AI技术演进与产业应用 - AI技术正从"能用"向"好用"演进，智能体成为当前重要发展方向 [1] - 腾讯举办"智能涌现"论坛，探讨AI技术路径与应用形态的快速变化 [3] - AI在教育领域推动教学体系革新，教师角色从主导者转变为引导者 [5] - AI在粮食仓储领域实现多模态数据采集，提升存储质量和粮食安全 [5] AI落地场景与产学研结合 - To C市场易形成超级应用，To B市场更垂直需融入业务流程 [7] - 产学研壁垒的突破需"价值拉齐"和场景驱动，企业可加强连接合作 [7] - 开源降低大模型应用门槛，闭源保障商业收益，两者共存推动技术发展 [9] - 开源具有普惠向善、竞争策略和治理工具三大意义 [9] 大模型与Agent智能体发展 - 大模型训练成本高昂，未来将向垂直领域细分发展 [11][12] - Agent智能体需实现感知、规划、决策、协同的闭环，是AGI重要途径 [13] - Agent协同需解决南北向接口和东西向协议标准化问题 [14] - 传统AI工具在农业领域受限于数据标注，需大模型二次开发提升能力 [13] 具身智能与未来AI展望 - 具身智能需"身体"与"心智"结合，VLA模型是落地关键 [15] - 中国具身智能优势在于丰富产业场景带来的数据和专属大模型 [15] - 具身智能需解决商业闭环问题，高成本阻碍普及 [17] - 未来AI需减少大模型幻觉，加强行业知识库建设 [19] - 好用的AI应目标鲜明、专业定制、简单易用，多模态采集前端专精 [19]