欢迎参加 “网络信息技术产业生态发展论坛”。本次论坛由国家网信办、中国科学院、全球移动通信系统协会共同主办，浙江阿里巴巴云计算有限公司、联合国教科文组织国际工程教育中心协办。论坛以“携手共建生态，共享发展机遇”为主题，主要围绕共建网络信息技术产业生态话题进行交流，探讨未来发展的方向与路径。[ 2025-11-08 08:48:58 ]
首先，有请国家网信办总工程师吴东先生致辞。[ 2025-11-08 08:50:04 ]
国家网信办总工程师吴东先生致辞。[ 2025-11-08 08:51:29 ]
感谢吴总工的精彩致辞。接下来，有请全球移动通信系统协会首席执行官洪曜庄先生致辞。[ 2025-11-08 08:53:12 ]
全球移动通信系统协会首席执行官洪曜庄先生致辞。[ 2025-11-08 08:53:42 ]
感谢洪曜庄先生的精彩致辞。接下来，各位院士、专家将围绕主题，进行深入探讨和交流。[ 2025-11-08 09:04:42 ]
首先，带来分享的是中国科学院院士王建宇先生。王院士是我国空间光学载荷、光电探测方面的著名专家。王院士的演讲题目是《6G、空间互联网和商业航天》，有请王建宇院士。[ 2025-11-08 09:06:19 ]
中国科学院院士王建宇先生演讲。[ 2025-11-08 09:07:44 ]
非常高兴收到邀请。6G特征是空天地一体化，目标是要万兆，微秒级延时、千亿级连接。马斯克提出来要到天上发1.2万颗卫星，把互联网搬到天上去。当时我们做航天的人都不相信，因为成本很高，很困难。但是他说可以的。他把星辰大海，把整个电信运行网络搬到天上了。[ 2025-11-08 09:33:57 ]
从6G到空间互联网，我们要解决哪些问题呢？1、巨大的规数量卫星组网，包括有路由技术实现全球的无缝覆盖。2、空间的高速信息交换，地面光通信发展，光连接起来了，要把这个搬到天上去，办法是用激光通信技术。3、畅通的天地数据交换的能力，光在天上还不行，就是天地一体化接入和协同网络架构技术。4、星上高速数据处理能力，天上的处理能力是非常有限的。5、保障卫星协同工作能力，高精度轨道控制与姿态稳定技术。因为它都是一个动态的过程。6、把星上设备成本降下来，要高可靠，轻小型，批量化生产。[ 2025-11-08 09:34:43 ]
空间互联网主干网要用激光的，上世纪末已经有人在做的，1995年世界上首次星地通信已经实现了。我们现在用的手机，以前也有手机和卫星通信的，但是需要专门的卫星对专门的手机，现在商店里面一个手机来就可以和卫星连，这个技术已经在突破了。最近几年把商业化做起来以后得到很大的进步，但是还有很多的挑战。比如说可重复回收的发射仍处于研发的阶段，这两年新的火箭特别是商业化很多，但是真正要投入商业运行还有差距的。模块化技术还不够成熟，卫星产能不足，成本比较高，还有产业链没有真正的建起来。[ 2025-11-08 09:35:20 ]
最后，我做一个小结：1、空间互联网是6G的核心组成之一，关键技术正在突破中。2、航天是实现空间互联网的必由之路。3、空间互联网建设使得航天技术产生了重大的变革商业。4、空间互联网与航天技术协同将成为新兴产业。我的汇报就到这里，谢谢各位！[ 2025-11-08 09:35:41 ]
感谢王建宇院士的精彩分享。接下来，带来分享的是欧洲科学院院士Henry H. Radamson，他演讲的题目是《面向人工智能时代的短波红外技术》。[ 2025-11-08 09:37:41 ]
感谢主办方邀请我来参加这次会议。我讲的是光电材料技术，在这方面的技术中国发展速度很快，涉及到了几个领域的技术包括材料方面的研究、设备制造，如何将短波红外技术成本极大降低并应用于医疗、驾驶、低空经济等领域，特别是医疗领域，有望在未来取代X光或者CT等技术进行病理检测，给出一种全新无辐射的检测手段，为AI医疗时代奠定坚实的基础。[ 2025-11-08 09:58:31 ]
目前智能手机的红外成像，清晰度不高，黑暗的时候面部清晰度不够，如果用短波红外的可以看到分辨率比较高的图片，即使在夜视中也有高分辨率的成像，还可以看到清晰的卫星图片和高分辨的航拍。这样的技术可以用不同的材料，有些材料有毒或者非常昂贵，这些材料目前也在很多成像设备中使用。应用短波红外的摄像机已经有成熟的应用，可以应用到AI场景中，也可以通过摄像头的信息传输到手机上，实现远距离传输，将摄像头放到车前，能够很好地实现夜视清晰度的识别。[ 2025-11-08 09:59:00 ]
另外，新一代的摄像头成像使用了量子计算成像技术，分辨率更高清了，通过量子计算实现更高清的成像。该技术在很多地方做了测试，广州塔上装了很强大的摄像头，焦距很长，AI可以穿透云层看到云后面的东西，可以发现非常远距离的物体。另外，我们使用短波红外成像技术也用于乳腺癌的治疗，短波能够更清楚地看到癌变的肿瘤。目前这项工作也和肿瘤科的医生合作，在上海肿瘤医院开展相关的合作，肿瘤手术中也可以通过摄像头的辅助实时进行导航来开展切除。[ 2025-11-08 09:59:25 ]
另外一个应用是可以实现非侵入性的脑机接口，通过红外短波可以看到大脑中清楚的结构，不需要侵入，直接从头皮外面就可以看到大脑中的神经变化。在我们使用短波红外成像和传统的核磁相比，它更清楚而且有更简单的应用。在无人驾驶和医疗方面应用前景非常广泛。总而言之，短波红外的技术能够采用不同的材料用于医疗、航空航天等领域，可以通过比较便宜的材料来生产短波红外的摄像以及其他的相关设备。我介绍到这里，谢谢大家！[ 2025-11-08 09:59:55 ]
感谢亨利·拉达姆松院士的精彩分享。最后，带来分享的是浙江大学信息学部主任吴汉明先生。他的演讲题目是《高校IC实验公共平台在AI时代的角色》。[ 2025-11-08 10:00:54 ]
