法穷尽所有垂直领域的，所以我们也很欢迎行业内的专业智能体接入到网络中。

财联社：公司的全产业AI大模型“万联摩尔”在智能体互联网中发挥什么作用？为什么说是“全产业”？

杜新凯：万联摩尔是产业智能体互联网的能力底座，一方面为智能体提供行业知识、推理和决策能力。例如，用户通过通用大模型也可获取焦炭实时价格，但一些通用大模型有时不会提供主产地价格信息，或者提供的信息不全。另一方面，沉淀并反哺产业协同经验，实现持续优化。

其特点在于，覆盖97个行业大类；从研发、生产、供应、销售到服务、管理，覆盖企业经营全流程场景；基于万联易达多年产业互联网运营积累的百亿级结构化产业数据训练，并非通用语料训练的泛用模型。

财联社：目前智能体互联网发展现状如何？面临哪些机遇和挑战？

杜新凯：发展现状可以总结为：底层标准已经成型（7项智能体互联国家标准发布，身份、交互、安全的底层规则已经明确），核心基础设施落地（智能体域名系统、网关系统等核心基础设施已经发布商用），重点场景跑通验证（大宗商品等高频标准化场景已跑通全链路），规模化普及刚刚起步。

机遇方面，一是国家大力推进“人工智能+”行动、培育新质生产力，产业智能化是明确的发展主线；二是企业降本增效的诉求持续增强，传统数字化的边际效益已经见顶，亟需新的技术范式突破瓶颈；三是中国拥有全球最完整的工业体系和最丰富的产业场景，是智能体互联网落地生长的最佳土壤。

挑战方面，一是产业认知仍需培育，很多企业对智能体的价值、落地路径还不了解；二是跨厂商的标准互通还需持续推进，异构智能体的互联互通仍有壁垒；三是信任机制与权责体系还需完善，如智能体交互的责任界定、数据安全保障等都需要行业共同探索。

财联社：把决策权交给算法，是否面临安全、责任边界问题？

杜新凯：这是非常核心的问题，也是我们从项目第一天起就放在首位的底层原则。首先要明确一个前提：产业智能体互联网从来不是把所有决策权完全交给算法。

我们接入了国密级安全架构。其权责边界非常清晰。企业经纪人智能体的所有行为都代表所属企业意志，责任主体始终是企业，所有权限都由企业自主设定。

基于分级授权机制，企业可灵活划定智能体权限边界，如一定金额内的采购可以自主比价，超过额度必须人工审批；常规商务条款可以自动磋商，核心合同条款须人工确认。

此外，全程可追溯可审计。智能体的每一次交互、每一步决策、每一笔交易都有完整日志存证，出现问题可清晰界定责任。

财联社：智能体互联网走向技术成熟、被产业接受，需要多久？

杜新凯：产业级技术普及从来不会一蹴而就。

我们判断，未来1-2年是重点场景规模化落地期。大宗商品、物流、产业金融这些场景会率先普及。未来3-5年是全产业生态成熟期。随着技术迭代、标准完善，跨行业、跨领域的协同会成为常态。

节奏会受技术迭代速度、标准推进效率、产业接受度的影响，但可以确定的是，我们已经跨过概念验证阶段，产业普及的速度大概率会比当年的传统产业互联网更快。

财联社：传统产业内的中介型角色是否会被重构甚至淘汰？

杜新凯：更准确的表述应是价值重构与能力升级，让服务平权。

传统产业中介的核心价值是消除信息差、对接供需两端。当智能体互联网让信息更透明、供需对接更高效的时候，单纯依靠信息差盈利的中介角色，确实会面临转型压力。但与此同时，具备专业服务能力的中介，价值反而会被放大。

比如专业的质检服务、风控解决方案、深度供应链整合服务，这些依赖专业经验的深度服务，智能体无法替代；中介机构反而可借助智能体提升服务效率、扩大服务半径，从“信息撮合者”升级为“专业服务提供商”。