AI大模型工场2026 AI产业生态大会今日举办，大咖同台共探智能生长与产业共生

9月15日，由AI大模型工场主办的“2026 AI产业生态大会”在北京举行。时隔两年，AI行业再次聚首，共同面对一个新问题：当智能越来越容易获得，未来的竞争力究竟从哪里来？

这个问题的答案，或许就藏在今年大会的主题里。作为国内最懂AI落地与产业生态的垂直行业大会，本届大会以「智能生长，产业共生」为主线，把镜头从技术能力移向产业交付，讨论 AI 如何从演示走向业务、从单点工具走向产业链协同。

这一年，行业对AI的期待明显变了。前沿AI能力持续跃升，Agent加速进入真实业务流程，工业、餐饮、内容、品牌、安全等场景开始要求AI从“能回答”走向“可交付”。

正如AI大模型工场联合创始人孟好为在开场演讲中所言：“AI行业真正稀缺的，不只是信息，更是把信息变成判断、把判断变成合作、把合作变成可交付结果的能力。”

大会现场，AI大模型工场联合创始人孟好为、商汤科技大模型产品副总裁贾安亚、涛思数据联合创始人李广、iPollo创始人&CEO北京市“产教评”人工智能技能生态链主单位理事长王宇、天下秀灵感岛AI产品负责人陈笑君、数美科技副总裁周秋野、勺子AI×勺子课堂创始人，前西贝副总裁宋宣、Weture创始合伙人李杰等八位行业大咖来到现场，探讨分享各自进展和独特观察，从多元视角输出对2026年AI产业发展的观察与研判。

算力、数据、安全与场景：AI产业落地的全链条对话

大会现场，八位嘉宾围绕AI产业落地的核心命题，展开了一场高密度、跨行业的思辨。

开场演讲中，AI大模型联合创始人孟好为首先把视野拉到全球产业链的尺度。

从硅谷的一次AI调用，到电力、数据中心，再到非洲的铜矿、铁路与港口，他提出，今天的AI早已不是一个孤立的软件产业。模型、算力、能源、资源、基础设施彼此嵌套，上下游正在形成越来越紧密的产业联动。

而在应用端，变化也同样明显：AI正在从Copilot走向“数字员工”——过去是人完成工作、AI辅助其中一环；接下来则越来越可能变成人提出目标，AI持续执行，人最终验收结果并承担责任。

由此他留给行业三个问题：我的企业掌握了什么难以替代的能力？我的产业下一处最难解决的问题在哪里？我能否先把它变成一个客户愿意付费的结果？

商汤科技大模型产品副总裁贾安亚随后提出了一个鲜明判断：AI解决的是“能不能做”，人决定的是“值不值得做”。

在她看来，过去两年AI正在经历三次明显转向：从“会说”走向“会做”，从单一模型走向一套技术栈，更重要的是，行业正在从“能力驱动”走向“价值驱动”。

当模型、产品乃至开源代码逐渐走向“平权”，企业不再需要为了AI寻找场景，而是要先找到真正高价值的问题，再思考AI能够创造什么可衡量的增量价值。对于个人，这可能意味着效率提升、收入增长和能力边界扩大；但对于企业而言，个人提效并不天然等于企业提效，企业更关心获客、增长、经营优化以及最终ROI。

也因此，AI进入企业不能停留在“给一套工具”。企业的数据、流程和业务需求高度个性化，真正的挑战是能否把AI通用能力转化为标准化的交付体系，再通过标准化能力实现个性化结果。

商汤“小浣熊”目前已覆盖超2000万个人用户、服务超过8000家企业，并从数据分析逐步走向复杂任务规划、工具调用以及企业端云结合的工作流。

她尤其强调，企业要的不是Demo，而是真正端到端、可衡量的价值。工具只是第一步，如何与企业数据、流程和具体业务场景结合，并把精度、可用性真正做到生产环境要求，才是AI进入企业的关键。与此同时，AI并不是为了替代人，而是把人的经验、判断与核心竞争力进一步放大。

而当AI从办公室走进工厂，数据成为首先需要跨越的门槛。

涛思数据联合创始人李广认为，工业场景存在数据、语义、智能三大断裂。围绕这一问题，TDengine从数据采集、时序存储、工业本体、实时计算，到AI智能体运行时形成完整数据底座，并试图进一步把设备异常感知、数据分析、判断和行动形成闭环。

同时，通过Skills机制，将工业分析算法、行业知识以及第三方系统连接能力封装为可插拔模块。李广认为，工业AI不可能由一家企业独立完成，未来一定需要由平台、行业专家、设备企业与生态伙伴共同构建。

iPollo创始人&CEO北京市“产教评”人工智能技能生态链主单位理事长王宇分享了AI获得能力之后如何重新组织工作的思考。

在他看来，AI时代最核心的变化可以归结为两件事：能力的复制，以及时间的并行。

过去，一个人想获得律师、工程师或分析师的能力，要么自己学习，要么雇佣专业人才；AI出现后，人可以直接调用被封装的能力，并让多个智能体并行工作。未来真正重要的，也将从“我会什么”变成“我能组织和调用什么”。

基于这一判断，iPolloWork试图构建面向下一代工作的AI Work平台，让Agent与人、Agent与Agent形成新的协作关系。

王宇认为，AI虽然已经可以完成绝大部分基础工作，但“最后一公里”依然需要人进行判断、编辑和校准。未来不是人退出工作，而是人的位置从大量执行工作进一步上移到目标定义、组织能力和最终决策。