各位大家好，很高兴跟大家分享我的一些体会。无论是网络还是AI，从任何一个角度来看，芯片总归是它的底层，最重要的基础。今天我分享一下在大学里面做的一个公共平台，在AI的时代带来什么样的效果？今天分享主要是分为这几个方面，最重要的把AI for IC还是IC for AI。[ 2025-11-08 10:32:32 ]
首先虚拟制造需要一个有实体的制造，提供一些数据给模型进行训练。让模型训练起来，需要有一个公共的制造平台。浙江大学就做了成套CMOS工艺和主流技术兼容的平台，这个平台最大的作用就是我可以拿到一个共享的大数据来发展专用平台。首先是一个虚拟制造对我们集成电路的作用。通常虚拟制造，从设计到制造，一直到封装的整个流程在数字空间里面完成。但是面临的挑战也非常大，它是非常复杂的，集成电路制造横跨多个量级，小到纳米级，大到微米，所以要模型化做起来非常的艰难。另外数字产生的数据和真实生产的数据误差非常大。这是我们对虚拟制造面临的最大的挑战。[ 2025-11-08 10:33:31 ]
真实的物理流片通常三到五个月的时间，要花几十万的经费来验证设计的合理不合理。如果把它做成虚拟化的，把数据串成一个大的模型来推动虚拟制造，就可以实现较大的改善。主要分为四个方面：1、选择多模态特征模型。2、多层次模型的耦合。3、多模型的组合。4、虚拟的模型合成一个综合的大模型。这就是我们做芯片制造和虚拟制造的主要环节。我们运用对刻蚀、薄膜、等离子行为的虚拟模拟，给整个工艺通通串起来，制造工业的虚拟化就可以形成雏形。通过虚拟制造可以把工艺里面的沟槽通过虚拟的方法做出来，如果是真实的制造来做需要几个月的时间，如果是虚拟的方式只要几个小时或者是几天的时间。[ 2025-11-08 10:34:18 ]
做芯片制造检测是一个大的问题，真实的检测非常繁琐，成本很高，周期长，不精确。通过AI的办法来驱动测试技术，使得测试可以在数字空间里面完成，这样整个工艺的数据没有一个物理检测的情况下，可以完整的呈现在制造的工程师的面前，大大缩短测量所需要的成本和时间。数字既可以复制，成本也比较低。这样的检测手段给我们带来极大好处。它可以通过一些虚拟制造的办法，虚拟检测的途径，可以把缺陷的根源通过数字化的方式找出来。另外EDA是我们设计最大的板块，因为EDA比较麻烦，要把工艺、设计、封装都要串起来，通过AI把这几个环节串成一个体系，从而形成AI支撑下的设计制造一体化。欢迎大家有机会到浙江大学的平台上参观指导，谢谢大家！[ 2025-11-08 10:34:59 ]
感谢吴汉明先生的精彩分享。接下来，我们进入成果发布环节。[ 2025-11-08 10:36:29 ]
现场发布“万芯”开源芯片人才培养平台、RISC-V开源生态共建、终端智能体生态共建三项成果。[ 2025-11-08 10:36:58 ]
接下来，我们进入主题交流环节。处理器、分立器件、操作系统等基础软硬件是构建网络信息技术产业生态的基石。今天，我们邀请到5位专家分享他们的实践与思考。首先，掌声有请OpenHW基金会首席执行官Florian Wohlrab先生。他演讲的题目是《OpenHW开源RISC-V内核的商业化应用》。[ 2025-11-08 10:40:59 ]
尊敬的各位嘉宾，大家上午好！我们基金会在欧洲，坚持开源、坚持RISC-V，今天主要讲讲为什么开源这么重要，我先介绍公司基金是谁，工作有哪些，如何使用开源，如何带来更多创新和协作。[ 2025-11-08 10:48:51 ]
Opesource开源RISC-V有什么重要性？其实RISC-V无处不在，无论是手机、汽车、其他网络等等都离不开RISC-V，现在RISC-V的内核已经没有差异化了。它的内核都有编程，不管使用什么样的内核，不管什么样的架构，每个公司都可以设置自己的内核，如果各个公司有时间，有资金，有资源来资源投入的话，为什么要投入内核设计？我们有了开源就能节省这方面时间、资金的投入，作为托管、维护、验证高质量工业级内核的中立平台，我们提供透明、开放的平台，每个人可以为平台贡献力量，我们为用户提供择优选择的机会，能够在学界和工业界做这方面的择优与合作，大家可以一点点为平台贡献力量，提升平台的资源。由此，我们能够有更多的新功能，能够有更多的资源大家都能够受益，这也是谈论建立生态系统的重要性。通过开源业界和学界的合作，我们有很多成功的案例，比如有一些企业想要研究一些内核的提升技术，但没有足够的资源，由于RISC-V是开源，可以和学界来合作，或者通过资助大学来开展相关的科研项目，大家可以共同发表相关的论文，都能够从这个过程中收获到自己想要的益处。[ 2025-11-08 10:49:21 ]
在我看来，如果每个人都能够为平台做一点贡献的话，最终就能够做一些大事，能够让每个人受益。所以，开源对于芯片开发而言能够做到很多共享，能够让每个人都受益。有了开源，有了RISC-V，我们能够更好地关注自己核心的方面，而不是重新发明车轮子，做浪费钱和时间的事情。关于基金会的介绍，是欧洲的基金会，非营利性的基金会，我们也提供开源的项目，让小型的开发者、社区的全球企业使用我们的IP资源和治理、指导原则，这是免费的，谁都可以使用，我们注重社区的协作，欢迎所有人参与到基金会中，为平台作出贡献。同时，我们也支持开源的计划，包括做一些营销和品牌活动，比如目前正在做开源会议活动，希望能够通过这样的会议活动推广开源的概念。RISC-V的内核开发在全球有很多合作伙伴，来自工业和学界50多家，我们也希望得到更多的工业和学界的支持。[ 2025-11-08 10:49:56 ]
我们所做的是商业用途的开源RISC-V，包括许可证、核心以及测试台，我们还提供了一些支持的软件，包括标准，如果能够有一些技术基础的话，希望融入到产品中做一些编译和文档的处理。我呼吁大家能够加入我们的生态系统，谢谢！[ 2025-11-08 10:50:22 ]
