行业发展趋势 - 人工智能正迈入技术跃迁与产业落地深度交织的关键阶段，通用人工智能从概念走向实践，具身智能加速商业化突破[1] - 大模型技术的通用性与能力的全面性为通用人工智能带来曙光，其通用性在解决不同任务、语言、模态、场景方面越来越好[2] - 人工智能产业面临计算架构瓶颈、生态协同壁垒、AI人才培养等规模化发展的重要挑战[1] 技术平台与架构创新 - 北京智源人工智能研究院推出“众智FlagOS v1.5”，该系统面向多元AI芯片，提供统一、开源的系统软件支持，旨在打破AI算力生态壁垒[2] - “众智FlagOS”作为开放、统一的系统软件栈，可实现跨地域、跨硬件的算力连接与普惠共享，为全球开发者提供统一计算底座[1] - 浪潮信息提出需从规模导向转为效率导向，重新思考和设计AI计算系统，发展AI专用计算架构，并通过软硬件协同设计实现token生成“提速降本”[2][3] 人才培养与产学研融合 - 北京中关村人工智能研究院建立项目制人才培养体系，推动AI与多学科深度融合，以面向超常规AI领军人才培养需求[3] - 大会有效促进产学研用深度融合与协同创新，为“人工智能+”行动落地提供动能，吸引超过50家产业链企业及近5000名行业人士参展交流[4] - 大会设置六大专题论坛，聚焦大模型、科学智能、具身智能等话题，围绕AI前沿技术与产业落地需求展开深度研讨[3] 产业应用与落地实践 - 大会聚焦“人工智能+”行动在科技、产业等领域的重点方向，加快推动人工智能技术走向规模化应用和产业化发展[3] - AI赋能低空经济发展论坛聚焦政策法规、关键技术与无人机系统交通管理等产业最新实践，为低空经济的自动化、智能化与规模化发展提供思路[3] - 人工智能技术正被积极促进与实体经济深度融合，以成为千行百业的生产力和创新力[3]