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7 月 19 日,WAIC 2026 期间,由商汤大装置事业群主办,上海人工智能实验室、上海市算力网络协会、中国联通上海市分公司、沐曦股份、硅基流动、趋境科技联合支持的「算创·无限——Agentic 时代 AI 基础设施创新发展论坛」在上海成功举办。 上海市数据局副局长高天,徐汇区人民政府副区长魏兰,中国工程院院士郑纬民,中国信息通信研究院云计算与数字化研究所副所长(主持工作)栗蔚以及产学研代表齐聚现场,共探 Agentic 时代 AI 基础设施的演进路径与规模化落地之道。 论坛上,商汤大装置与国信数算签署全国一体化算力网试验场战略合作,与多家能源企业启动「算电协同战略合作」,并联合众多创新平台发起「AI 科创加速计划」,凝聚多方合力推动 AI 基础设施生态协同发展。 上海市数据局副局长高天在致辞中指出,上海作为国家数字经济创新发展试验区,肩负着为国家试制度、探新路的战略使命。今年市数据局正统筹推进数字上海 「十五五」 规划编制,体系化推进算力基础设施建设,协同构建长三角一体化算力网。她表示,未来将继续与各界加强务实合作,共建城市级政务 AI 基础设施体系,推动 AI 与千行百业深度融合,为上海人工智能高地建设贡献力量。 商汤科技董事长兼 CEO 徐立以「商鞅方升」统一度量衡为引,提出 AI 时代同样需要标准化的 Token 供给体系,这也是商汤大装置深耕 AI 基础设施的初衷,九年来持续推动国产算力规模化商用,积极探索下一代算力基础设施体系。正如「凡构屋之制,皆以材为祖」,徐立认为「材」是模块、是标准、是基础,商汤大装置就是 AI 时代的「材」,愿与广大伙伴一道,持续开放技术,共建更高效、可持续的 AI 基础设施生态。 院士专家共话 Agentic 时代,Token 经济重塑 AI 基础设施价值逻辑 Agentic 时代驱动 Token 经济全面爆发,AI 基础设施的价值标尺与服务模式也将迎来范式重构。本次论坛特邀学界与行业权威专家,围绕技术演进趋势与产业发展路径提供顶层研判。 作为我国分布式系统与高性能计算领域的权威学者,中国工程院院士、清华大学计算机科学与技术系教授郑纬民在演讲中指出,驱动智能体的 Token 正在成为新的「石油」,单智能体的 Token 消耗可达传统对话应用的百倍至千倍级,推动需求指数级增长。郑纬民强调,Token 与 Token 并不等值,如火如荼的算力基建也不等同于高效 Token 产能。Token 的实际价值由首字延迟、生成速度、并发承载能力、服务稳定性四大指标共同决定,不同场景适配不同等级的服务标准,高等级、高品质的 Token 才具备更高的商业价值。基于 PD 分离的异构协同技术路径既能释放国产算力的潜能,又能保障最终 Token 的服务品质。 深耕云计算与数字基础设施研究多年,中国信息通信研究院云计算与数字化研究所副所长(主持工作)栗蔚提出,随着智能体服务推动算力需求指数级增长,以云计算资源为基础底座、大模型能力为核心驱动、智能体服务为基本单元,具备理解用户意图并自主完成复杂任务能力的新一代云计算服务体系 Agentic Cloud,正在成为未来主要云服务模式。Agentic Cloud 带来的不仅是技术升级,更是云服务价值体系从「降本」走向「增值」的系统性重构,交付的不再只是低成本资源,而是智能和能力的新模态服务。未来需从建能力、立标准、抓场景、促生态四个方向协同发力,加速规模化应用。 强底座:全栈布局,让 AI 从 「能用」 走向 「好用、可落地、可持续运营」 随着 Agentic 时代 AI 应用模式从单一的对话交互,向复杂的智能体任务进化,Token 消耗的爆炸式增长对 AI 基础设施提出了更高要求,也给国产算力发展创造了全新机遇。面向这一全新命题,商汤科技联合创始人、大装置事业群总裁杨帆分享了商汤大装置的能力与布局。杨帆表示:「未来 5 年,国产化替代绝不仅仅是 GPU 的替代,而是背后整个 AI 上游硬件生态体系的重构,为行业带来了全新的发展空间。」 