感谢Florian Wohlrab先生的精彩分享。接下来，有请徴格半导体（杭州）有限公司首席策略执行官Andalib Ahmed Chowdhury先生。他演讲题目是《模拟集成电路中的数据转化器》。[ 2025-11-08 10:51:53 ]
大家上午好！非常高兴和大家介绍一下我们集成电路中的数据转化器。今天给大家讲一下数据转换器的架构，包括DAC和ADC，另外我们在半导体中是怎么样做的。大家都知道，任何AI的设备，机器人，人工智能的基础都是芯片，离不开集成电路，这个是大多数计算功能想要实现的基础，所以数据转换是模拟物理世界和数字世界之间的转换器，比如说音频输出，怎么样把模拟的数据变成数字化，怎么样把数字实现到模拟，这需要有数字的转换器，把物理的模拟信息转换成数字信息。[ 2025-11-08 11:08:05 ]
在ADC是这样的过程，反过来从数据到模拟又是需要进行转换的。这种转换总的来说DAC的架构很简单。目前使用的架构比较多是电流转换、电阻式和电容式。模拟输出是一条，数字输出是多条，数字的输入可以通过不同的来源进行整合。[ 2025-11-08 11:08:32 ]
Andalib Ahmed Chowdhury介绍flash ADC、pipelined ADC、SAR ADC等架构。[ 2025-11-08 11:09:02 ]
接下来跟大家分享的就是Zynalon，我们是总部在杭州的技术公司，我们关注的是高性能的模拟器，今天我和大家分享的是我们所使用的是一个非常高速的ADC架构。接下来说说在数据转换方面一些关键的点，一些关键的方面是我们需要重视的：1、采样保持。2、ADC中所使用的数模转换器。3、需要有一些先进的技术和校准方式通过数字方式校准误差，与此同时也需要数字校准和数字辅助。在未来我们知道CMOS的工艺会变得越来越先进，它对于数据转换也是会带来很大的挑战，所以说未来的CMOS工艺对数据转换器电路带来一定的挑战，比如说电源电压降低，动态范围缩小。与此同时也有一些优势和我们可以所做的，从而实现架构速度的提升。谢谢大家！[ 2025-11-08 11:09:33 ]
感谢Andalib Ahmed Chowdhury先生的分享。接下来，有请RISC-V国际基金会理事和技术委员会副主席Philipp Tomsich先生。他的演讲题目是《开放标准 + 开放系统 = 高性能计算和人工智能的自主计算》。[ 2025-11-08 11:10:33 ]
各位嘉宾、各位专家以及同事、朋友们，大家早上好，今天开放的标准、开放的系统以及开放的生态系统会给我们带来便利。我们不应该依赖于原本的黑盒子、黑匣子。今天主要分享如何提升各项标准，我更多关注一些开源的社区和开源的产品，拥有25年技术和商业领导经验。在我看来，开源的生态系统其实是依赖于经济发展以及公司的经济成就和发展上。在过去十年可以看到，在行业中开放的标准以及开放的生态系统越来越多，开放的架构方面，无论在中国还是其他的国家都在不断地推动开放的科学，都显示出开源在全球的机遇越来越多，我们需要开放的标准，我们需要有一定的自由度进行创新，建立起架构。接下来我分享几个例子，即我们在生态系统中过去二十年如何演进。[ 2025-11-08 11:24:33 ]
首先，第一个例子，为了更好地使用AI，开放的标准可以避免很多风险，避免每一家公司需要重新制定自己的标准。在RISC-V中，建立起的是开放的标准，从而保证互操作性，从而解决痛点。这些都需要全球行业领导者共同合作，使这些指标不断地统一化实现，从而更好的在统一生态中使用，避免重复劳动，使得每一个应用者都可以专注在自己的工作中，真正地带来更多创新的价值。开放的标准可以确保互操作性，确保我们使用同样的语言和同样的指标。我们是从属于同样的标准，由此可以更好地促进未来发展。RISC-V能够扩展到任何使用AI的地方，有了统一的标准、统一的语言能够扩展应用。如何实现这样的目标？是通过一些开源的架构，开源架构能够提供AI所需的一切，AI需要向量、矩阵，能够让AI有自由度，更好地进行扩展。另外，我们也可以从其他的领域进行扩展。我们还有非常好的基础，有很好的矩阵，同时也可以开发适用未来的RISC-V内核，加速AI的快速发展。[ 2025-11-08 11:25:14 ]
第二个例子，这个例子是来自科学计算的领域，并不是所有的计算都能够有统一的做法或者统一的标准。科学计算需要很多高精度大挑战的内容，比如气候建模、物理学或者药物研发，有时候需要超过64位的进度，有可能还不够。这是很大的挑战，如何解决这个问题，如何采用可变精度的处理器找到完整解决方案，通过定制的硬件和软件更快更准确地做好计算。其中一个是浮点计算，在欧洲科研项目中过去几年一直关注这方面的领域，而且对这种可变精度的处理器的浮点数持续增加。通过设定精度可以实现无误差，由于设定了可变精度，结果就非常精准，而且我们做了18小时的计算实验，公司也做了开源的运行，支持开放的扩展，能够在这种环境下开展计算。[ 2025-11-08 11:26:00 ]
另外，开放性的系统适应性很强，可以通过开放的系统定制解决方案，提升能源使用效率，在大学学生就可以使用高性能的可变精度的计算，开源可以快速解决问题。同时提供解决方案时不一定使用过去的设备，可以跳过过去的设备。最后，开源能够更快地做跨边界的协作，能够加速芯片科技的发展，这种开放能够带来商业竞争，同时能够带来协作。香山开源CPU采用了RISC-V的CPU，而且已经有了商业设计，得到了社区支持和协作。另外，通过共享进行知识交流，建立人才库实现更好的技术开发，开源不仅是竞争，更多是合作。这种合作毫无疑问能带来双赢，能够让我们共同获得信赖的知识产权，获得可审计的技术资源。这样的协作需要开源和开放系统的支持，我讲到这里，谢谢！[ 2025-11-08 11:26:30 ]
