各位领导、各位嘉宾，大家早上好，非常荣幸主持“发展新质生产力 强劲增量看AI”论坛。下面进行主旨演讲。演讲嘉宾将从人工智能科技创新、产业发展、场景应用等方面，为我们分享“人工智能+”的思想洞见。张亚勤先生，长期致力于人工智能前沿研究与产业落地，提出的判断有助于深化把握人工智能发展阶段、理解发展趋势的内在规律；所带领的清华大学智能产业研究院团队，持续产出AI赋能、安全治理等引领性成果。下面，有请张亚勤院士为我们作《人工智能+大趋势》的演讲！[ 2026-11-04 09:12:10 ]
尊敬的各位专家、女士们、先生们，大家早上好。特别高兴来到今天浙江论坛，特别是新质生产力。我的演讲题目是“人工智能+大趋势“。特别是产业和技术未来发展的一些格局。[ 2026-11-04 09:14:55 ]
2016年起，我就在思考如何定义人工智能，把它分成三个不同的维度，一个是信息智能或者是数字智能，这里面包括视频、文本、图像，还有各种数字世界的内容。第二个是物理世界，像无人车、无人机、电网、家庭、工厂、城市都是物理智能部分。第三个是生物智能，像脑机接口、无人医院、新药研发、生物体、生命体等。这三个智能每个都有不同的特点。[ 2026-11-04 09:16:29 ]
另外就是AI+。十年前，当时我在思考AI的应用，当时就定义人工智能+。这个概念很简单，就是人工智能一定是用到每个行业的。首先改变的行业是人工智能和IT本身这个行业，新的芯片、新的数据中心、新的软件架构、新的软件应用，首先催生的是这个领域。第二个领域就是传统行业，教育、交通、制造、金融等各个传统行业。第三个，催生一些新的行业，无人机、无人商店、新药研发等都是一些新的行业。[ 2026-11-04 09:18:46 ]
另外就是从生成式AI走向智能体AI，在学习和模仿人类大脑最高级最复杂的智能，我们可以定义目标，可以规划任务，可以学习迭代、试错、优化，最后把它记下来，赋予行动，这就是智能体。在过去这一年中，整个AI算力和智能正在从预训练走向终训练，走向智能体，每过一个月，任务的长度和复杂度就会复杂一倍，准确度已经超过50%，现在已经达到75%左右。最近一个进展就是AI自我进化。[ 2026-11-04 09:20:55 ]
智能体也在深刻改变着整个IT的架构，我认为前沿大模型就是人工智能时代的操作系统。到了去年这个时候，我的想法有些改变，我认为以后都是智能体，我们要发展，一定要用智能体改变软件的技术以及架构生态。[ 2026-11-04 09:22:45 ]
智能体也会深刻改变互联网架构，最早是PC互联网，后来是移动互联网，后来还有物联网，现在我们走向智能体互联网，也就是说以后在互联网这里面最重要的单元都是智能体，是智能体互相之间的协作，智能体互相之间的博弈，这对我们整个互联网的架构标准等都会有一种大的冲击和挑战或者颠覆。[ 2026-11-04 09:24:39 ]
当智能体都连在一块时就会形成新的网络和新的经济形态，这会大大改变企业和组织的模式以及商业模式，所以我造了一个词，未来企业将会是TAP，智能最基本单元是词元，智能体怎么利用词元做事，做虚拟的事，也可以做实际的事，最重要的还是人。[ 2026-11-04 09:26:01 ]
智能体也是实现通用人工智能的途径。这几年多模式的发展，在物理智能世界还比较远，通过测试的是无人车，无人车目前在技术方面、在安全方面，特别是驾驶安全已经远远超过人类驾驶，但是在通用的机器人方面还需要很长时间。[ 2026-11-04 09:28:01 ]
最后谈一下AI发展的五个观点。首先就是智能体目前又在产生一个新的飞跃，下一步将快速走向产业智能体、科学智能体、生物智能体等。[ 2026-11-04 09:29:12 ]
第二，词元经济。词元有三个要素，一个是电力，一个是算力，一个是算法。[ 2026-11-04 09:30:54 ]
第三，现在整个智能或者计算主要是在大型数据中心，但是在未来，随着智能体，80%的算力将会放到边侧里面去。[ 2026-11-04 09:33:08 ]
第四，整个计算架构也在发生着演变，在PC、移动主要是CPU，到了AI时代主要变成了GPU，现在到了智能体时代，CPU回来了，因为智能体推理需要很多的逻辑控制调度。[ 2026-11-04 09:34:03 ]
最后，我一直从事计算机行业，计算机行业最重要的就是用户界面大的改变。到了AI时代，我们进入一种感知UI，就是自然的动作。未来不仅仅是现在的手机、PC或者电视，更多的交互发生在车上，发生在机器人，我们的眼镜、手环、手表，可以说嵌入到所有的环境里面。谢谢大家。[ 2026-11-04 09:35:53 ]