作为「最懂大模型的 AI 基础设施」,商汤大装置围绕 「算力+平台+服务」 全栈能力,构建面向 Agentic AI 时代的基础设施体系。在算力层,商汤科技大装置事业群 CTO 宣善明介绍,聚焦国产算力「从落地可用」到「规模化商用」的目标,商汤大装置实现多项关键技术突破。依托异构混合推理,商汤大装置实现主流国产芯片 MFU(Model FLOPs Utilization)提升 85%~152%,整体推理性价比达到 NVIDIA H 系列的 1.25 倍。目前,商汤大装置日均 Token 服务量已达 2.42 万亿,预计 2026 年全年服务规模实现 25 倍增长。 在能效方面,商汤大装置推动智算中心从传统 IDC 的 PUE 能效管理,升级为以 TPW(Tokens Per Watt)为核心的全链路价值管理。商汤科技大装置事业群智算中心总经理林海表示,TPW 将电力消耗与 Token 产出直接挂钩,串联起电网电厂、IDC 机柜服务、算力云服务到模型服务全链条,是更贴合 AI 生产本质的效率标尺。商汤大装置通过端到端全链路优化,已实现单位电力成本 Token 产出提升 80%,实现系统级算效优化。 在产业服务层面,商汤大装置以「区域智能化基建+产业 FDE 模式」双轮驱动,赋能央国企与地方产业加速智能化转型。商汤科技大装置事业群 CGO 杨松表示,当前企业 AI 采用率和价值转化率之间存在巨大剪刀差,核心原因不是模型能力无法满足,而是系统性方法论的缺失。FDE 模式正是填补这道鸿沟的关键,通过专家团队深入产业一线,与客户共建场景、共创模型、共担指标,从传统的「一次性项目交付」升级为「全程陪伴」,跑通完整的产业智能化路径。 具体实施过程中,FDE 模式可帮助企业构建从需求分析、模型验证到工程交付的系统化 AI 落地能力,将复杂的大模型项目沉淀为可复制、可规模化的方法论,实现「1 天明确业务价值、2 天完成 Demo 验证、30 天实现稳定版本上线」的 AI「123」交付法则,让 AI 从 「能用」 真正走向 「好用、可落地、可持续运营」。 目前,该模式已在多个标杆场景落地验证:在量子城市项目中,团队深度参与上海量子城市空间智能建设,与上海市规划资源局联合研发全国首个规划资源领域基础大模型「云宇星空大模型(专业版)」,落地 40 余个高价值场景、沉淀 150 余个智能体成果,形成可复制、可推广的产业智能化落地样板;在先进制造领域,已服务 5 家上海大型国企,落地数十个产业场景,并斩获「CICC 2026 国资场景开放与行业应用挑战赛」四项大奖,充分验证了 FDE 模式加速 AI 产业落地的行业价值。 多项重磅战略合作落地,拓展 Agentic 基础设施能力边界 基于「算力+平台+服务」AI 基础设施全栈能力,商汤大装置持续拓展产业生态边界,论坛集中落地多项重磅战略合作。 继 7 月 18 日正式发布国产 AI 基础设施生态共建「银河计划」后,本次论坛上,徐汇区人民政府副区长魏兰与商汤大装置杨帆共同启动「徐汇区西岸银河计划」,依托徐汇区全国领先的人工智能产业生态资源优势,加速万卡级国产智算集群等在区域落地,将银河计划的生态蓝图转化为区域发展的实际动能。 同时,商汤大装置与国信数算达成战略合作,双方将围绕全国一体化算力网试验场建设、算力资源协同、算力调度平台,以及国产 AI 芯片生态建设等方向展开全面合作,共同推动全国一体化算力网工程落地。作为合作的重要载体,双方将依托商汤临港 AIDC,共同建设全国一体化算力网试验场长三角核心节点,加快推动全国一体化算力网从技术验证走向规模化落地。 围绕「算电协同」,商汤大装置与晶科科技、中国联通上海市分公司、华能上海、宁德时代浦泉资本、协鑫能科、达卯科技等合作伙伴签署战略协议,共建面向源网荷储一体化的算电协同生态,推动能源系统与 AI 基础设施深度融合。 面向「AI 科创」领域,商汤大装置联合香港科技园、上海交大工业技术创新研究院、复兴岛创客学院、模力营 AI 生态社区、璞跃中国、开源中国等创新平台,共同发起 AI 科创加速计划,为 AI 科创企业提供从技术研发、算力支持到市场拓展、商业落地的全周期赋能,培育 AI 创新生态新动能。 