感谢Philipp Tomsich先生的分享。接下来，有请深圳开鸿数字产业发展有限公司CEO王成录博士。他演讲的题目是《根技术筑底座 全赋能育生态 打造万物智联时代的“群体智能安全数字底座”》。[ 2025-11-08 11:27:36 ]
尊敬的各位院士、各位专家，上午好！非常荣幸有机会和大家分享一下在鸿蒙操作系统在数字化进程中的进展以及我们对开源鸿蒙操作系统下一步的思考。芯片+操作系统永远是信息技术的底座，信息技术真正影响到人类社会的方方面面不过几十年的时间。第一代的信息技术的代表计算机，它的操作系统是Windows，芯片是X86，大家的手机大部分是安卓，这样的路径不会变。[ 2025-11-08 11:39:19 ]
今天已经踏入了万物互联时代的大门，它的特征就是各种各样的智能设备会非常多，我们认为这些智能设备将来要发挥作用，它一定会连接成一张物联网，这张物联网里面的每一个设备都需要一个芯片，这就是今天开源鸿蒙操作系统为什么未来有可能成为操作底座的原因。刚才很多嘉宾都提到RISC-V，我也非常的认可，我个人认为未来万物互联操作系统+芯片，最佳选择就是开源鸿蒙+RISC-V。为什么鸿蒙操作系统或者说今天把它开源出来叫开源鸿蒙操作系统，是因为2016年在设计鸿蒙操作系统的时候，我们的目标非常的明确，不会再做一个单设备的操作系统，当时我们判断未来围绕消费者的智能终端越来越多，我们不可能来一个新的智能终端研发一套新的操作系统，这个在工程里面是难以承受的高成本，我们也没有那么多的人才研发各种各样不同的操作系统，我们定下来的目标是用一套系统解决所有硬件的问题，这就是今天开源鸿蒙操作系统诞生的一个非常重要的背景。[ 2025-11-08 11:39:57 ]
围绕这样的目标，我们用结构化的方式搭建整个系统，同时要解决第二个问题，我们不能因为设备的操作方式不同或者说设备本身能力有限，反而给消费者带来更多的麻烦，我们希望所有的设备之间能方便的协同和连接，协同越多，连接越多，由消费者主动要求反馈的方式变成设备之间主动感知消费者的需求，主动提供服务，这就是我们今天鸿蒙操作系统非常重要的灵魂，各种各样的设备装载了同样的系统以后，通过AIOS融为一体，这样的话它就能够给消费者提供非常主动的高质量的服务。这就是整个开源鸿蒙操作系统核心的DNA。[ 2025-11-08 11:40:25 ]
鸿蒙系统本身永远关注的是设备之间的协同，我们希望用一个可以方便异构机器人协同的操作系统底座，让机器人之间的协同变成非常的容易，才有可能让机器人真正走到人类生活的方方面面。基于这个底座面向不同的领域，最后一公里的操作系统会逐步的发展出来。我们是做操作系统的，本身难度不在技术，难度在生态，我们希望把所有的难题尽可能帮助开发者解决，我们希望所有的开发者，不管你是做硬件还是做产品的，还是做应用的，希望门槛降的足够低。过去这几年我们在芯片、硬件、模组上做了大量的适配工作。其次，我们把整个系统的多个源代码的开源包都共享出来。我们希望把这些基本的问题，复杂的问题做完，如果一个开发者想进入到这个生态，80%的底座的事就完成了。[ 2025-11-08 11:40:52 ]
未来，我们有一些简单的设想。AI逐步的进入到人类生活的各领域，这是没有任何疑问的趋势，因为AI的到来，消费者使用应用的界面也会变，可能未来就是一个数字人的智能体。这种变化将会对操作系统的架构带来非常大的影响，同时芯片本身也在发生大的改变，比如说量子芯片的出现也会让操作系统发生改变，我们认为操作系统本身和AI的结合会越来越紧密，目前我们基本上处于第一到第二阶段之间，我们希望在第二阶段到第三阶段也做一定的准备和思考，因为上层应用的变化和下面硬件的变化一定会推动操作系统本身结构的深度改变。[ 2025-11-08 11:41:20 ]
今天我们也把未来的操作系统和AI结合，从使用者的角度带来什么价值做了一个大概的分级，希望大家在这样的框架或者说我们改变这个框架都可以，大家共同思考未来AI和操作系统的融合到底给我们使用者带来什么样的价值。最后，我们希望有助于未来不管是智能硬件的生产，物联网的生产，包括智能体开发的伙伴，学术界和工业界的朋友们一起加入，我们大家从各个行业里面共同思考未来AI和操作系统如何结合，能够给我们所有行业的数字化和智能化提供更好的支撑。感谢大家的聆听，也希望接下来在线下如果有兴趣的话，可以做更进一步的交流和探讨。谢谢大家！[ 2025-11-08 11:41:45 ]
感谢王成录博士的分享。最后，有请Canonical芯片生态联盟经理Jonathan Mok，他演讲的题目是《构筑可信根基：可靠安全的操作系统如何驱动计算生态前行》。[ 2025-11-08 11:42:34 ]
大家早上好。今天我想和大家分享可靠性以及安全的操作系统如何驱动未来的计算生态系统。关于Canonical，大家知道这家公司做什么？其实很多人问过这个问题，但不知道答案，我们想要加强在全球层面上的开源影响力，使它变得更加安全、更加可靠、更加可获取。这其实是我们公司的使命和愿景。为了更好地了解公司，首先要讲讲公有云。在2004年我们开始建立这样的操作系统，我们想让它成为简单使用的操作系统，而且是安全的操作系统，它非常流行，当云时代来临时也会驱动很多公有云。[ 2025-11-08 11:51:30 ]
我们提供长期安全的支持，目前已经有了12年的长期支持承诺。我们如何做的？这是以非常可预见性的速度完成，可以看到2014年我们系统每两年推出一个新系统。最新的系统是2024年推出，每两年的4月和10进行双月发布，准备好新功能后进行下一轮的发布。下一轮发布是2026年开始，今年4月份开始进行合作测试。同时，我们不仅有软件系统或者平台，也会提供其他的解决方案，比如想建立起自己的云，我们也有一些解决方案，都是开源的系统，会提供非常安全可靠的开源系统，这其实是很好的例子显示出你是如何利用解决方案，从而更好地建立起自己的系统，比如研发者可以应用系统进行数据的存储，之后可以用其他的操作系统进行数据的管理。如果想要使用AI，也可以在平台中进行很好的使用，这些都是通过Ubunter pro系列中使用。[ 2025-11-08 11:51:53 ]