感谢张亚勤院士。英国皇家工程院院士、浙江大学求是讲席教授、剑桥大学原副校长奈杰尔·斯莱特教授，在生物制药工程与化学工程领域耕耘逾三十载，下面，有请奈杰尔·斯莱特教授为我们作《从分子到药物：AI如何重塑生物医药价值链》的演讲！[ 2026-11-04 09:37:50 ]
尊敬的各位领导、女士们、先生们，非常高兴来到这里分享。我所感兴趣的并不是AI本身，我是一个AI的使用者，同时也是AI的信奉者，我认为AI的能力能大大提升人的研究质量，特别对我的工作非常有帮助。[ 2026-11-04 09:39:23 ]
我在生物医药方面的研究非常受益于AI的使用，包括蛋白组DNA、病毒、细胞等这些领域的AI应用非常强大，能帮助我们进一步破解难题、治愈疾病，同时也是一个提升生产力的创新方法，为人类健康带来福祉，AI也正在重塑整条生物医药价值链。[ 2026-11-04 09:40:54 ]
我们看到从目标靶向药物的发现，到开发、生产，因为AI的使用我们都有了全新的范式，AI能带来放大性的效应，也提供了把结构和功能连接起来的宝贵途径。我们看到整个链条AI都能创造价值，并且能让价值跨环节叠加。[ 2026-11-04 09:42:20 ]
我个人的兴趣是生物制药领域，生物制药商业环节面临最大的挑战是药物的分发性以及如何真正让它发挥稳定的疗效。如果我们在制药之后，在运输分发过程当中没有办法保存，没有办法确保疗效，都会影响最终药物带来的效果，现在很多AI帮助我们提供一种很好的方法。[ 2026-11-04 09:46:43 ]
我们现在有海量的数据，但是数据挖掘是非常困难的，如何解决这个问题呢？我们知道生物医药目前发现的是人体身体内存在的这些生物分子结构，我们会用AI的能力进行进一步增效和提升，就能够形成更加具有活性和更好的药物。[ 2026-11-04 09:50:04 ]
这其实已经在新的分子发现临床开发，还有我们的生物医药方面的实验，已经看到AI更加高效的使用。我每天都会使用AI从事研究，可以看研究过程当中AI帮我所做的工作有哪些，带来多大的价值。科学家是需要做一些更加对人有意义的实验，并且让这些实验的结构进一步放大普及更大人群。[ 2026-11-04 09:50:54 ]
我们还看到一些非常长期流程的管控，生产一批新的药物需要两周时间，生成一批蛋白质，这个时间上也是可以进一步缩短。我们知道在这两周的时间里，我们不指定这一批次的产品能否成功，在第11天、12天的时候才能看到一些趋势，这批产品到底能否成功。如果它是一个不好的产品，我们就要尽早结束生产。问题我们是否在早期阶段能够进行产品成功率预测，比如第二天、第三天，我们进行有效稳定预测，未来就可以预测。[ 2026-11-04 09:52:46 ]
如果失败率很高就可以停止生产，这是一个很大的提升，帮助我们去识别到底在生产流程当中作为关键的参数是哪些，这些参数能去决定这批产品的成败，如果我们能够看到这样的一种趋势，我们就能够生产出具有一致高质量的产品，这是我们可以通过机器学习去加强的。[ 2026-11-04 09:53:12 ]
我们也需要去确保产品能去造福更多人。在造福更多人之前，我们需要做非常多的实验，这些实验做的越多越精确，但是我们能做实验的数量是有限的，我们可以用AI更加精确有目标做实验，保证药物有更高精准度和纯度。[ 2026-11-04 09:55:43 ]
如果药物不稳定，可能两年的时间里我们就没办法用了，这两年时间里没有药可用。我们如果去测试这个药物的稳定性，你要等上两年时间才能测试，这是非常低效的。我们如何预测一个药物在两年之后的一个稳定性呢？我们用到了机器学习的方法，可以预测未来，可以预测这个药物是否有稳定性。等到下次你有一个疫苗的注射和其他的注射的情况，你要问一下使用这个药物稳定吗？AI可以帮助我们更好去测试和预测未来药物的稳定性。[ 2026-11-04 09:57:29 ]
现在在验证方面，我们也需要使用AI帮助我们做更好的预测和精准的判断，我们也相信机器能快速帮助我们提升药物开发的流程。我们的研发时间大大缩短，我们一定会利用AI技术，也去说服所有的科学家接受拥抱这项新技术，并且充分利用它在工作中能落地实践。[ 2026-11-04 10:00:16 ]
感谢奈杰尔·斯莱特院士。中国工商银行持续金融科技与数智化转型，推动工商银行建成全栈自主可控的“工银智涌”技术体系，在算力、算法、数据、安全等核心要素上形成了行业领先的应用能力，在工行500多个场景成功落地。下面，有请赵桂德副行长为我们作《金融智能体生态建设的探索与实践》的演讲！[ 2026-11-04 10:01:26 ]
