AI应用的最后一公里 产业公司接棒

“AI的下一站，不是会聊天的模型，而是会行动的智能体。”Google I/O开发者大会上，Google CEO桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）如是直言。

2026年，AI行业正在经历一场深刻的转向：以“聊天”为核心的Chatbot模式告一段落，以“办事”为能力的智能体时代已然来临。

在国内市场，WorkBuddy、千问办公、豆包工作等AI办公产品面世几个月，已经进入不同的工作环境，像一名勤奋的“实习生”一样，协助职场人解决文档处理、代码开发、创意设计等日常工作问题。

那么“实习生”如何变成经验丰富的“行业老兵”？

这正是企业级AI落地的难点：AI能开发代码，但它不了解这家客户的需求；AI能做PPT，但它不知道这个行业的生意策略。换句话说，AI进入真实产业，亟需补足的不是技术，而是场景、数据、流程、经验。

而这些，在产业互联网公司手中。

9月10日，找钢网集团在以“产业AI，落地生根”为主题的第二届贸易企业AI应用论坛上，联合腾讯WorkBuddy正式发布面向B2B贸易场景的AI Agent产品NextB2B，并启动NextB2B生态合作伙伴计划。NextB2B将持续开放产品、技术与产业能力，通过渠道合作、产业互联网平台合作等多种模式，进一步降低企业AI化门槛，让更多产业伙伴不必从零开始，更快进入AI原生阶段，共享产业AI带来的新业务与新增长。

这意味着，以找钢网集团为代表的产业互联网公司，正在将过去十余年积累的数据经验，提炼为AI能力，向上下游、跨行业企业输出。此举也意味着，产业互联网在智能体时代，找到了新的价值。

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AI走向应用落地，对话驱动型企业迎来越级发展的机会

8月31日，工信部发布《关于开展人工智能应用服务商培育专项行动的通知》，提出培育一批“懂行业痛点、通技术机理、知安全风险、善交付运营”的人工智能应用服务商。

国家层面明确将“应用服务商”定位为AI产业链的关键角色，而产业互联网公司在其中天然具备优势。

产业互联网公司深耕贸易流通行业，拥有大量非标准化、强经验、强流程的业务场景。以钢铁贸易为例，钢材品类规格繁多，每笔交易的品质、价格、交付条件都不同；找货比价依赖采购员的人脉和经验，报价判断依赖销售对市场的直觉；一笔交易涉及寻源、比价、报价、合同、订单、物流、结算等多个环节，每个环节都有行业特有的规则和风险点。

AI如何在这些场景中落地？首先要解决的是数据问题，数据又分为过程数据和结果数据。找钢网创始人、董事长兼CEO王东曾说：“先有信息流，再有贸易流。”信息流就是过程数据——跟客户怎么询盘、怎么议价、怎么促进成交；贸易流是结果数据——存储在ERP、电商系统、财务软件中，用来反映公司的经营成果。

过往的企业数字化建设，主要体现在结果数据上，如果只让AI学习结果数据，那它就只会数据分析，如果想让AI学会干活，那它必须学习过程数据。

贸易流通行业的过程数据是分散的，很多交易发生在微信里——需求单、合同、打款底单、发票、对账单都在微信里传递，还有交易发生在电话、邮件，以及面对面的谈判里。

过去十年，不同行业的产业互联网平台，以交易为纽带，将产品、合同、物流、金融等数据在线化、标准化，已经做了一部分工作，但是还远远不够，接下来真正需要建设的是，把贸易流通场景下散落的多源数据，按AI可学习的逻辑存储起来，积累足够的上下文支撑AI智能处理业务。

找钢网集团管理合伙人兼副总裁张晓坤对此表达了乐观态度：“B2B贸易企业天然就是对话驱动的。很多业务协同发生在微信、IM和各种消息里。过去我们总觉得，这些企业信息化、数字化基础不够重，是一个短板。但到了AI时代，它反而可以轻装上阵。”

在他看来，过去二十多年，很多企业走的是先信息化、再数字化、再智能化的路径，要先建系统、沉淀数据、重构流程，再一步一步走到AI。但今天，Agent天生能够理解对话、理解上下文、调用工具、完成任务。因此拥有大量业务对话上下文的B2B企业，不必把过去二十年的路重新走一遍，可以借助成熟的Agent OS、产业Know-how和NextB2B这样的产品，直接向AI原生阶段跃迁。

“打个比方，过去是从DOS走到Windows，再一步步走到AI；今天，一些B2B企业有机会直接跳到AI。我们把它叫做——越级进化。”张晓坤说。

这意味着，AI时代，千行百业在某种意义上重新站到了同一起跑线上。谁能更快把真实业务、行业经验和AI结合起来，谁就可能率先拿到新的增长机会。

02

产业公司的解法：经验AI化，能力产品化

在真正的实业产业里，大大小小的工厂、贸易企业，似乎跟AI技术之间“有壁”。有些老板以为打开豆包，问几个问题，就相当于“使用AI”了。所以关键的问题在于，AI懂不懂业务，有没有融入企业，能不能真正干活。

“做贸易流通、做B2B的这帮人，学历参差不齐，也不全都是年轻人。你怎么让他们用上最先进的AI？最好的办法就是把实施过的客户经验固化成一个版本，直接让他们开箱即用。”张晓坤说。

