行业现状与趋势 - 行业正经历从"技术试水"向"工程范式跃迁"的演进，大模型与智能体深度融入生产环境 [2] - 行业进入由智能体驱动、自动化程度极高的新周期，但与之匹配的工程规范、安全体系、组织形态等尚未准备好 [2] - 技术发展呈现"技术狂奔，治理滞后；效率飙升，风险暗涌；愿景宏大，现实骨感"的特点 [1] 大语言模型技术演进 - 大模型赛道已过"盲目拼参数"的蛮荒时代，技术决策者面临如何让模型在大规模业务中真正运行的现实拷问 [7] - 该专题旨在构建一套完整的大模型技术演进新坐标，汇集了来自奇点智能研究院、新浪微博、微软亚洲研究院等机构的顶尖学者与技术专家 [7] 智能体系统与工程 - 该专题旨在告别"盲盒式"开发，掌握构建可靠智能体的工程方法 [13] - 微信分享了在超高并发下构建可靠AI搜索智能体的实战经验 [16] - 美团与Macaron AI分享了如何通过低成本强化学习、十万级沙盒基建等手段，让智能体摆脱对人工编排上下文的依赖，实现自我进化 [16] - 专家将交付一套覆盖感知、推理、协作等六大维度的智能体顶层架构设计图纸 [16] OpenClaw行业实践 - 该专题聚焦从"全民养虾"到企业级"数字员工"的落地实践，提供从算力适配、记忆构建到产品级改造的完整指南 [17] - 腾讯云将分享打造全民AI工作台的经验，网易有道将复盘其智能体产品的养成与实践 [19] - 记忆张量MemTensor将揭秘如何让智能体学会持久化记忆管理，实现经验与上下文的高效复用 [20] - 沐曦股份将从底层GPU算力出发分享数字员工实践，MiniMax将展示国产大模型如何与开源框架深度绑定释放生产力 [20] AI基础设施与运维 - 该专题旨在用智能体思想重塑运维体系，提供面向多GPU集群的自动化运维破局方案 [21] - 无问芯穹将直击万卡集群痛点，分享基于智能体基础设施的AIOps智能体系统实践 [24] - 清程极智将提出以智能体为中心的智能软件栈，让基础设施具备自我感知与修复能力 [24] - 北京智源人工智能研究院将解析大模型框架多芯片统一高效插件体系，以跨越异构算力适配鸿沟 [24] - 昆仑芯将从国产高端AI芯片视角探讨推理框架的极致优化，清微智能将分享可重构计算超节点的探索与实践 [24] - 启元实验室将从国家级实验室视角，给出算力与数据智能融合的顶层解法 [24] AI原生应用创新与开发实践 - 该专题旨在将AI从"酷炫玩具"变成"商业摇钱树"，拆解日活千万级和估值亿级AI应用的工程实践 [25] - 小红书将拆解下一代非线性视频剪辑的架构设计，构建可落地的智能剪辑智能体 [28] - 平安科技将分享在复杂医疗场景下破局大模型落地"不可能三角"的多智能体实战经验 [28] - 商汤科技将揭秘AI PPT在线编辑系统如何通过HTML结构化输出与自研渲染引擎实现稳定闭环 [28] - AWS将直击ROI痛点，分享Inference-Free稀疏搜索等降本增效的平衡术 [28] - Dify将分享如何用严谨的系统工程构建"可执行、可治理、可复用"的AI工作流体系 [28] AI+行业落地实践 - 该专题聚焦将大模型转化为实打实业务ROI的方法论，回应"能给公司赚多少钱、省多少人力"的灵魂拷问 [29] - 小红书将拆解如何用自适应强化学习驱动AI搜索智能体，在极高并发流量中准确理解用户意图以实现业务增长 [32] - 京东将分享如何利用大模型结合因果推断，让智能体掌握动态定价权，从传统预测迈向反事实建模 [32] - 蚂蚁集团将从金融风控视角剖析大模型在企业信用等高壁垒场景下的可信落地与价值重塑 [32] - 金山办公将复盘多模态模型在文档理解与图片翻译等智能办公体系的探索与实践 [32] - 百度将展示经典OCR技术如何与大模型结合持续进化，打通企业数字化转型的视觉通道 [32] AI原生软件研发与氛围编程 - 该专题旨在将AI从"代码补全器"升级为"软件研发的操作系统"，提升团队整体交付效能与工程质量 [33] - 快手将分享研发范式如何从L1单点辅助向L3深度协同跨越，并复盘如何在万人规模研发团队中实现体系化的研发效率跃迁 [37] - 通义灵码将探讨大模型如何从"代码生成"进化为"意图执行"，构建具备上下文感知、推理与自主修正能力的智能体架构 [37] - 百度Comate将深度复盘其在大规模工程实践中的设计智慧 [38] 多模态与世界模型 - 该专题旨在提供从模型训练、后训练对齐到云端规模化部署的全栈可落地工程路径 [39] - 昆仑万维将拆解从视频生成到世界模型的多模态生成技术演进与实践 [41] - 京东将分享在多模态理解与生成上的最新实践 [42] - 蚂蚁集团将分享百灵多模态大模型的后训练算法实战，以提升模型在金融等严苛场景下的意图对齐能力 [42] - Google Cloud将从云端工程化视角，指导如何将复杂多模态大模型高效部署到商业生产环境 [42] 开源模型与框架 - 该专题聚焦推理加速与架构解耦的极致优化，旨在将GPU利用率从30%提升至80%以上，并获取支撑万亿参数规模推理的分布式架构蓝图 [43] - 专题汇集了SGLang、vLLM、Mooncake等开源项目的核心开发者与贡献者 [46] - 月之暗面将基于Kimi大规模模型训练的真实生产线，深度拆解线性注意力等先进架构的硬件感知设计逻辑与工程权衡 [46] 具身智能与智能硬件 - 该专题提供从"视觉感知"到"底层控制"的全链路落地方法论，旨在突破物理壁垒 [47] - 北京大学专家将拆解如何利用电声磁射频等多物理场模态，为AI开启突破视觉盲区的感知能力 [51] - 网易伏羲将解析"世界模型+强化学习"如何驱动无人装载机完成高精度作业 [52] - 来自复旦大学、同济大学、优必选等机构的专家将共同探讨具身智能在多关节控制、人机协同与先进制造场景下的工程落地瓶颈 [52] 行业大会与生态 - 2026奇点智能技术大会旨在系统性理解AI变革，为穿越"十倍速变革"绘制兼具前瞻性与实战性的认知地图 [3][5] - 大会将深入探讨多模态、世界模型、AI原生研发、AI基础设施、大模型系统架构、智能体系统等12大前沿专题 [5] - 大会汇聚全球顶尖学术专家与一线技术实践领军者，旨在推动AI生态融合与行业协同创新 [53]