当人工智能加速从技术突破走向规模化应用，产业协同的重心也在发生变化。从底层芯片、算力基础设施到大模型、智能体及行业应用，人工智能的发展已不再局限于单一技术或产品的突破，而是逐渐转向产业链各环节的协同创新。如何打通技术研发与产业应用之间的链路，成为行业需要共同回答的问题。
10月30日至11月1日，以“智启新程，链聚共生”为主题的2026人工智能+大会在北京举行。10月31日举行的开幕式暨主论坛聚焦国产智能计算生态建设、央企AI场景开放、人工智能国际应用与治理、物理AI持续学习等方向，通过主旨报告、成果发布、专题报告及圆桌讨论等环节，集中展示人工智能在底层技术创新、产业协同及应用落地方面的最新探索。
本次大会由北京市人工智能协会、中关村发展集团股份有限公司、九源智能计算系统生态联合体、北京中关村科学城创新发展有限公司、全国高校人工智能区域技术转移转化中心（北京）联合主办，汇聚科研机构、科技企业、产业用户及投资机构，围绕技术创新、生态建设与场景落地展开交流，探索人工智能从创新链走向应用链的实践路径。
从芯片适配到体系创新，构建国产AI新生态
在人工智能产业生态建设方面，中关村发展集团党委书记、董事长李妍表示，中关村发展集团携手海淀区、中关村学院，共同发起设立中关村原生引擎，承担全国高校人工智能区域技术转移转化中心运营工作，开展人工智能领域专项博士生计划；推进AI高性能芯片测试验证平台、普惠算力实验室建设；今年3月牵头成立北京市人工智能协会、7月担任北京市人工智能产教联盟秘书处单位，围绕人才、技术、项目“三张清单”，实现企企、校企精准对接，持续打通人工智能领域科技成果转化全链条。
主旨报告环节，中国工程院院士、清华大学教授、九源智能计算系统生态联合体理事长郑纬民围绕《九源智能计算系统生态建设实践：从芯片适配到体系创新》展开分享。
郑纬民认为，当前国产芯片的数量和性能都在不断提升，但在实际应用中仍面临软件生态不足的问题。芯片本身的采购价格并不能完全决定使用成本，软件适配、开发和优化所投入的资源，同样影响国产算力的实际应用效率。
针对这一问题，他介绍了通过统一软件架构来降低不同芯片适配成本的实践，并提出训练与推理可以采用不同的异构计算策略，以提升计算资源利用效率。
从场景共创到物理AI，打通人工智能产业应用链条
围绕人工智能技术如何进一步融入产业、拓展应用边界，大会也将关注点从底层算力延伸至具体应用场景和生态合作，集中发布了多项成果。
大会正式启动“央企AI场景共创伙伴计划”，汇聚中国电子、中汽科技、中国市政华北院、国网经济研究院、中数联科技等央企，智谱华章、光轮智能、知道创宇等人工智能龙头企业和中关村发展集团、九源联合体等生态机构，推动产业真实需求与技术创新资源对接，将来自产业一线的问题转化为协同攻关课题，进一步推动人工智能技术与实体经济融合。
在国际合作方面，大会发布了《中国人工智能国际应用与治理合作白皮书》。该白皮书由中国人民大学高瓴人工智能学院、中国—上海合作组织国家人工智能应用合作中心等单位联合发起，全景呈现中国人工智能国际应用与治理合作的理念体系、核心能力、实践成果与合作愿景，为构建公正合理的全球人工智能治理体系凝聚共识、汇聚合力。
面向大模型规模化应用中的推理需求，趋境科技牵头发布《国产异构推理高品质AI Token工厂解决方案》，联合智谱、摩尔线程等企业探索国产算力的协同应用。
趋境科技创始人、CEO艾智远介绍，该方案通过计算层改造，拆分不同计算任务，让不同类型的芯片承担各自更适合的计算工作，并结合推理优化与系统调度，提高算力资源的利用效率，提升大模型推理服务的性能与性价比。
与此同时，随着人工智能从数字世界向物理世界延伸，机器人能否在真实交互中积累经验并持续改进，也成为技术发展需要关注的问题。
清雁科技联合北京航空航天大学，北京市人工智能协会等多家机构发布面向物理AI长程任务的机器人操作学习能力评测基准《ReAct-Manip》，通过设置连续练习与测试环节，考察机器人能否根据前序操作反馈调整策略、改善后续表现。
清雁科技CTO王凡介绍，该基准包含16类任务，重点评估智能体在一系列连续任务中持续学习和提升能力的表现，而不只是考察其一次性完成任务的能力。
从实验室到产业生态，智能计算跨越成果转化关
在主题报告环节，光轮智能（北京）科技股份有限公司高级副总裁杜习奇表示，随着大模型技术成熟，人工智能正从单纯的认知理解向物理世界的决策与互动演进。在这一背景下，光轮智能致力于为物理AI构建数据与评测基础设施，依托首创“求解—测量—生成”三位一体全栈自研仿真平台，提供高质量、规模化、多样性的全栈数据、工业级仿真评测和真实部署反馈，打造具身智能持续学习基础设施。
杜习奇强调，持续学习系统的打造需要开放的生态，光轮智能进一步打通上下游生态，包括建立统一评测基准，量化数据有效性与模型能力边界，驱动数据需求反向生成；统一结构、标注、时序、格式与质量门槛，让多源数据可训练、可交付；探索仿真合成数据、人类数据、真机数据以及不同场景/任务在不同训练阶段的最优组合。此外，光轮智能开源了全球首个十万小时全模态人类数据集。
在圆桌论坛环节，围绕智能计算如何突破从实验室到产业生态瓶颈议题，中国电子首席科学家吴庆波强调了开源的重要性。他认为，开源国内软件和大模型是打通软硬件链条、汇聚全球智慧的关键，这样才能形成具有中国特色的人工智能生态。
启元实验室基础软件研究中心主任王豪杰在谈及算力普惠时也提到，开源意味着所有参与者都能看到、使用和验证成果，东西不只停留在概念上，而要稳定、可靠、经得起检验。与此同时，他希望通过开源，把“统一”和“优化”真正落到芯片上，让数据真正用起来。
“能不能产生经济效益”已成为现阶段实验室成果落地的重要考量。对此，站在学术视角，上海人工智能实验室青年科学家田忠博认为，实验室应专注于推动根本性技术发展，同时通过开放联盟和联合体，让产业界的专家评估成果的实际效果，在协同中解决落地问题。
产业方面，北京并行科技股份有限公司董事长、总经理陈健则把市场需求比作“钉子”，把产品或技术比作“锤子”。他强调，产业成功的关键在于先有“钉子”再有“锤子”，而不是拿着“锤子”找“钉子”，所以要先发现大规模市场需求，再寻找或匹配合适的技术。
此外，产学研协同也是智能计算跨过成果转化关口的重要一环。中关村原生引擎（北京）科技有限公司总经理马建平建议，做好四个“器”：一是“链接器”，找到能链接学术界和产业界的人；二是“翻译器”，把学术的语言翻译成市场能理解的语言；三是“路由器”，倡导共建共创共享；四是“放大器”，打开更多场景、给予更多订单。
“在服务客户的过程中，有些情况下，更重要的其实是工程上的精益求精，而不是技术突破问题，不需要‘炫技式创新’。”京能数字产业集团有限公司副总经理田鹏伟补充道。
（文章来源：新京报）