尊敬的各位领导、各位嘉宾，大家上午好。很高兴与大家相聚乌镇，共同参加此次论坛。本次论坛以发展新质生产力、强劲增量看AI为主题，这与当前产业实践高度契合。人工智能正从技术能力突破加速走向产业价值创造，如何让人工智能更好赋能产业发展，实现价值跃升，确保安全可控，成为全球共同关心的课题。金融业既是人工智能应用的重要领域，也是检验其可靠性、专业性和商业价值的重要行业。这里，我结合工商银行实践，围绕金融智能体建设分享几点观察和思考。[ 2026-11-04 10:04:04 ]
第一，从能回答到能办事，智能体推动人工智能范式发生深刻变革。当前，人工智能正从提供信息和建议走向参与业务流程、完成具体任务，这一变化意味着人工智能的作用范围从认知环节延伸到执行环节，输出对象由参考性内容增强为可交付结果。对金融行业而言，这一转变具有特殊意义，金融不仅是信息高度密集的行业，更是高度信用、契约、履约的行业，无论是交易执行、信贷审批还是财富管理、风险防控，最终都要把专业判断转化为可靠行动，把服务承诺转化为实际结果，金融业对能办事的要求不仅完成任务，还包括三个前提：行动可授权，过程可验证，结果可追溯。缺少其中任何一项，智能体的能力都很难进入核心业务环节。我们可以据此勾勒出金融智能化的基本形态：大模型提供能力支撑，智能体连接业务执行，生态体系决定价值创造的广度和效率。三者相互协同，不断打开金融智能体发展的新空间。过去金融机构积累的大量专业知识和业务能力分散在制度规则、业务系统、操作流程和专家经验当中，随着智能体的发展，未来金融机构之间的竞争不仅在于拥有多少知识和资源，更在于能否将这些积累转化为智能时代机器可理解、可调用、可复用的价值创造能力。[ 2026-11-04 10:07:20 ]
第二，从数字工行到“数智工行”，工商银行着力打造体系化能力，构建金融智能体生态。面对人工智能发展新趋势，工商银行主动融入国家人工智能+战略，持续深化科技与业务融合。今年年初，我们正式将“数智工行”DICBC升级为AIICBC，全面开启数智化转型新征程。从数字工行到“数智工行”，不仅是技术能力的升级，更是企业运行方式的演进。数字化重点解决业务流程线上化，数据资源集约化的问题。数智化则进一步推动知识与决策能力进入业务流程，推动人工智能逐步成为服务客户、辅助经营和提升管理效能的现实生产力。我们深刻认识到实现这一转型单纯依靠模型突破，简单停留在零散的场景建设上是不够的，关键是要推动模型能力、数据资源与业务应用的协同演进。[ 2026-11-04 10:10:24 ]
工商银行围绕高效能模型、高质量数据、高价值应用，以1+1+3为重要抓手，探索构建企业级智能体生态。第一个“1”是构建一个企业级技术体系，建设人工智能应用驱动引擎，我们叫工银智用。第二个“1”是打造一个面向人工智能的高质量数据底座，我们叫工银数库。“3”是围绕个人客户、对公客户和行内人员员工三类群体，打造高价值智能应用平台。我们依托工银智用科技底座和工银数库数据支撑，加快构建一客一顾问的智能金融服务新范式和一岗一助手的人机协同工作新模式，推动金融服务从标准化供给向更加精准、主动、个性化的服务演进，让智能化成果真正转化为客户体验的改善和员工专业能力的提升。[ 2026-11-04 10:12:40 ]
当前，人工智能技术正在工商银行各个业务领域广泛应用。在信贷领域，我们构建了客户全面融资解决方案智能体，基于客户工商注册、经营情况、风险状况等内外部数据，按照产品客户对位的理念，自动评估客户全方位的金融需求，整合生成客户综合信息，精准匹配金融产品，详细提示尽调要点，更好服务实体企业。在反欺诈领域，我们自主研发了基于推理大模型加时序预测大模型的反欺诈风险决策智能体，支持输出风险评估报告，辅助进行解控决策，并通过自动迭代欺诈特征，大幅缩减布控周期，强化风险事前拦截，风险识别与拦截精准度较传统方式大幅提升，更好的守护客户资金安全，让金融服务更加便捷、普惠、安全、可信。在对客服务领域，我们升级推出统一对客智能服务“工小智”，同业率先在广州苏州地区开展对客试点，有效降低金融服务门槛。在手机银行线上平台，我们为客户提供智能应答、智能办理、智能推荐三类服务能力，让客户享受到对话即服务的简单高效智能服务体验。在网点等线下服务渠道，我们帮助客户轻松找、快速查、便捷办，高频业务办理效率提升近50%。这些实践让我们更加深刻认识到，衡量人工智能应用成效，不仅要看覆盖多少场景，更要看是否真正改善客户体验，增强专业服务能力，提升经营效率，并在规模化运行中保证质量稳定和风险可控。[ 2026-11-04 10:16:41 ]