如何用操作系统进行更好的创作？通过我们平台有各种各样的解决方案，现在可以使得研发者自由简单地使用解决方案，而且可以融入DeepSeek或者其他的大模型在其中，同时只要发出非常简单的指令就可以完成整个操作，这显示出我们如何开始建立AI的应用程序，基于原有的系统。同时，我们有广泛的合作伙伴关系，比如我们和很多科技领域的合作伙伴共同携手，对我而言，我和硅谷的风投或者芯片制造商展开一些广泛的合作，与此同时，我们也和其他公有云平台进行合作，从而更好地应用目前已有的解决方案。我们也参与到很多的开源项目，比如在项目中这里有不同的机构和不同的社区，不同的开源贡献者。[ 2025-11-08 11:52:28 ]
最后，Canonical在RISC-V方面的贡献。大家都谈论到RISC-V，它已经到来了，这是一个非常前沿性的技术，同时Canonical和RISC-V有很多的合力可以实现，因为我们都是开源，同时也有着开放的标准，我们非常支持生态系统的建立。愿景是更好地使用开源在各个架构中，从而确保它可以很好地使用，以及确保它可以带来更多的价值。同时，它不仅仅在这些研发者层面上，而是适用于公司层面上，在整个生态系统方面，我们和不同的供应商合作，比如有一些硬件设备商以及芯片制造商，我们也有非常广泛的合作，同时在中国也有非常广泛的合作。我们和中国的合作商建立起Ubuntu平台，同时在网站上推出各种各样的性能，同时与硅谷其他芯片制造商进行合作。[ 2025-11-08 11:52:56 ]
企业层面，我们和好几个供应商和公司进行合作，几年前我们建立了合作伙伴关系，比如在Ubuntu进行合作，我们也和很多企业在企业级的平台上开展合作，我们期待更好开展这方面的合作，希望这个领域能够在中国有更多的贡献，这是我讲的主要内容，如果大家有问题或者想更多了解我们工作，想和我们合作的话一定要告诉我们，我们可以很好地支持大家共同建设这样的生态系统，谢谢！[ 2025-11-08 11:53:18 ]
感谢Jonathan Mok先生的分享。接下来将进入人工智能领域。近年来，大模型、智能体等技术快速发展，不断赋能千行百业，新产品、新业态不断涌现。首先，有请思科全球副总裁Prashanth Kalika先生。他演讲题目是《以生态之力，驱动AI时代》。 [ 2025-11-08 11:54:46 ]
各位嘉宾，女士们，先生们，上午好！今天的主题是用AI生态系统来推动人工智能的时代。AI统一体到底指什么？基本上应该是将AI无缝集成到企业的每一层，从数据搜集到训练，到推理，到自动化，是一个连续的过程，这个对企业为什么这么重要呢？在传统的部署是分散的，训练的是在云中进行推理，反馈是循环有限的，这些分散的AI部署会造成云端边缘之间的分裂，没有建立起这样一个循环。AI统一体架构模型能够确保这样的数据双向流动，能够自适应、自我优化。这样的无缝衔接能够让我们更好的去建立AI的连续体。[ 2025-11-08 12:00:55 ]
我们也要知道AI在这个过程中对基础设施层的需求是什么？下面我们来看一下AI的基础层。传统的模型需要大模型分布式的GPU集群来进行训练，通常只有在超大规模的数据中心才能进行。大语言模型需要大量的推理基础设施，要有数据中心。小的模型要针对低功耗的边缘设备进行优化，并且离用户更近，实时的进行计算，并且动态的集成多个模型。换句话说，所有的这些模型运用环境都不一样，而且对AI技术架构也有不同的需求。[ 2025-11-08 12:01:25 ]
下一层就是控制层，AI的连接层，每一层都有自己的逻辑和控制点，比如说智能体的框架，工作流程，它都有自己的推理路由和网关管理，包括MPC的代理工具。安全层是负责安全，审计和数据的合规也是这个安全层所负责的任务。这一层是AI的连接和控制层。我们要想把AI建立这样的统一体连续体，就需要实现云端和边缘端的互联互通。好消息是目前我们可以通过网络实现这样一个AI统一体和连续体，打破原有AI碎片化的部署，在前端横向扩展，纵向扩展，和存储网络所有框架中都可以建立存储网络系统，这样的系统可以让我们进行统一的配置并且进行流量的隔离和自动故障的恢复。另外也可以通过AI工作控制器来支持和配置GPU存储节点和网络创建和整个生命周期的管理和自动化。[ 2025-11-08 12:01:53 ]
下面讲讲安全方面的内容，思科的AI安全工厂的概念是旨在为企业高效解决安全的部署和管理AI复合，这对模型的开发和部署非常的重要。另外通过灵活性支持开源工具，让用户在最适合的环境下进行编排和编程。思科的AI工厂不同于其他的地方，它的内置的安全性，为AI环境深定制的高级安全的防护，思科网络防火墙可以非常好的融合安全防火墙和提供强大的分布式的网络安全。另外，还有很好的密码管理，密钥的管理和生态系统的建设，当然我们自己要想做到这一点也很难，我们需要和各个合作伙伴一起合作，来做到这样一个更好的灵活性和准确性。谢谢大家！[ 2025-11-08 12:02:16 ]
感谢Prashanth Kalika先生的分享。接下来，有请阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能集团公共事务总裁陶雪飞女士。她演讲的题目是《打造全栈AI技术体系 共建全球AI创新生态》。[ 2025-11-08 12:03:09 ]
