7 月刚结束的 WAIC 2026 释放了一个再明确不过的信号：AI 的竞赛，已经从「比谁模型大」转向「比谁落地深」。其中大会六大核心议题，从超节点算力、具身智能、大模型演进，再到端侧 AI、AI 治理、Token 经济，彰显了国内 AI 技术在四个领域的重要突破：
第一，算力方面从拼芯片到拼系统，有效利用率成核心指标；
第二，具身智能方面进入部署态元年，人形机器人量产竞赛开启；
第三，模型方面聚焦真实场景落地，AI 竞赛从模型参数转向价值落地；
第四，前沿技术方面脑机接口推动三元智能发展，量子计算迈向工程化交付拐点。
以上趋势，每一个都在指向同一个方向——AI 的下半场，拼的不是参数，是工程化能力，是场景落地，是真实的业务价值。但问题也随之而来：方向知道了，具体怎么走？算力利用率怎么提？具身智能怎么落地？Agent 怎么接进业务流？前沿技术怎么转化成生产力？
在 8 月 21-22 日即将举办的AICon 全球人工智能开发与应用大会·深圳站，将聚焦以上话题，深入探讨如何把 AI 技术趋势，变成可落地的实战路径。
算力篇：从拼芯片到拼系统，有效利用率成核心指标
在 WAIC 大会上，“算力有效利用率”被反复提及——芯片买了一堆，实际利用率却低得可怜，这是几乎所有企业的痛点。算力的下半场，拼的不是谁芯片多，是谁能把每一张卡的价值榨干。
在 AICon 深圳站「AI Infra、推理工程与异构计算」专题，你将看到国内最顶尖的推理优化实践：
腾讯多模态 RL Infra 负责人朱文熙将分享《从 LLM RL 到 Diffusion RL：统一多模态 RL 基础设施实践》，完整呈现 UniRL 从架构设计、自研算子、训推一致性到异步引擎的全链路工程实践，以及落地过程中真实的 tradeoff 与踩坑。
范式智能系统研发专家杨守仁将分享《从 HAMi 到 HAMi-DRA：异构环境的算力资源管理实践》，从 Kubernetes 设备资源模型演进的视角出发，介绍范式以及 HAMi 社区在异构设备管理的面临的挑战和实践，同时详细解析 HAMi-DRA 的整体架构设计与关键实现细节，展示如何基于 DRA 构建面向 AI 工作负载的可扩展 GPU 调度方案，并且综合说明在落地 HAMi-DRA 的过程中范式以及社区遇到的挑战。
阿里巴巴 Qwen 团队算法工程师章程瑞东将分享《面向 Qwen 系列模型线性注意力的高性能优化实践》，详细介绍 Qwen 团队提出的 FlashQLA——基于 TileLang 的高性能线性注意力算子库，如何实现前向 2-3 倍加速、反向 2 倍加速，TP 增大时加速比还能持续提升，显著优化预训练与端侧推理效率。
华为 2012 实验室 大模型系统工程技术专家李柏潮博士将分享《盘古训练与推理通信优化实践：亲和昇腾平台的性能探索》围绕昇腾平台的两类通信优化展开，并展望如何通过昇腾亲和实现最优的通算掩盖，使得通信不再成为暴露在训练/推理端到端时延中的短板。
Inferact vLLM committer 莫梓峰将分享《vLLM 针对多模态模型的推理优化实践》，深入讲解 vLLM 用于优化多模态模型的关键技术，并展示如何使用最新版本 vLLM 高效部署多模态模型。
TokenSpeed 独立贡献者尚旭春将分享《面向 Agentic 负载的下一代 LLM 推理引擎设计实践》，结合 TokenSpeed 的研发实践，从 Runtime 与 Kernel 两个层面介绍面向 Agentic 推理场景的新一代推理引擎设计。
SGLang, RadixArk Engineer 杨雨豪将分享《百万上下文下的 DeepSeek V4：SGLang 推理优化实战》，介绍 SGLang 团队如何通过缓存架构、算子融合和并行策略的全栈优化，实现 DeepSeek-V4 百万上下文推理的 Day-0 支持与持续性能提升，并结合 InferenceX 公开基准展示在 GB300 NVL72 上的实测结果。
具身智能篇：部署态元年，人形机器人量产竞赛开启
2026 年，被业界称为“具身智能部署态元年”。在 WAIC 大会期间，人形机器人、具身大模型、机器人操作系统均成为最热的话题。但热闹背后，真正的挑战才刚刚开始——从实验室 Demo 到量产部署，中间隔着一整条工程化链路。
深圳，作为中国硬件产业的心脏，无疑是具身智能落地的最佳战场。