第三，从单体智慧到生态共赢，携手共建金融智能体新生态。随着智能体从辅助工具转变为业务协同的重要参与者，人工智能应用水平更多取决于平台能力、业务能力和生态协同能力的整合。面向这一趋势，我们应加强交流互动，深化务实合作，促进人工智能更好赋能金融高质量发展，高水平安全和高效能治理。一是构建开放生态，让金融服务从系统可访问走向智能体可调用。过去金融机构主要通过网点，手机银行开放接口，连接客户与外部场景。未来随着个人智能助手、企业智能体和各类场景智能体加快发展，金融服务的入口触达方式和交互形态可能发生深刻的变化。客户不一定需要主动寻找金融服务，而是让经过授权的智能体主动连接适当的金融服务能力。这意味着金融机构不仅要建设自己的智能体，更要探索如何成为智能体生态中可信赖的金融能力的提供商。[ 2026-11-04 10:20:55 ]
二是完善治理体系，让可信可控成为金融智能体的内生能力。智能体能力边界的拓展意味着风险形态从模型输出风险进一步延伸到业务执行风险，权限失控风险和跨系统协同风险，直接可能影响客户权益和资金安全结构。因此智能体越是能够自主行动，越需要清晰的权责边界；越是深入核心业务，越需要严格的运行治理。金融领域的人工智能治理，不能停留在上线前的模型测评和应用审核，更要贯穿规划、开发、部署、运行和退出的全过程，特别是要把权限约束、执行监控关键环节的人工介入、异常终止和全程审计融入智能体运行机制，确保每一次重要行动都有明确授权，每一个关键决策都有据可查，每一类重大风险都有控制手段，工商银行将与各方深化合作，共同探索金融智能体的技术标准、互信机制和治理规则，推动人工智能朝着有益安全公平的方向健康有序发展。[ 2026-11-04 10:23:41 ]
三是强化人才支撑，让人机协同成为企业组织能力的新优势。人工智能的深层影响，不仅体现在业务效率提升上，更体现在企业知识结构、岗位分工和组织协作方式变化上。对金融业而言，人机协同也不是简单以机器替代人工，人的作用不可或缺，更多体现在目标定义、价值判断、伦理遵从、客户信用维系和最终责任承担上。人工智能时代真正稀缺的不只是掌握先进技术的人才，更需要把业务需求转化为人工智能方案，把技术潜力转化为实际金融价值的复合型人才。工商银行正在致力于推动业务、科技、数据深度融合，组建跨领域协作团队，探索适应智能时代的业务组织架构、研发模式和人才培养机制，更好释放人机协同的价值创造力。[ 2026-11-04 10:25:24 ]
阿里巴巴集团副总裁、千问办公CEO陈宇森先生，带领团队在企业级智能体产品领域持续探索，推动办公方式从“人使用工具”向“人与智能协同”演进，千问办公已成为AI办公赛道增长最快的产品之一，在电商、制造、供应链等场景中积累了丰富的Agent落地实践。下面，有请陈宇森先生为我们作《从事找AI，到AI找人——智能体的主动性拐点》的演讲！[ 2026-11-04 10:27:55 ]
尊敬的各位来宾朋友们，大家好！今天很荣幸在这里分享我们在智能体领域的实践和经验。今天我分享的主题是《从事找AI，到AI找人—智能体的主动性拐点》。智能体的竞赛已经换了一条赛道，最早用AI做聊天到AI可以帮助大家完全一些简单任务，到完成一些复杂的事情。今天做的比较深入的企业可以把内部很多流程全面交给AI完成。这里面有两种不同的形态，有一些公司用AI辅助进行一些任务的完成，但有一些公司已经做到了大量的任务完全交给AI来做。能做复杂任务的前提是模型任务的大幅度提升，到去年年底开始，几乎所有程序类的任务可以由大模型完成。在不同的体验当中，下一个分水岭不仅仅是更聪明。[ 2026-11-04 10:29:36 ]
数据完备方面，千问办公一开始帮助大家做简单的文档PPT，现在能打通企业内部一系列流程后做复杂的事情。下一个分水岭就是更主动。更主动是智能体能否帮大家做更多任务的核心的点。我们回想一下，当前大家怎么样用AI。我们遇到一些问题，把这个事情描述给AI，它告诉我们这个问题的答案，它把这个任务处理掉。就是事情过来，人识别事情告诉AI。[ 2026-11-04 10:31:29 ]
但是下一个浪潮在哪里？我觉得在主动性上。未来事情过来之后AI先帮你处理，有一些是它来请教你，这些事情你需要做的决策是什么，进行选择。主动性有两个很重要的前提，一个是懂上下文。当AI不懂你相关的私有数据，不懂你所要做事情的目标，是无法帮你把事情做好的。第二个是执行可控。在这两个前提之下，我们认为主动服务是有广泛的应用场景，可以主动猜你主动做什么事情，有一个业务目标，在外界发生变化的时候主动给你反应。[ 2026-11-04 10:34:25 ]
我们有两个具体的案例，来说明使用千问办公可以帮助你做什么。我们跟很多人交流，各行各业见朋友和合作伙伴，每一次之前，我们可能都会有同事帮你准备内容，如果准备来不及，内部有各种各样的系统可以查来访的朋友伙伴是否与公司发生业务联系，我们过去合作了什么，未来可以合作什么等等，这样可以提前准备好，让沟通更融洽。我们也要做生物制药，AI知道我们要调整业务方向的时候，可以主动在网上搜索简历。千问办公看我最近想做的事，最近发生的生物医药相关的会议，看里面的发言，可以代替我发一封邮件进行沟通，在最后收到候选人意向之后，帮我把日程安排好。未来不是大量重复的工作需要人来做，人的核心精力是作决策、思考和判断。[ 2026-11-04 10:37:03 ]