各位领导、各位嘉宾，上午好，非常荣幸参与今天产业生态的大会，和大家相约在乌镇，相聚在江南最时尚的古镇来一起探讨和分享今天最热的基于AI的产业生态话题。如何构建AI时代全栈的技术体系，能够更多地助力AI产业和生态繁荣中作出更大的贡献？确实一直是我们思考和践行的重点。全球AI的发展正在加速度进行，目前发展不再是靠单一的技术就可以，更加需要全栈技术体系支撑起整个AI创新的加速度。来自Artificial Analysis刚刚过去三季度的报告，是基于从芯片到云计算到模型到应用全栈能力，将全球23家人工智能企业进行的统计，放眼全球，领先企业无一不在推行全栈体系，OPENAI、微软也从合作型全栈体系加速向自主型的全栈体系演进，阿里巴巴一直致力于如何构建和完善AI体系，以至于通过一条全产业链技术的体系能够支撑今天AI的发展。[ 2025-11-08 12:08:46 ]
一路走来，技术体系的演进最早始于2009年阿里云的成立，2009年从第一行基于飞天操作系统的代码开始，到2013年实现了5000台服务器集群调度的能力。到2014年开始成立数据科学与技术的研究院，围绕人工智能核心技术开展研发，到2016年内部成立了第一个人工智能PAI平台。2022年发布了魔搭第三方的独立的非盈利机构的社区，2023年推出了通义大模型，并开源了通义模型。刚才很多嘉宾分享到了RISC-V，我们一直在RISC-V的领域中是积极的参与者和贡献者。2005年发布了首个RISC-V的玄铁930的芯片。RISC-V生态建设中，在硬件产品体系中我们坚持推进商业几大IP，加上灵活的定制化的平台，以满足不同的多样化的场景需求。在应用生态过程中，我们也积极地融入了操作系统的主流社区，共同来构建生态的成熟和融合，同时我们也联合合作伙伴一起推出了基于云、边、端的行业解决方案。[ 2025-11-08 12:09:13 ]
在人工智能大模型你追我赶的加速度方面，我们更加深切感受到云计算和大模型发展之间相辅相成的关系。模型的演进离不开云计算底层的支撑，同时云计算高效支撑能力可以反哺模型创新加速度。我们不断地投入，也基本构建了一张能够覆盖全球的云计算网络，同时能够构建起通过性能领先、开源开放的通义大模型的家族能够服务全球的用户。在模型的演进速度中，我们觉得开源和开放已经成为最重要的方式，通义家族从大模型的角度已经开了300个以上开源模型，我们非常注重开发者的视角，我们希望给开发者有更多的选择权和参与权，同时也能让开发者更加全面深入融入到模型的迭代和创新中。[ 2025-11-08 12:09:35 ]
基于开源的模型，到目前为止已经产生的全球衍生模型超过了18万个，同时开源模型的下载量也超过了6亿次，整体服务了超过全球100万的用户。其次，在多模态的模型领域，万相在文生图、文生视频、数字人等领域不断地迭代和开源。同时我们还在探索世界模型的新方向，万相的模型到目前已经超过3000万的下载量，并且我们将全球的创意生成成为3.9亿的图片和超过7000万的视频量。正是因为开源开放所带来的技术普惠，也看到AI的应用正在进入爆发期。在应用过程中，以我们自己为例，在过去12个月，百炼平台模型调用量增长达15倍以上，每两个月token数会翻一番，在行业中我们和各个领先公司开展合作，以软件为例，无论是SAP还是西门子等全球领先软件公司和他们共同合作，将模型嵌入产品，基于本地的语言和自身特色的业务场景，让模型使产品交付更加自然，同时有更加智能的决策辅助。[ 2025-11-08 12:10:05 ]
同时在汽车行业中正在成为他们最佳的合作伙伴，在汽车车企产品力的提升中，无论是自研的智驾模型的研发迭代，还是智能座舱在这个过程中提供个性化的车主服务，还是车企产品的生产力提升，不管是模型在代码还是在客服等场景中来提升AI提效。魔搭社区目前已经成为了前沿模型的聚宝盆，是应用搭建的百宝箱，更是原生应用的孵化器。社区中的模型数量已经超过了12万个，很多模型的首发会同时在魔搭社区发布，聚集了超过2000万的全球开发者在社区中进行创新。魔搭国际版已经上线了，开发者不仅来自于中国，还有来自于美国、日本、欧洲、俄罗斯等很多海外的开发者也在基于我们提供的免费的算力、开源模型，更多的工具集快速实现应用，而且很有意思的是，这些开发者还会在魔搭社区社区平台上找到志同道合的搭友。在AI时代作为参与者和践行者我们感受到了创新、开源、开放已经是技术的底色，将大幅带动应用普惠和产业共赢，我们很有信心和在座各位同仁一起期待在AI的产业生态繁荣和未来加速度中贡献更多力量，谢谢大家！[ 2025-11-08 12:10:32 ]
感谢陶雪飞女士的分享。接下来，有请SAP亚太区高级副总裁Dr.Lovneesh Chanana，他演讲的题目是《人工智能、数据与应用的融合：引领生态变革，共创数字未来》。[ 2025-11-08 12:11:31 ]
尊敬的各位来宾，女士们，先生们，谢谢！非常荣幸来到这里和大家交流。今天我将分享AI、数据和应用的融合发展如何引领生态系统的构建，赋能更好的发展。[ 2025-11-08 12:18:31 ]
大家首先可能会问一个问题，我们为什么要现在在此时此刻探讨这样一个融合呢？答案非常的简单，目前挑战的复杂度是非常高的，这个数据是非常原始的资源，但是应用软件也是非常有限的，而AI本身虽然它非常强大，但是它也缺少一些元素，所以无论是AI还是数据还是应用软件，当我们单独看它们的时候，它们的作用是非常局限，所以我们需要有一个全局的观念，需要有一个统一性的概念去思考AI软件和应用数据，所以我们要将AI数据和应用程序进行更好的融合，这样的话才可以带来更加负责任以及相关的技术。为什么需要这样的融合？以及这个融合究竟意味着什么？我们该如何从这样一个平台的时代进入到生态系统的时代呢？从而释放AI的全部潜力呢？这就是我今天想要探讨的。[ 2025-11-08 12:19:05 ]