找钢网给出的答案是NextB2B——基于腾讯WorkBuddy的B2B全流程AI Agent解决方案。传统聊天机器人以你问我答、信息检索为主，而NextB2B是理解任务、调用工具、执行流程、交付结果。其底层逻辑是：腾讯提供通用AI智能体能力，找钢网提供泛贸易流通行业的SKILL、MCP、数据和工作流，将通用AI能力转化为产业应用能力。

用户可以在WorkBuddy内切换到NextB2B贸易通版本，看到的就不是日常办公、代码开发这些通用功能，而是采购、销售、内勤、运营这些贸易岗位的专属界面。每个模块对应一个真实业务角色：采购专家负责寻源与供应商比价，销售专家负责需求识别与报价生成，内勤专家负责订单库存管理与风险查询，运营专家负责经营报告生成与行情监测。而且，每个模块不是泛泛的聊天助手，而是“AI同事”。

NextB2B不仅能应用于钢贸流通行业，也可以应用于其他品类流通行业。那么，为什么一个深耕钢铁贸易十余年的产业公司，要试图解决“AI如何进入B2B贸易流通”的问题？

“我们自己被虐得足够多，场景我们接得比较多。”张晓坤坦言。找钢网2025年集团交易量超过1500亿元，每天有1900多万次业务交互。找钢网不只是电商，还拥有第三方物流平台、B2B支付、供应链金融等复杂业务场景。而且，找钢网2018年与腾讯合资的公司还服务了6300多家非钢企业、覆盖20多个行业，这些经验被高度抽象，沉淀出通用的B2B解决方案。

实际上，拥有产业经验的公司，将数据经验构建为AI能力向外输出，也有多种形式。有的在原有软件内植入AI数字员工，有的开发了全新的行业AI工作台，但找钢网选择了与腾讯合作，在WorkBuddy的基础上叠加行业经验，相当于将通用能力与产业垂直能力相乘。

张晓坤的考量很直白：“我们应该去做电器，而不是想办法去做发电机，或者去铺国家电网。我们就踏踏实实做出更多的电器出来就行。”也就是说，WorkBuddy封装好了从产品交互层、Agent Harness到底层大模型调用的一整套基础设施。对产业公司而言，重新研发这些通用能力既不擅长，也不经济。产业公司应该把重心投入到行业知识、业务流程、数据经验在智能体时代的转化与应用上去。

03

产业互联网公司在Agent时代的新起点

中信建投证券研报称，AI产业投资逻辑正从模型能力与资本开支竞赛，逐步转向订单、收入及盈利的商业化验证。

昆仑万维周亚辉直言：Chatbot仅占AI整体市场的十分之一，企业级Agent正成为AI商业化的“核心金矿”。2026年国内企业级AI Agent市场规模突破480亿元，同比增速接近300%。

但资本也在分化——大量缺少稳定商业化变现能力的通用型Agent初创项目融资遇冷，有真实场景和数据的垂直玩家更受青睐。

传统定位中，产业互联网公司是“交易平台”，价值在于撮合交易。但在Agent时代，产业互联网公司的新定位正在浮现——“产业AI应用平台”。十余年积累的场景、数据、业务流程和行业Know-how，正在从“成本中心”变成“核心资产”。从MaaS（模型即服务）到AaaS（Agent即服务）的演进中，产业互联网公司是关键的“最后一公里”交付者。

产业互联网公司的商业模式也将被重构：从售卖工具、收取订阅费，转向交付业务结果、按价值收费。

以NextB2B为例，据张晓坤介绍，未来将采用订阅费+Token消耗费+A2A交易服务费的混合模式。其中，A2A交易指企业Agent之间对话和交易，2026上半年带动GMV达到11.05亿元，同比增长73.2%。长远看，“Agent找Agent”将给B2B交易方式带来范式变化。

更重要的是，NextB2B展示了一种可能：产业公司可以成为AI落地的关键玩家，不仅仅是技术公司的客户，更是技术公司的行业合作方。大模型是底座，产业才是AI真正的考场。

找钢网先在内部使用AI提升效率，验证价值后将能力产品化并对外输出，从“内部提效”到“对外输出”的跨越并不容易，产品化能力、客户教育、商业模式验证、数据安全与信任，每一道都是坎。

贸易流通行业市场规模数十万亿元，数字化和AI化程度低，是一片蓝海。找钢网NextB2B模式一旦跑通，可复制到化工、汽配、货代等其他大宗商品贸易领域。

“AI的最后一公里，有可能就是咱们产业互联网的第一公里。”张晓坤精准总结：“B2B粗放式增长已彻底结束，做好精益化管理，用好AI，做好数据驱动，这个是必选题，不是一个可选题。”

而王东的判断则更进一步，在他看来，中国是全球最大的制造业国家，拥有巨大的企业间贸易市场，行业对效率提升和成本控制的追求永无止境，中国企业AI的普及可能走出一条不同于美国的路径——由入口级平台与垂直领域AI应用公司共同完成产业落地的“最后一公里”。

对于所有在产业里深耕的公司来说，AI时代不是终局，而是新的起点。