最后，希望智能体能够真正走入千行百业，帮助大家解决问题。[ 2026-11-04 10:37:34 ]
感谢陈宇森先生。从张亚勤院士对“人工智能+大趋势”的宏观判断，到斯莱特教授展示AI重塑生物医药价值链的跨学科实践；从赵桂德副行长呈现金融领域AI规模化落地的工行样本，到陈宇森先生揭示智能体从“被动响应”走向“主动服务”的拐点，四场演讲为我们勾勒了人工智能作为新质生产力“强劲增量”的生动图景。再次感谢各位嘉宾的精彩分享。各位来宾，现在进入领先发布环节。[ 2026-11-04 10:39:00 ]
昇腾已跨越生态拐点，支撑主流大模型原生训练，积极拥抱 “百模千态”。CANN是昇腾生态的根基，经过8年的技术积累，架构与能力已逐步走向成熟完善。华为坚持全面开源开放，月活开发者突破4500，成为中国最活跃的开源项目。昇腾已经与90+主流社区深度融合，助力用户敏捷开发和验证，正逐步在上游社区走向原生和共治。[ 2026-11-04 10:40:11 ]
“基于昇腾原生的4D世界模型MoWorld2.0”由魔芯科技与具身智能、文化旅游、时空地理信息方向的三家国家人工智能应用中试基地联合首发。MoWorld2.0全球率先将重力、刚性、弹力等物理要素融入模型能力，完全运行于国产昇腾算力底座，从底层芯片到模型架构全栈自主可控：看得懂三维空间、算得准时间变化、推得出未来走势。下一步，魔芯科技将与三家中试基地进一步深度合作，围绕可交互仿真与具身训练、文化数字资产与沉浸式体验、三维数据生产与大场景快速重建等领域深入合作，加快世界模型在实际场景中的验证与应用落地。[ 2026-11-04 10:43:56 ]
下面，有请曦望智能联席CEO王湛先生，发布《曦望S3超节点家族解决方案》。[ 2026-11-04 10:44:54 ]
“曦望S3超节点家族解决方案”，这样的集群能扛住万亿参数大模型的高并发推理，像一台超大GPU一样协同工作。曦望做了一整套产品——更高性价比、更高效率、适配更多场景。曦望的超节点背后的S3芯片，是国内首个搭载LPDDR6的推理GPU。曦望致力于让中国的千行百业都能用得起、用得好 AI，让算力真正普惠。[ 2026-11-04 10:45:49 ]
在智能体时代，推理算力的成本与效率直接决定AI应用能否规模化落地。曦望S3以原生推理架构和超节点系统方案，在单位Token成本上实现了显著突破，为万亿参数级模型部署提供了更优、更强、更多的算力选择。各位来宾，现在进入本论坛首次设置的环节——未来场景。人工智能的强大能量、新质生产力发展的强劲增量、智能互联网的澎湃力量，要到真实场景去检验、到产业一线去攻坚。接下来，有请来自深耕太空算力、智能体、脑机接口、具身智能等人工智能前沿技术的一线企业，推演天地互联、虚实互联、人机互联、数实互联的无限应用可能，展望AI感知千变万化、走进千家万户、演绎千姿百态、守护千行百业的未来图景。首先，有请之江实验室生态单位代表——米塔碳智能总经理朱圣晨先生，与杭州坤宇太空智能董事长黄雨水女士，共同为我们推演《三体计算星座：把人工智能送上太空》。[ 2026-11-04 10:47:45 ]
尊敬的各位领导、各位嘉宾，大家好。很荣幸能够接受浙江实验室和大会组委会邀请，来这里给大家探索我们最新的探索。我们用在轨的短临天气预报来应对极端天气灾害。随着近年来气候变化加剧，极端灾害呈现增多和增强的趋势，强对流天气发生的尺度比较小，而且变化比较快，留给我们的预报窗口只有几十分钟到几十个小时，传统的天气预报计算一次是需要很长时间，是没有办法支撑到短临预报。我们的卫星可以看到一个比较广的范围，而且搭载了气象载荷的卫星可以探测到大气中的温室结构，可以提前去把强对流天气信号捕捉起来，因此我们把目光转向了太空。由于三体卫星建设，现在AI预报在轨成为可以去推进和实践的工具。依托星座之间的组网和星际互联，可以实现高覆盖。我们可以把模型放到卫星上进行直接推理，可以把原来在地面进行的数据处理以及AI推理前移到卫星上，实现在轨预报。整个AI联保链路从地面集中处理到在轨的实时生产，回传起来是比较轻量的结果。我们在今年7月份，璞云AI卫星已经入轨，未来我们将会结合三体计算星座实现更多的在轨计算验证，不断的打磨在轨气象预报的技术链路。我们的愿景就是在最短的时间预见风险，将在轨AI气象预报所取得的实践优势转化为我们应对极端灾害的行动时间。谢谢大家。[ 2026-11-04 10:58:00 ]