首先要强调它的必要性，我们需要有一个大局观，需要知道这个生态系统的建立不仅仅是技术层面，数据层面，也不是金融层面，而是系统性的东西。AI数据和应用软件带来了非常强大的影响，以及它会带来生成互联互通的生态系统，这将会带来更多的企业发展以及创新以及它的转型。这是一个很简单的概念。那么为什么我们讲的是非常简单的，但如果我们看看它融合的必要性，我们觉得更重要的是要进行基础的准备，要准备一定的数据，因为我们要知道无法在石头上培育玫瑰，所以适合的土壤也是非常关键的，所以人工智能需要适配的数据才能蓬勃的发展，之后需要播种，有了播种之后才加强生态的培育系统，然后是一些整合，最后是一些价值的收获。大家看到你们的投资已经取得了一定的回报，尤其是AI系统或者说数据系统，它们不是线性发展的曲线。[ 2025-11-08 12:19:47 ]
它们是一个非线性的发展趋势，再看一下未来想想，融合的生态系统中包括哪些方面？它是移动的组件，最重要的一个部件就是数据的管理是非常关键的，整个架构中数据的管理是非常关键的，我们该如何实现数据管理呢？通过数据的治理以及统一的数据平台才可以真正的实现数据的管理，这就是我们所谈论的融合性以及集成的生态系统。另外一个重要的部件就是数据的基础设施，这个基础设施会给我们带来一些基础应用的平台，通过平台，通过一些高速的网络，通过一些计算，这样的话才可以建立一个更加灵活的平台，从而促进更多的创新。[ 2025-11-08 12:20:13 ]
进入到第三个阶段，也就是一个扩展的阶段，更多的是一个转型，已经看到学习的策略，在第三个阶段如何真正的实现转型呢？就是通过合作、创新、不断的互相学习，这样的话才可以进入到第四个阶段，也就是真正的谱写成完整的篇章，也就是我们加强这样开放的平台。对我来说最重要的就是标准的统一是非常关键的，确保我们是在同样一个调子中谱写这样篇章，确保我们更好的分享整个数据和管理的框架，这样的话才可以更好的共享数据。这也能够有助于我们解决涉及到信任和伦理方面的问题，对我们来说要保证AI能够符合这样的信赖和伦理问题，业界要制定相关的监管和标准。[ 2025-11-08 12:20:53 ]
企业的数据包括数据方面的研究也是非常关键的，此外还有一个很重要的就是AI应该有利于可持续发展，推动整个生态环境的可持续性，需要我们在整个行业建立合作伙伴的关系开展可持续的发展。SAP目前已经为客户提供大量企业级应用，这是把应用程序数据和人工智能结合起来，共同实现我们的愿景。最后，合作关系永远是非常重要的，我们特别高兴能够和阿里巴巴一起合作来实现这样的强强联合。阿里巴巴在云方面的技术设施给我们提供了很多的助力，这样的合作伙伴也能够从中国延续到东南亚甚至到全球，为我们创造更多的商机，这也是一个很好的案例来说明行业的网络生态环境非常的重要。最后，我们不要做这样碎片化的适应，而是更多的把智能向未来扩展，引领未来的发展，因为未来是我们通过自己的选择，通过合作来实现的。谢谢大家！[ 2025-11-08 12:21:21 ]
感谢Lovneesh Chanana博士的分享。接下来，有请中国信息通信研究院副院长魏亮先生，他演讲的题目是《可连、可信、可用、可测 关于终端智能体发展路径的思考与实践》。[ 2025-11-08 12:22:11 ]
尊敬的各位领导、各位专家，很高兴，感谢组织者，也感谢主持人，今天给我机会和大家分享关于终端智能体发展路径和思考。技术在飞速发展，我们经历了主机时代、单机时代，经历了互联网时代，移动互联网时代，当前到了人工智能的时代，2020年ChatGPT发布之后快速发展，OPENAI网站访问量排名全球前五。当前我们不仅仅是需要一个解决问题的工具，我们需要一个随时随地为我们解决问题的数字助理，由此引出了终端智能体，我们需要终端智能体主动感知理解，多模态的交互，智能地提供服务，有多种形态。[ 2025-11-08 12:26:17 ]
终端智能体有望成为互联网新的入口，曾经导航网站是入口，曾经搜索引擎是入口，再往后也大胆地预测终端智能体可能是成为互联网新的入口，在大模型技术的赋能下，终端智能体能感知、理解、交互和执行，未来用户只需要提出问题或者提出需求，由终端智能体替我们解决，作为我们随身携带的数字助理，需要终端和智能企业密切合作，使终端和应用高效交互，生态快速发展，为终端智能体成为真正的数字助手打下坚实的基础。终端智能体有望成为万物智联的新枢纽，可能有很多终端，比如智能手机、AR眼镜、家电，万物互联，我们有无数传感器，需要有一个设备或者实体将这些关联起来。终端智能体有望依据环境、设备、用户的需求动态地选择最优的软硬件的组合，成为整合资源的大管家。终端智能体有望成为商业的变革新动能，曾经互联网是基于广告，基于排名和算法推荐，未来终端智能体成为互联核心后可能会重构现有软硬件生态，使现有商业模式有新的变革，给我们带来更多的机会。[ 2025-11-08 12:26:48 ]
终端智能体前景非常广阔，我们都非常看好，但现在看来有很多挑战，比如终端智能体现在有很多关键技术存在着短板，并不能解决一切，可能还是初级助手，产业没有高效联动的发展合力，即上下游的生态还没有准备好。三是数据安全和行为的透明，也有待完善，现在大模型有很多幻觉等等，终端智能体的执行还有一些不可预测性、不可解释性等等，未来希望有一个可信、可连、可测的终端智能体为我们提供服务。[ 2025-11-08 12:27:12 ]
首先，可连接，需要制定统一接口协议降低生态适配成本，最直接办法是制定标准，实现终端智能体、第三方应用、设备和软硬件之间通过标准接口互联起来，打通终端智能体和应用、第三方智能体、智能软件、智能硬件、传感器之间的接口，我们正在做一些标准，包括了智能体通信标准化、语义理解标准化等等，我们正在做一些团体标准尝试，和上下游的头部厂商一起做人工智能智能体互联系列的标准，希望在座的伙伴一起参与进来，将标准做好。[ 2025-11-08 12:27:34 ]
