海淀区科技创新生态 - 海淀区作为科技创新源头，吸引了大量外地招商人员和顶级独角兽创始人关注，每月约两万名招商人员活跃在该区域[2] - 从1992年北大科技园建立到2000年后中关村智造大街崛起，形成了高校实验室、企业研发中心和咖啡馆密集交织的创新生态[2] - 海淀区以占北京市2.6%的土地创造了全市超四分之一的GDP，承载了全国70%以上的AI企业和80%以上的AI全球顶尖学者[3] AI产业发展现状 - 海淀区已成为"中关村人工智能大模型产业集聚区"核心，人工智能企业超过100家，截至2025年6月备案大模型89款，占全国三分之一[3] - AI应用创业热潮使中关村创业大街重新活跃，模型侧和应用端创新均汇聚于海淀[4] - 国内大模型创业爆发潮中，智谱、百川、月之暗面等企业迅速崛起，其中智谱已启动IPO流程[8] AI技术发展历程 - 基于规则和逻辑推理的人工智能阶段，海淀区承担了源头研究、系统试点和国家工程平台角色，中科院自动化所和清华大学是重要研究机构[6] - 深度学习引领的感知智能阶段，商汤、旷视等"CV四小龙"核心研发团队与海淀区深度关联[7] - 通用人工智能与大模型时代，海淀区在2023年7月已集聚约50家大模型企业，发布35个大模型，数量居全国第一[8] 产学研融合优势 - 海淀区拥有37所高校，覆盖北京全部985/211，聚集了中国科学院自动化所、微软亚洲研究院等顶级科研机构[9] - 高校与行业领军企业合作密切，如清华大学与优必选合作设立的北京研究所为具身智能产业输送了大量科研人才[9] - 具身智能行业明星公司如银河通用、星动纪元等均具有"清华系"背景[9] 源头创新支持体系 - 海淀区通过算力、数据、模型、场景、人才和资本六大要素打造AI应用创新生态[12] - 北京人工智能公共算力平台2024年上线，一期3500P算力，年底扩至1万P，并形成全国首个"市-区-企"三级算力网[12] - 海淀区发布首批"AI全景赋能开放场景"榜单，涵盖政务、医疗等10个核心场景，政府做"首席甲方"[13] 资本与政策支持 - 海淀区设立覆盖科技企业全成长周期的基金组合，中关村科学城科技成长系列基金总规模达200亿元[14] - 对技术创新性强的大模型给予最高1000万元算力补贴，并实施"AI人才特区20条"政策[13][14] - 2023年有38家机器人公司和79家人工智能公司搬到北京，其中54家人工智能公司入驻海淀[15]

北京人工智能产业概况 - 北京人工智能企业数量突破2400家，核心产业规模近3500亿元，均占全国一半 [1] - 北京已成为中国人工智能创新资源最丰富的城市，拥有21家全国重点实验室和超40%的顶尖人才 [2] - 北京备案上线大模型132款，数量全国第一 [4] 技术创新与研发成果 - 北京建设4家人工智能领域新型研发机构，产出全球首个原生多模态大模型Emu等原创成果 [2] - 智源研究院发布"悟界"系列大模型，其中脑科学多模态通用基础模型见微Brainμ已完成超100万单位神经信号预训练 [3] - 北京产出全球首款光训练芯片，并布局光计算、晶圆级芯片等颠覆性技术路线 [4] 大模型技术发展 - 智源研究院2021年推出悟道1.0（中国首个超大规模信息智能模型）和悟道2.0（1.75万亿参数规模全球最大预训练模型） [2] - 智源开源技术体系FlagOpen已开源约200个模型和160个数据集，模型全球总下载量超6.4亿次 [3] - 面壁智能推出端侧模型小钢炮MiniCPM，集成无限长文本、超清OCR识图等功能 [4] 行业应用与场景落地 - 面壁智能在教育领域推出MAIC全自动课堂，实现AI辅助备课、自适应授课等功能 [5] - 北京前瞻布局AI+生命健康、AI for Science等前沿交叉领域 [6][7] - 北京构建"一委一业、一区一品"应用发展格局，推进大模型产品落地应用 [7] 基础设施与政策支持 - 北京2024年新增算力8620P，累计智能算力规模超3.3万P [7] - 北京发布中文互联网语料库CCI 4.0，上线人工智能数据运营平台，汇聚180余个数据集（总量超2000TB） [7] - 北京市支持新型研发机构创新体制机制，深化目标导向的有组织科研 [7]

AI发展趋势 - AI发展速度被低估 技术进步呈现非线性特征 大模型作为基础设施未来将更关注上层应用 [1] - AI重点从大语言模型预训练转向世界模型培育 智源研究院宣布进入"具身智能"探索阶段 [1][3] - 大模型与机器本体深度耦合 推动机器人从1.0时代迈向2.0时代 加速数字与物理世界融合 [3] 世界模型技术 - 世界模型尚无统一定义 智源通过"悟界"系列产品体现技术理解 包括Emu3/Brainμ/RoboOS 2.0等 [3][4] - Emu3实现多模态技术突破 通过视觉tokenizer统一处理图像/视频/文本 简化跨模态知识迁移 [4] - 大模型需突破时空感知隔阂 才能实现数字世界向物理世界的跨越 [4] 底座大模型发展 - 大语言模型性能提升放缓 突破路径包括强化学习/数据合成/多模态数据 [5] - 多模态数据规模可达文字数据百倍至万倍 但利用率低下 成为技术突破重点 [5] - 原生多模态世界模型本质是让AI感知物理世界 通过与硬件结合解决实际问题 [5] 具身智能挑战 - 存在"数据-能力"循环悖论：具身能力不足限制数据采集 数据稀缺又制约模型发展 [6] - 技术路线尚未收敛 不同厂商采用差异化探索方式 智源方案仅为"一家之言" [6] - 跨本体小脑技能未达共识 需通过产业迭代实现硬件标准化 [8] 机器人行业痛点 - 场景泛化能力差 单一机器人难以适应多场景工作需求 [9] - 任务泛化能力差 需搭载不同程序完成同类场景不同任务 [9] - 本体泛化能力差 机器人设计高度依赖特定工作场景 [9] 控制技术现状 - MPC控制技术存在三大局限：仅适用结构化环境/固定流程/预编程任务 [10] - 具身大模型处于GPT-3前探索期 技术路径未统一 产业落地需突破多模态融合等基础问题 [10]