尊敬的各位领导、各位嘉宾上午好。非常荣幸来发布128颗智能卫星未来应用场景，特别是首批为保障北极航道而发布的3颗海洋智能卫星。当我们把视线投向地球最北段的航道——北极航道，这是中国连接欧洲的一条海上大通道，2025年9月，中国首批船只从宁波舟山港出发到达英国只用了18天的时间，比传统的航线节省了一大半的航程和时间。而且最重要的是，我们难以了解目前北极航道的真实情况，这是全球通信的盲区，冰情复杂，风暴频发，目前全球只有极少数的卫星是用它的余光扫描到北极的一些情况，传回地球的数据是零星的，几天、十几天才能传回来一些零星的数据，但是这条航道对于中国，对于浙江的海洋经济又是如此重要。我们的方案是在海洋、在北极打造遥感和算力天机的感算一体的中心，为北极航道保驾护航。我们的方案是，用海洋智能卫星实现对北极的全天候及时的、全海域的监测，用SA卫星、多光谱、红外对北极进行实时检测，同时用之江的三体计算和我们的AI智能计算机，实现算力随任务协调，随时调用，形成的决策又随时通过高速星间路由器、星和星之间、星和地之间、星和船之间的激光通信实时回传。我们要做到的是在北极不仅能够看到北极，更能够在北极形成及时的决策，我们要使得在北极提供的保障服务是以分钟级计算的，而且形成的决策能够及时的和船、和地面的指挥中心及时互动和决策。我们的智能和三体星座，将要形成的是保障全海洋、保障北极的五大保障系统：为北极的航行船只提供最佳的航线选择，为地面的指挥中心提供最佳的决策，为金融保险提供确权、定价，为海上应急提供定位和指引，为可靠提供全天后的海洋生态的监测。让我们一起期待太空人工智能转化为新质生产力带来的强劲增量。谢谢大家。[ 2026-11-04 11:04:38 ]
感谢两位的精彩推演。三体计算星座所代表的“算力上天、模型上天”路径，正在将人工智能的边界从地面延伸至太空，让卫星从“数据采集器”升级为“在轨智能体”，为气象短临预报、航道护航、深空探测等场景提供了全新的时效与覆盖能力。[ 2026-11-04 11:05:09 ]
非常荣幸能来这里给大家分享这一段时间把AI带入哪些美好的场景。现在大模型的发展不仅仅是技术，更多是大模型怎么样把技术转化为企业的生产力进入到各种生活场景，包括工作场景。今天的分享分三大部分。首先看个人生活消费领域的实践。其实我们现在看到有非常多的AI应用、AI产品，但是有一类需求还没有被很好满足，就是一种陪伴需求。蛋仔就是这个场景的代表性产品，更多解决人类需要陪伴的时候AI提供什么样的情绪价值。这是我们把AI带入到生活场景当中，我们认为是非常有意义和价值的实践。在企业生产环境当中是怎样的呢？现在我们看到大量的企业正在引入AI、拥抱AI、实践AI，员工也在热火朝天使用AI。但是目前企业的情况怎么样？很少有企业使用AI有很好的回报，原因很简单，因为很多企业把AI当成个人效率的工具来实现，但个人提效不等于组织提效。现在很少有企业能把AI的投入转化为真实的生产力。[ 2026-11-04 11:06:44 ]
怎么做呢？以销售场景为例，作为一个销售最重要的工作是把时间投入到见客户，为企业带来收入。假如只是帮助销售处理一些文件，填写一些系统的信息，这件事情离最终搞定客户拿到收入距离很远，这样的一些提效工作对经营工作距离很远。现在有大量的电商企业，在线上做交易，有一个很重要的事情，很多营销素材通过AI生成，非常快，质量也很不错，效率及其高。但是通过AI生成一个好的营销素材给企业带来什么？更多要考虑的事我们能否帮助营销人员去洞察市场的变化，去洞察消费者的偏好倾向，再生成素材，素材生成之后监测实际应用的效率，以及实际产生的数据，最后再复盘。这样是AI帮助生成素材，迎合消费者品位，得到一个真实的经营结果。还有市场研究的场景，现在有很多同事，包括很多客户每天做一件事情，通过AI发一个早报，这个行业所处市场当中的动态，这件事情有没有用？非常有用。但是这些情报和信息到了手里之后，如何转化为企业的经营结果，如何形成企业的经营价值，我们是不是应该通过这些搜集到的情报反映到产品上的一些策略、设计、市场打法的迭代，应该让AI进入到整个经营的流程当中，要形成经营上的闭环，这样企业投资AI，就能看到真实的财务汇报。[ 2026-11-04 11:09:46 ]
这件事情怎么做？我们的做法是首先必须要让AI懂我们的企业，懂我们的业务，懂我们的组织和流程。我们把AI带入到组织里面，带入到业务当中，是否也像对待人类员工一样给它足够的数据。这里面要有知识底座，还有数据底座，企业真实的经营数据，同时还有一个信息底座。AI时代，还有两成通信，人和AI的通信，以及未来AI与AI之间的通信也是非常重要的。还有一个层面，企业所处的物理世界，内部环境和外部环境的信息如何进入到系统当中供应AI所用，这也是通信引擎要承担的职责。它是把企业所处的物理世界和AI之间建立起一个桥梁。这样之后，企业落地AI就不再是个人工具，有机会形成真正的生产力，真正形成组织里的一种能力，为组织提效。[ 2026-11-04 11:18:43 ]
