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

< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400"> 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 量子位的朋友们 2026-09-16 16:51:02 来源： 量子位 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。 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