可信任，信任是现代社会的基础，农业时代信任基于地域或者人，接下来的工业时代基于契约，当前和未来我们要基于技术的建立信任体系。终端智能体需要可信的话需要有相应的标准、协议和技术来作为依靠，当前有很多可选，比如区块链认证等等。当然，由于在终端中实现，有很多选择，也有很多需要平衡的，比如算力的平衡，成本的平衡等等。当前，我们和头部厂商已经通过协商提出了两个比较可行的选择，即比较轻量级的数字名片、数字证书两类可信用的身份凭证，希望为终端智能体的规范作为可信任，可以真正使用的一套系统，作为一个参考和选择。[ 2025-11-08 12:27:54 ]
可应用，是希望通过深化场景共建拓展应用的价值共享，智能体要规模化落地应用，产业各方积极探索，通过场景共建定一些典型场景框架，这是和业界一起做，明确意图统一调用的参数，建立公平的价值分配的模式，确保各方的共享收益和商业方面的收益，推动使用者受益、共建者获益的良性循环，建议有一个分类的体系，来开展基准测试，发布典型的场景，来做引导，这也是经常要做的工作。另外，希望能够搭建一些基础的技术底座。[ 2025-11-08 12:28:23 ]
可测评，需要构建有效的测评体系，来确保行为的可知可溯，算法黑箱等使智能体在关键领域落地存在障碍，因此需要建立一套评估方法精准识别功能的缺陷和潜在风险，为终端智能体可靠运行提供保障，当前做一些测评指标体系，包括行为规范的测评、案件风险的评估、接口方面的审核、产业联盟的机制等等。未来信通院希望和产业各界上下游一起共建生态，推动终端智能体快速落地，使得终端智能体可信、可用、可测，做好这方面的工作，这是我今天的分享，谢谢大家！[ 2025-11-08 12:28:42 ]
感谢魏亮先生的分享。最后，有请德国慕尼黑数字化智库专家Alois Knoll博士，他演讲的题目是《道路交通的实时数字孪生：慕尼黑案例研究》。[ 2025-11-08 12:29:38 ]
非常感谢！现在给大家放一个小的视频，一起来看看我们和这个世界的连接，我不会讲框架，也不讲云，不讲边缘计算、AI，但会讲一个真实的项目，这个项目是道路交通的一个实时数字孪生，是来自于慕尼黑的案例研究。这是我们过去十年做的项目，涉及到数亿美元的资金，得到的很多联邦部门的资助。[ 2025-11-08 12:37:43 ]
在道路交通中从安全的角度来，每年道路交通死亡的人数在西欧是逐年下降的，过去几年安全有了大大的提升。从2022年开始有所下降，但是最近又有一点上升。目前有一些被动安全系统的潜力好像已经耗尽了，发生事故和异常的时候还需要有更好的主动的安全反应。作为个人，我们对道路交通网络的信息应该有更方便的获取，有了技术的加持可以更好的获得这方面的信息。对于管理部门来说能够优化道路的管理，比如说减少道路的拥堵，而且更好的了解实时的动态信息。[ 2025-11-08 12:38:09 ]
很多国家都在这方面有很多的努力，包括中国、美国、欧洲都在做相关的测试，改进安全方面的措施，美国、中国包括欧洲和慕尼黑的市政部门合作，做了相关案例的研究。[ 2025-11-08 12:38:40 ]
自动驾驶的汽车，使用非常高度自动化的技术，同时有各种各样的感应器。在中国已经有传感器，关键是该如何使用？比如说有各种各样的感应器，比如说固定的感应器，比如说在道路上或者说街道上的感应器，有各种各样的摄像头或者说一些雷达监测器。问题是如何连接所有的设备呢？以及连接不同的模态，把这些模态和汽车进行连接，这就是我们面临的挑战，这就是我们在德国2017年所推出的系统。我们和华为进行了合作，然后在德国推出了这么一个系统进行连接，连接车辆中所生产的数据和整个行业进行连接。我们建立了感应器基站，看起来非常的熟悉，但其实还是有一些不同的感应器和不同的模态，比如说之前提到最新的传感器的技术，比如说一些雷达、摄像机，反正我们会把所有的设备进行集成。建立这样一个软件系统进行传输的链接，和这些硬件进行连接，比如说和一些物理的地理位置进行连接，把所有的信息进行很好的连接。我们所看到的就是当我们去应用的时候才能发现挑战是什么，只有在实践中才能知道挑战是什么？[ 2025-11-08 12:39:24 ]
在慕尼黑城市近郊地方的道路，它们数据的量级是非常高的，可以进行很好的数据处理，然后生成一个可感应式的图像，生成一个环境的图像。比如说这里有着国道以及联邦公路上的图像，但其实我们是希望把这些图像进行融合，然后生成真实的交通数据流，这是我们面对的一个挑战。我们搜集的所有的数据都是可获取的，如果联系我们的话，理论层面上可以获取所有的和环境相关的数据，也有很多的比如说业界的数据或者说在不同的天地场景下的数据，比如说夜间、雨中交通的事故或者说交通的情况是非常恶劣的，我们也是通过这个方式获取不同场景中的数据，如果大家有兴趣的话，无论在研究方面还是在训练方面都可以联系我们。[ 2025-11-08 12:39:54 ]
最后说一下我的总结，现在的现状就是系统可以很好的扩展，但是有越来越多模态的出现或者说融合，以及德国的联邦交通和建筑以及城市的交通在数字测试领域不断的进行投资，投资是非常巨大的，随着技术的成熟，测试领域的互操作性变得非常的重要。我们需要更好的呈现，呈现出整个事故流或者说数据流，与此同时将AI进行更好的融合和应用，同时建立一个共同的可靠的数据库也是至关重要的，因为它关乎到之后很多的安全通信协议，同时在未来的话我们需要关注低延时或者说超可靠网络的信息处理方面，这也是非常具有挑战性的，非常有前途，如果大家想要加入我们的话，对我们的工作感兴趣的话，欢迎大家找到我们。目前很多技术理论上是可行的，但是在实践过程中可能会面临各种各样的挑战。最后，感谢大家的聆听。[ 2025-11-08 12:40:20 ]
感谢Alois Knoll博士的分享。今天，各位领导、各位院士、各位专家学者汇聚一堂，分享建设网络信息技术产业生态的最新洞察，为我们带来一场精彩的思想盛宴。最后，让我再次热烈的掌声，感谢各位领导致辞，感谢所有嘉宾的精彩分享和与会者的积极参与！ 本次论坛到此结束！谢谢大家！[ 2025-11-08 12:41:35 ]