我们认为这种更敏捷高质量的决策未来会是AI时代每一个企业背后更顶层的竞争力。我们有一类做潮玩和服饰的企业，他们追求快上新品，而且这个新品希望能成为爆品。一开始这些企业给我们提的一些需求，能否用AI做产品上的设计，AI帮助设计师出图非常快，质量很高，如果洞察消费者的偏好，然后把这些信息转化到他自己品牌的IP和设计理念当中，再去做设计，去制造营销素材，再根据效果做迭代。这样更大程度上的缩短一个新品的创意到上架之间的周期。在AI时代，如果一个企业可以更敏捷高质量对消费者做出需求，这种决策能力是未来企业非常核心的竞争力。[ 2026-11-04 11:20:45 ]
AI在决策当中的参与度和整个决策的方式模式会发生变化，AI帮员工完成工作的同时，看起来像是一些执行的任务，每一个执行的任务都代表一些小小的决策。未来它逐步会形成我的产品战略的决策和营销战略的决策。而且传统的决策一定是自上而下的，但是这样的场景未来一定会出现某种自下而上的决策的驱动力，或者甚至是自下而上的战略层的涌现，这是我们认为未来会发生非常重要和有意义的变化。[ 2026-11-04 11:21:46 ]
最后分享一点和教育相关的事情，就是人才。现在企业需要大量的AI人才，而且对于绝大多数企业来讲不需要非常顶尖的专家做大模型的算法，更多是AI应用场景，而且是懂业务的人才。但是现在这些人才非常少。今年我们推出一些面向老师和学生的课程和培训，帮助企业在内部组织一些和AI相关的创新创意的竞赛辅导，我们希望通过这样的方式解决学生实践学习AI的问题，解决学校培养学生的问题。随着时间的积累，也会解决企业对AI人才需求的问题。以上就是我今天主要分享的内容，谢谢！[ 2026-11-04 11:22:54 ]
感谢段毓铮先生。从生成式AI到代理式AI，AI的竞争正在从模型能力转向场景落地能力，从“有没有AI”转向“AI能否真正嵌入业务流、产生可度量的效益”，赋能每一个现场的美好瞬间。下面，有请强脑科技资深科学家周俊先生，为我们推演《脑机接口:书写人机交互的未来》。[ 2026-11-04 11:23:17 ]
尊敬的各位领导、嘉宾，大家早上好。今天主要分享的是脑机接口助力未来人机交互。众所周知，我们的大脑非常复杂，由860亿神经元组成，神经元之间都是以海量的凸出为连接。这个系统复杂性不仅体现在庞大的节点规模上，更在于其高度动态且精密的组织机制上，凭借极高的代谢效率，大脑能以微弱的能量输入支撑起感知、情绪及高级认知功能的运行。长期以来，科学家们致力于研究显微镜成像技术，直接观察大脑活动，随着技术突破，已经在自由活动的大脑内同时追踪8500个神经元的动态，里程碑式进展极大推动了我们理解神经元如何编码、感知与运动行为。此外，科学家们还设计了神经元的听诊器，（视频播放），这个声音就是大脑神经元发出的。脑机接口技术正在从实验室走向临床与消费场景，在神经康复、精神健康、睡眠监测、专注力训练等领域逐步落地，随着产品的获批、医保和应用场景的探索，现在进入了加速期。我们在行业内率先作出了许多产业化尝试。（视频播放）这是我们给残疾人制作的仿真手。利用脑机冥想疗愈产品，我们缓解了上班族的焦虑和压力。利用脑机助眠技术，我们让失眠人群睡得更快。利用脑机康复技术，帮助多动症、孤独症儿童恢复生活。我们希望未来让机器人更好地服务人类。未来我们还希望将脑机接口技术能与合作伙伴一起开拓更多的行业合作，走进千家万户。谢谢大家。[ 2026-11-04 11:27:02 ]
感谢周俊先生。脑机接口代表着人机交互范式的一次根本性跃迁——从“人适应机器”到“机器理解人”。这一技术路径的成熟，将为医疗康复乃至更广泛的消费教育场景打开全新的想象空间。最后，有请宇蓝机器人研究院研发总监洪斯宝先生，为我们推演《具身智能:通向物理世界的未来》。[ 2026-11-04 11:34:12 ]
很多人问，AI智能体到底是什么？今天我想先给一个不一样的答案，它不仅仅是屏幕里的一个对话框，能帮我们写代码做研究，处理一些过去需要一个支持团队才能搞定的复杂工作。但如果你把它只是看作一个更聪明的聊天框，你就小看它了，因为它正在走出屏幕，它开始拥有身体能走路，开始拥有感官、能感知、开始拥有判断、能决策、开始拥有双手、能执行、能闭环，它不再是停留在数据里的一段模型，而是走进真实世界，替我们深入那些人不愿意去，不方便去，甚至是去了有危险的场景，成为一个真正意义上的行业特种机器人。[ 2026-11-04 11:38:53 ]