促共识:产学研多维探索,共议国产算力规模化破局路径 在产业实践分享环节,来自产学研各界代表,分享了国产算力落地的前沿实践与成果,从技术、应用等维度验证规模化商用落地的可行性。 上海市数字城市规划研究中心主任奚文沁,在会上分享了上海量子城市空间智能创新实践。她介绍,上海量子城市项目联合商汤科技历经 800 多个日夜联合攻关,打造了量子城市的智能底座「云宇星空大模型」。针对上海超大城市规模大、系统复杂、资源紧约束、治理场景多元等特点,量子城市以「空间智能」推动城市治理向数据驱动、智能决策升级,目前已落地防汛调度、便民服务、乡村振兴、规划审批等多类智能体应用,为超大城市精细化治理探索出可落地的智能新范式。 清华大学计算机系教授、趋境科技首席科学家武永卫提出 AI 基础设施正面临成本、效率、国产化三大挑战。他还分享了趋境科技与商汤大装置联合打造的高品质 AI Token 工厂,已实现日均万亿级 Token 生产能力。未来需要行业共同合作,降低企业大模型应用门槛、提升国产算力利用率、支持 AI 应用从试点走向规模化生产。 在国产算力规模化落地的道路上,技术路线、生态协同、商业模式等议题仍待共同探索。论坛上,由智东西联合创始人、CEO 龚伦常主持,硅基流动创始人&CEO 袁进辉,沐曦股份联合创始人、CTO 杨建,中国联通领军人才、联通数智模型平台部总经理王恺,上海人工智能实验室青年科学家王辉,商汤科技大装置事业群首席科学家张行程展开圆桌对话,共同探讨了国产算力规模化实践的破局路径,一致认为国产算力已跨越「能不能用」的阶段,当前的核心命题是如何在多元芯片并存、多架构共生的格局下构建统一的系统级优化能力与产业协同机制,推动国产算力从「可用」走向「好用、规模化、可盈利」。 本次论坛汇聚政产学研多方力量,呈现了 Agentic 时代 AI 基础设施的前沿趋势判断,也落地了生态协同、产业落地的具体举措,为行业搭建了技术交流与生态共建的平台。未来,随着技术持续迭代与生态协同深化,AI 基础设施将进一步向高效化、生态化、普惠化方向演进。
人人都是产品经理   4步搭PPT Agent :把PPT从3天压到1天
做PPT最痛的不是慢,而是跑完才发现方向错了,只能重来。本文作者通过反复翻车,总结出一套PPT Agent工作流:在廉价阶段和昂贵阶段之间设置确认节点,让AI在关键步骤停下来等你拍板。从需求梳理、提纲确认到风格定稿,每一步都卡住返工成本,最终将7页PPT的制作时间从3-5天压缩到1天。
未来的 Coding Agent,可能不只是被提示词驱动,而是可以通过真实工作过程不断学习。8 月 5 日,Hugging Face 社区展示了一套新的开源组合:把 TRL、OpenEnv 和 OpenCode 连接起来,让 Coding Agent 在隔离沙箱中完成完整的软件开发流程。
很多人对 AI 的第一印象来自 ChatGPT 这样的 聊天机器人 。但我想先泼盆冷水:聊天机器人和 Agent,压根不是一回事,这不是能力强弱的差别,而是 物种的差别 。
普林斯顿的研究者评测了 14 个 Agent 后也发现,尽管过去 18 个月里模型能力突飞猛进,可靠性的提升却微乎其微。
Meta 正式发布 Muse Code 测试版。这是一款运行在终端中的 AI 编码 Agent,由最新的 Muse Spark 1.2 模型驱动。
如果这四项里有一项说不清,我会先把范围留在个人工作流,补上观测、删除和纠错入口,再考虑把 Skill、Wiki 或 Code 纳入团队范围。涉及生产权限、客户隐私或合规规则时,Memory 更适合做参考和索引,最终约束仍应由 Policy、配置和审批系统负责。
面试时,不需要一口气罗列十几个框架。框架说得越多,面试官越可能继续追问,而没有实际使用经验的框架很容易暴露出只是听过名字。
LoopX 的判断很硬:模型上下文是工作内存,不是长期状态。跨轮还要用的东西,得外置成有身份、可核对的事实。
每个Agent拿到一个上下文窗口,可能配一个向量库,这就是它认知世界的边界。当你从一个Agent扩展到五个、五十个的时候,这套模式不是性能下降,而是直接崩掉。问题的根子不是算力,不是模型质量,也不是框架成熟度——是记忆。