峰会概况 - 工业富联于2026年1月16日在深圳举办年度科技创新峰会，主题为“AI Makes AI”，聚焦人工智能与智能制造的深度融合，探讨产业技术演进、应用落地与生态协同等核心议题 [1][21] - 峰会汇聚了三十余位AI与智能制造领域的重量级发言嘉宾，吸引了来自产业界、学术界及投资界的近五百位嘉宾出席 [2][21] 产业趋势与竞争本质 - 随着AI模型规模持续扩大，AI训练功耗几乎每年都在翻倍，算力密度越来越高，导致单位空间内的能耗和散热挑战日益凸显，这背后牵动的是整个产业链的全面升级 [2][21] - 产业竞争的本质正在发生根本变化：从比拼单一技术，转向比拼谁能更好地进行系统整合，未来的竞争是整个产业体系的共同进化 [2][21] - AI基础设施正从过去以“单点算力”为主的模式，迈向以“系统工程”为核心的新阶段，算力、算法与应用之间形成相互驱动、持续演进的闭环体系 [3][22] - 未来竞争优势在于实现跨层级、跨场景的垂直整合，建立从底层基础设施到上层应用的完整架构 [3][22] 核心技术驱动力：集成电路与人工智能 - 集成电路是仪器、装备、设施的“根”技术，而AI是驱动科学发现与技术进步的“本”力量，两者是支撑现代科技发展与科技自立自强的根本 [4][23] - 摩尔定律面临极限挑战，转折点临近，集成电路正向集成系统方向发展，这为我国半导体技术与产业实现变道超车提供了历史机遇 [4][23] - 人工智能的未来是类人智能甚至人类智能，其发展需要物理学、生命科学、哲学等多学科的交叉融合 [4][23] AI基础设施（智算中心）建设 - AI基础设施建设是一场全产业链的深度协同作战，不仅仅是技术革命，更是全产业链共同向上生长、实现价值重构的契机 [5][24] - 业界围绕万卡级集群网络拓扑演进、液冷与风冷转型成本测算、技术标准化等议题展开深度探讨 [13][30] - 思科阐述了超大规模算力集群架构的技术创新，台达则分享了机柜级电源散热的全链条解决方案 [11][28] AI应用落地与生产力革新 - 智能体已成为解决企业AI应用落地“最后一公里”的关键，通过结合知识引擎、工作流与自主规划能力，能有效嵌入生产流程，实现稳定高效的辅助处理与决策 [6][25] - 企业智能体的未来发展将更依赖于场景驱动、数据协同与生态共建 [6][25] - AI价值正从数字世界向物理世界延伸，制造业将迎来以数字员工和工业大脑为标志的深度变革 [8][26] - 具身智能（物理智能）的真正实现，需要上千万、上亿台机器人在各行业广泛应用，以形成“应用-数据-训练”的正向闭环，谁能更早构建这一闭环，谁就能在发展中占据关键位置 [7][26] 智能制造与智慧工厂 - 在智慧工厂领域，分析指出AI产业链资本开支与核心部件的供需态势 [15][32] - 具身智能方面，分享了人形机器人从硬件模块化到软件自主化的演进路径 [15][32] - 介绍了L4-L5级能效智能体的技术突破，通过物理AI模型实现工业控制的自主优化与闭环运行 [15][32] - 业界探讨了从工业4.0到5.0的本质变革、人机协同的管理挑战与机遇，以及效率与永续发展的双赢路径 [17][34]