AI进入企业，也正在改变品牌与用户之间的连接方式。

天下秀灵感岛AI产品负责人陈笑君提出，2026年品牌AI营销出现三个明显变化：认知升级、预算重构与数据基建。

随着AI逐渐成为新的信息与决策入口，品牌竞争已经不只是“有没有被看到”，而是“能不能被AI理解、引用，并最终进入用户决策”。因此，GEO、Agent、AIGC不应再只是传统营销预算中的一个实验项目，而需要企业建立独立预算和新的ROI评价标准。

与此同时，过去大量营销投入属于一次性消耗，而数据则能够沉淀成为反复调用的企业资产。天下秀正在通过达人数据库、营销Agent以及企业数据中台，将选号、投放、监测、复盘等流程进一步AI化。

陈笑君认为，AI的意义并不仅仅是降低内容制作成本，更重要的是能否提高投放效果和最终ROI。

但当AI拥有更多数据、工具和执行权限之后，另一个问题也被推到台前——安全。

数美科技副总裁周秋野将2026年称为AI安全需要真正走上企业“桌面”的阶段。当Agent开始调用软件、操作账号、访问企业数据甚至执行真实动作，传统网络安全的边界也在发生变化。

他将企业当前面临的问题概括为“看不见、说不清、防不住、管不住”，并提出企业需要从“能用AI”进一步走向“敢用AI”：首先看见风险，其次管住行为，再建立覆盖全生命周期的治理机制，并最终落实到强制标准与合规体系中。

在他看来，未来AI安全不只是一个技术问题，而是治理、技术和运营共同组成的系统工程。随着Agent越来越深入业务流程，提示词注入、智能体投毒、信任与权限风险都将成为企业必须长期面对的基础能力建设。

如果说前面的讨论更多集中于企业数字化场景，勺子AI×勺子课堂创始人、前西贝副总裁宋宣把问题直接拉进了一个5万亿规模、却极其传统和分散的餐饮市场。

勺子AI把大量餐饮行业Know-how沉淀进Agent，目前内置25个细分智能体，覆盖战略、品牌、市场、运营、菜单、外卖等场景，希望让缺乏专业经验的餐饮从业者也能够获得接近专家级的工作能力。

但在真正进入产业之后，宋宣得到的结论反而是：“AI在行业应用中，最不重要的是AI。”

餐饮企业并不关心用了什么先进模型，它们真正关心的是能不能带来增长，投入能不能计算ROI。即使企业老板理解AI，真正推动一线员工使用依然存在大量阻力。因此，垂直AI最大的门槛并不只是模型，而在于行业认知、Know-how、关键场景，以及能否找到真正愿意并能够把AI用起来的人。

“人，才是应用的主角。”宋宣认为，在技术能力越来越趋同之后，AI产业应用真正的壁垒，反而会重新回到对产业本身的理解。

最后，Weture创始合伙人李杰把视线投向正在被AI快速重构的内容产业。

相比餐饮这样的传统产业，AI短剧、漫剧等AIGC内容从一开始就建立在大模型能力之上。AI已经显著降低内容生产成本、缩短制作周期，并把从创意、制作到发行的流程进一步标准化。内容供给因此快速扩张，但随之而来的新问题是：当“生产内容”越来越便宜，下一阶段的竞争力又在哪里？

李杰给出的一个判断是——OPC与交互式内容。

AI一方面会不断放大个人创作者的生产力和创意能力，催生更多“超级个体”；另一方面，内容也将从过去的单向观看，进一步转向实时交互。用户不再只是观看一个固定故事，而能够通过自己的反馈影响剧情走向，使内容真正实现千人千面。

在这一设想中，AI改变的不只是内容生产效率，而是内容本身的形态：从“我生产、你观看”，走向“用户参与、AI实时生成”的双向共创。

智能生长，产业共生的下一程

2026年，AI能力演进走到Agent进业务、具身智能碰物理世界、AI原生应用重构组织流程，行业竞争也从“谁更能生成”切换到“生态谁先跑通”。

纵观整场大会，与会嘉宾的分享虽有领域之别，却逐渐汇集成一组清晰的核心共识。AI价值评判正在从“会不会生成”转向“能不能交付”。

各方讨论普遍落在任务、流程、成本与结果上，而非单纯展示AI能力；底座与场景需要双向对齐，模型、算力、数据、安全构成基础设施一边，工业、品牌、安全、餐饮、短剧构成真实场景另一边，缺任何一端都跑不通规模化。

对AI大模型工场而言，这场大会希望连接的，也不仅是七位嘉宾、七场演讲，而是把模型厂商、基础设施、AI平台、安全企业与行业实践者放在同一张产业地图中，去寻找技术真正走进产业的路径。

当AI越来越容易获得，真正稀缺的或许不再只是“掌握一项新技术”，而是找到一个真实问题，组织起合适的能力，并最终把它变成一个可交付、可验证、有人愿意付费的结果。

这也意味着，AI产业的下一程，正在从单点能力竞争走向更复杂的产业协同。模型要与数据结合，Agent要进入真实流程，应用要回答ROI，安全要为规模化落地兜底，而行业Know-how则决定技术最终能走多深。

从“会生成”到“能交付”，从“能力有多强”到“结果能不能跑通”，AI竞争的衡量尺度正在发生变化。

下一阶段真正拉开差距的，或许不再是谁更聪明，而是谁能把事情做成，并把一次成功，沉淀成可持续、可复制的产业能力。

本文由AI大模型工场提供，量子位获授权转载，观点归原作者所有。