在2026世界人工智能大会（WAIC）期间，人工智能与实体产业深度融合成为焦点议题。中国移动首席科学家冯俊兰接受专访时指出，当前行业正经历从技术探索向规模化落地的关键转型，预计未来一至两年内将出现颠覆性变革。她强调，"AI+产业"的核心在于通过技术融合重构产业形态，创造具有前瞻性的新业态。
针对企业转型路径，冯俊兰提出"双主线"发展策略：一方面通过现有产业体系挖掘规模化商业价值，另一方面利用AI技术重塑产业底层架构。她特别指出，超九成大型企业已布局人工智能应用，但多数仍处于单点试验阶段，尚未形成系统性变革。这种认知觉醒与落地实践的差距，正是当前产业智能化面临的主要矛盾。
制约AI规模化落地的三大瓶颈被重点剖析。技术层面，现有通用人工智能难以满足企业复杂场景需求，尤其在多方协同、实时决策等环节存在明显短板。产业基础方面，传统企业数据标准化程度低，数字化改造成本高昂，导致转型节奏缓慢。更关键的是，安全可信体系尚未完善，数据隐私、算法偏见等问题持续困扰企业决策。
对于转型切入点的选择，冯俊兰提出差异化策略。大型企业应聚焦核心业务单点突破，通过战略定力推动全域变革，如中国移动历时十年完成的客服智能化改造，最终实现运营成本下降40%、客户满意度提升25%。中小企业则可依托AI技术重新定位业务，在细分领域快速建立竞争优势，这种灵活转型模式可使转型周期缩短60%以上。
数据要素的治理创新成为讨论重点。冯俊兰反对盲目扩张数据规模，强调应建立"业务导向"的数据采集机制。她以通信网络运维为例，通过精准识别关键参数，将数据治理成本降低70%，同时使故障预测准确率提升至92%。这种动态数据供给体系，有效解决了数据冗余与价值缺失的矛盾。
在数据流通领域，分层价值分配机制被视为破局关键。冯俊兰提出"数据运河"理论，通过技术手段确保数据收益沿价值链反向传导，形成正向激励循环。某工业互联网平台的实践显示，这种模式使数据共享意愿提升3倍，同时将数据泄露风险控制在0.5%以下。她特别指出，技术保障与制度设计必须同步推进，单纯依赖技术封锁或行政命令都难以持续。
关于AI的价值维度，冯俊兰突破传统认知框架。她认为，降本增效仅是初级目标，产业智能化的终极使命在于培育新质生产力。以智能制造为例，AI驱动的生产线重构可使定制化成本降低55%，交付周期缩短40%，这种非线性增长模式正在重塑全球产业竞争格局。她透露，某汽车企业的智能工厂改造项目，已实现从"人找问题"到"问题找人"的范式转变。
面对行业质疑声，冯俊兰保持审慎乐观。她指出，尽管当前AI应用仍存在30%以上的场景适配缺口，但随着多模态大模型、边缘计算等技术的突破，产业变革速度将超预期。最新调研显示，78%的企业计划在未来18个月内加大AI投入，这种集体行动将形成不可逆的转型浪潮。她特别提醒，企业需建立动态评估体系，避免陷入"为智能化而智能化"的误区。