AICon 深圳站从 Keynote 主题演讲到「迈向机器人 AGI 的关键技术与产业实践」专题，将深度聚焦具身智能的工程化落地：
深开鸿 CEO 王成录博士将在 Keynote 主题演讲环节分享《让 AI 拥有身体：从大模型迈向物理 AI》，具体从 AI 产业化面临的现实问题出发，讨论为什么大模型能力的提升，并不必然带来行业智能化的规模落地；分析物理 AI 对设备连接、数据供给、端边云协同和系统安全提出的新要求；进一步阐述开源鸿蒙如何通过统一操作系统、分布式软总线和多设备协同能力，将海量异构设备转化为可感知、可理解、可协同、可进化的智能节点，为大模型和智能体提供高质量数据与物理执行能力。
乐享科技联席 CTO、穹明智能总经理李元庆将分享《轻量化异构双臂 × VLA/世界模型：家庭服务具身机器人的落地实践》，介绍乐享科技小恩机器人方案如何打通硬件本体、大模型、数据闭环全链路，为家庭服务类具身智能商业化落地提供可复制工程路径。
阿加犀智能科技技术负责人康斌将分享《Agent Harness + 原子 Skills：服务机器人具身智能的落地实践》，以酒店服务机器人为落地样例，介绍一套 Agent Harness + 原子 Skills 的服务机器人架构。整套方案将服务机器人从“模块堆叠式 demo”升级为“Agent 可操作的物理世界接口”，可复用于酒店、养老、医院、园区、商场、办公楼等服务场景，为具身智能从 PoC 走向可运营系统提供可复制工程路径。
深圳市人工智能与机器人研究院 副研究员康留旺博士与深圳市人工智能与机器人研究院 具身智能中心主任刘少山博士将共同分享《从单体机器人到多机器人协同：AIRSEAI 具身智能基础设施的演进与探索》，结合 AIRSEAI 1.0 至 3.0 的演进，介绍其从单臂移动操作、双臂灵巧操作平台，到面向多智能体协同基础设施的技术探索，重点讨论模型与硬件解耦、能力评测、标准化数据闭环，以及多机器人任务调度、自适应规划和通信感知协作等关键问题。
模型篇：从参数竞赛到价值落地，90% 的项目卡在哪？
这可能是 WAIC 上共识最强的一个趋势：模型能力早就够了，差的是落地的工程。企业花了几百万上大模型、上 Agent，然后呢？90% 的企业 AI 项目，死在从 Demo 到生产的“死亡谷”。
AICon 深圳站全场 11 大专题、50+ 一线企业案例，几乎都在回答同一个问题：大模型怎么真正产生业务价值？
快手技术专家祁慧将分享《从 AI 工具到经营智能体：分销增长 Agent 实践》，介绍快手如何依托 AI 技术，对平台商达经营工具完成 AI 化重构，实现运营效率与经营能力的双重升级。
阿里云 高级技术专家阮城锋将分享《让 Agent 真正驱动销售增长——FDE 模式下的业务流重构实战》，从阿里云瓴羊 FDE 商业化交付实践出发，结合某汽车集团店端销售 AI 助手、某医药企业履职 AI 助手等真实案例，拆解 AI Agent 如何从“单点工具”走向“销售增长引擎”。
桔大出海合伙人 Keer Liu GoodaBrand 将分享《不靠大厂资源，靠 AI Agent：跨境电商小团队如何 10x 内容能力》，拆解从 TikTok 电商从一条视频的开头到最后能否变成成交的完整链路，包括视频本身如何批量生产，内容好坏如何沿着完整的转化链路去判断，以及过去靠人工逐条处理的中间环节，如何被系统接管。
平安科技健康保险智能负责人李响博士将分享《Agentic AI 在普惠健康险的创新与实践》，围绕健康险产品创新、智能承保、智能理赔三大核心场景，系统展示 Agentic AI 技术在普惠健康保险领域的创新实践与落地成果。
写在最后
前沿是未来，落地是现在。WAIC 让我们看到了 AI 的无限可能，但对于绝大多数企业和技术人来说，更紧迫的问题是今天的 AI 技术，怎么在今年就产生价值？而 AICon 要做的，就是把这些价值变成现实：
想搞 Agent 落地？有 FDE、Harness、Coding Agent 的全套实战
想搞推理优化？有 vLLM、Qwen、DeepSeek 的一线经验
想搞行业落地？有金融、制造、电商、医疗的真实案例
8 月 21-22 日，AICon 深圳站，11 大专题、50+ 重磅议题、50+ 一线讲师，从算力到模型，从 Agent 到具身，从工程到安全，覆盖 AI 落地全链路。大会 9 折倒计时最后一周，现在报名立减 580，更多详情可扫码或联系票务经理 13269078023 进行咨询。