今天我想和大家聊一聊AI智能体正在发生的这一次迁徙：从数字世界走向物理世界。大家可以想象一个画面，从乌镇往东南二百二十公里，宁波舟山港几台机器狗正在对着码头集装箱进行危险品巡检，几架无人机正在上空覆盖盲区，复合热成像，而他们的背后是一个正在协同决策的智能体网络，这不是科幻电影，这是正在发生的事情。除了机器狗，口岸还有一台专门的空箱查验检检验机器人，它在码头上干几件核心的事，集装箱箱体缺陷检测、夹层识别以及箱内的生物病媒检测，这个活在口岸是典型的高风险、高强度人工查验，工人们要仰头弯腰钻底，既要检查箱体裂缝、渗漏、夹层，还要仔细搜寻病媒生物，排查外来有害生物入侵的风险。我们做的事情很朴素，让机器人从辅助拍照存档走进替人进箱，一次性完成箱体检测加病媒筛查，过去是肉眼排查人工拍照取证，现在它自主进箱，可见光热成像雷达AI视觉扫描同步进行，自动定位风险位置，实施回传图像，生成完整的检测和检疫报告，行业里把这个叫做“最后一米”。[ 2026-11-04 11:41:30 ]
还有一台辐射探测机器人，它进的是什么区域呢？能源电站、港口堆场、公厕、工业辐照现场，这些地方的辐射剂量不是稍微有点高。它身上有高灵敏度的辐射探测器，可自主导航、动态避障，但是更重要的是它代替人进去了。过去我们要工人冒这个险，现在我们只需要让这台机器人进去扫一圈数据，实时回传中控室站。[ 2026-11-04 11:43:05 ]
刚才介绍的这几台机器人不是个例，同样的逻辑还在消防火场里跑，让消防员在冲进去之前，先知道里面有什么，在地下电缆里跑，在数据中心里面跑，在变电站上和输电线上跑，一句话人不愿意去，人不能去，人去了有危险的地方都是他该去的地方。那刚才讲的隧道、码头、辐射区都是单机智能，下一步是多机协同在一堆机器人干一件事，地上跑的、天上飞的、远程值守的，一群智能体融入场景，每一次作业的轨迹都变成下一代模型的训练信号。[ 2026-11-04 11:44:38 ]
那多机协同带来的不是量变是质变，巡检的覆盖率从60%提升到95%。异常响应，从50压缩到5分钟，火情侦查从5分钟压到30秒。[ 2026-11-04 11:45:54 ]
在物理AI世界必须有安全底线，高风险动作必须由人审批，人确认任何一份合约生效之前必须须先经过形式化验证，安全是内置属性。第一，协同合约，多台机器人之间怎么配合，不能靠大模型临场发挥，得有一份机器可读的合同，谁先动谁后动等。第二，共享态势。同一张图上每一台都知道其他兄弟在哪儿，看了什么，做了什么。第三是降级通信。现场信号断了怎么办？无人机升上去，地面机器人系统不会因为断电就瘫痪掉。[ 2026-11-04 11:47:06 ]
最后是开放合作我们要做三件事。第一，接口开放。异构机器人通信协议，我们先按标准走，不做封闭。第二，生态共建。本地、芯片、算法、算力、行业方案，我们都愿意和伙伴一起做。第三，数据共享，机器人每一次操作都不可撤销，每一次的事故经验，每一次的避险动作都该沉淀成全行业的知识库。[ 2026-11-04 11:48:01 ]
最后我们从乌镇出发，具身启程，让智能走进物理世界。[ 2026-11-04 11:50:31 ]
感谢洪斯宝先生。具身智能在应急场景的落地，是AI从数字世界走向物理世界最具确定性的切入点之一。从港口巡检到能源设施防护，具身智能体正在承担起高风险环境中“替人先行”的关键角色。[ 2026-11-04 11:51:19 ]
从太空到海洋，从生活到生产，从人机交互到智联万物，从数字世界到物理世界，四个场景从不同维度勾勒了人工智能作为“强劲增量”的落地路径，也让我们对开放包容、安全普惠的数字生态有了更具体的期待。再次感谢各位推演嘉宾的精彩分享。[ 2026-11-04 11:51:44 ]
各位嘉宾、各位朋友：今天的论坛议程至此全部完成。从领导致辞的战略指引，到主旨演讲的趋势洞察，从领先成果的震撼发布，到未来场景的畅想勾勒，我们共同参与了一场关于人工智能与新质生产力的深度对话。正如论坛主题所昭示的，人工智能是发展新质生产力的核心驱动力，“强劲增量看AI”，看的正是技术突破的锐度、产业落地的深度和生态协同的广度。而这一驱动力的释放，从来不是单一主体的独角戏，需要政府加强战略引领与制度供给，企业勇担创新主体责任，学界深耕前沿研究与人才培养，社会各界共同参与、协同共治。让我们以本次论坛为新的起点，持续深化交流合作，推动人工智能朝着开放包容、安全普惠的方向健康发展，携手构建网络空间命运共同体。再次感谢各位领导、各位嘉宾的莅临与分享，感谢各位与会代表的聆听与参与。论坛到此结束。谢谢大家！[ 2026-11-04 11:52:04 ]