智能体刷屏的背后，是 AI 应用拐点的来临？

随着大模型能力不断下沉，AI 的落地路径正在发生结构性变化——多模态与智能体（Agent）正重新定义“应用接入层”，成为系统级能力；与此同时，推理性能、数据体系与工具链协作，也进入新一轮重构周期。

即将于 6 月 27～28 日举办的 AICon 全球人工智能开发与应用大会（北京站）的完整议程目前已经公布，从中可见多个一线技术团队正聚焦于三个关键趋势方向：

• 智能体系统化：Coding Agent、企业级 Agent、Multi-Agent 架构等相关议题备受关注，显示 Agent 正从工具式能力向系统性平台演进。

• 多模态能力落地深化：视觉、语言等模态正加速融合进入真实业务流程，从内容生成到金融风控，从智能营销到产品推荐。

• 推理与数据基础设施升级：在模型部署、效率优化和底层支撑方面，端侧推理、模型精度优化、向量数据库与大规模数据湖仍是重点攻坚方向。

这些议题背后，折射出 AI 从“模型能力创新”逐步过渡到“工程集成与产业落地”的发展阶段。

重磅 Keynote 预告：空间智能、AI-Native 架构与 Agent 编程范式

本次大会的主题演讲聚焦 AI 能力边界的扩展与落地范式的重构：

• 张磊， IDEA 研究院 / 计算机视觉与机器人研究中心讲席科学家

• 主题 ：《从检测到通用感知：构建空间智能的基础》
  

• 以视觉感知中的物体检测问题为核心，分析语言原生和视觉原生模型架构的特点和区别，并介绍基于 Transformer 的物体检测算法的核心思路，包括 DETR 到 DINO 的演化和改进，及面向通用感知的开集检测技术的进展。同时，通过实例分析和实验结果，展示这些技术在实际应用中的效果和潜力。

• Mark Collier，Open Infrastructure Foundation 首席运营官

• 主题：《Training, Inference, Agents: Beyond Apps in the AI-Native World》
  

• AI 的重心正在从训练转向推理与智能体自主执行。演讲围绕 PyTorch、ONNX Runtime、KServe 等关键开源工具如何构建“AI 原生”技术栈展开，并展示 MCP、A2A 等新协议如何支持 Agent 协同工作。这套架构运行于 Linux、Kubernetes 与 OpenStack 之上，面向边缘设备与超大规模集群，支撑下一代智能基础设施。

• 丁宇（叔同），阿里云智能集团 / 研发副总裁

• 主题：《从 Copilot 到 Agent：AI 编程的范式革新》
  

• AI 编程工具正经历从 Copilot 到 Agent 的范式跃迁。通过代码补全和建议提升开发效率，但其本质是静态的“提示 - 响应”模式，依赖开发者主导流程，局限于局部代码生成。新一代智能体模式，通过自主推理、工具调用和自动感知能力，实现了从“辅助执行”到“主动思考”的跨越，这种范式革新重构了人机协作模式，推动软件开发进入“自然语言需求驱动”的新阶段。

平行技术专场：聚焦真实挑战与企业落地

各专场议程覆盖了多个工程实践密集的专场，话题密度高、场景跨度大，突出“真落地、真场景、真挑战”的一线视角：

• 多模态实践与应用：探讨多模态模型在实际应用中的最新实践与创新，涵盖多模态理解与生成技术的前沿进展。

• 大模型助力研发的实战经验：聚焦大模型在研发领域的实践经验、存在问题及应对策略展开深入交流，共同加速新研发范式的落地。

• AI Agent 构建与多场景实践：聚焦 AI Agent 动态规划、LLM 复杂任务多步推理、Agent 应用框架与多行业实践等议题，旨在探讨如何通过前沿技术突破与场景深度融合，释放 AI Agent 的商业潜力，助力企业降本增效与创新增长。

• AI 在业务运营中的深度落地：深入探讨 AI 如何有效应用于企业运营实践，提供深入且可实践的落地经验与洞察，推动技术与实际业务的紧密融合。

• 大模型时代的数据处理与分析：如何优化数据管理，提升大模型的应用效果，并为企业的 AI 落地提供更强的数据支撑。

• 端侧智能与联合推理：如何通过端侧智能与联合推理，提升终端设备的认知能力，提供更强的多模态信息处理能力，实现更智能的个性化 AI 体验。

• 大模型推理性能优化：大模型推理的吞吐和延时直接关系到推理的成本和用户的体验，本专题将围绕大模型推理引擎的优化展开分享。

• AI 基础设施与生态构建：聚焦大模型从训练、推理到数据平台的底层系统性升级，涵盖强化学习训练框架优化、开源推理引擎部署、万卡训练稳定性实践及向量数据库的 AI 原生演进路径，呈现算法与系统融合下的工程挑战与解法。

• LLM产品的投产落地：本专题聚焦 LLM 产品从 PoC 验证走向工程投产的关键路径，涵盖垂类模型应用、企业级智能体构建、广告审核自动化与内容生产全流程，呈现从模型能力到业务闭环的落地范式。

• AI 在金融领域的应用和趋势探索：聚焦“AI 在金融领域的应用案例 / 成果与趋势探索”，将深入探讨金融 AI 应用案例分享、前沿趋势探索和行业特殊挑战。

• AI 变革下的工程师： 当工程师不再稀缺、产品也难独善其身，AI 时代的产研人该如何突围？

• AI 驱动的智能硬件创新：AI 如何深度融合智能硬件，推动设备从工具向智能体进化，探索 AI 驱动的智能硬件新范式，为行业提供创新思路与落地方案。

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