2026年6月13日,为期两天的2026第八届北京智源大会圆满落下帷幕。作为全球人工智能领域最具影响力的学术盛会之一,智源大会已连续成功举办八届,累计吸引14位图灵奖得主、上千位产学研顶尖专家亲临,辐射全球30多个国家和地区。 本届大会延续“AI年度盛会”的基因,汇聚2位图灵奖得主、8位院士、30位30岁以下青年科学家、40余位AI企业CEO及创始人,包括Meta、英伟达、哈佛、MIT等20余家国际顶尖机构,以及阿里、腾讯、小米、生数科技、面壁智能、清华、北大、人大等中国AI最具代表性的创新力量,实现了大规模跨国界、跨领域的集中同台,线下参会人数突破万人。这一盛况充分印证了智源研究院在人工智能特别是大模型方向的前沿探索与深远影响力。 大会紧扣世界模型与智能体两大主线,智能体论坛从去年的1场拓展至3场,还组织了具身智能和世界模型相关论坛共3场,汇聚15余位百亿估值具身智能CEO共商具身智能发展路径,集结中科院、清华、斯坦福等专家共话AI×神经科学。除了前沿技术对话外,首次设立AI Native教育论坛,人大附中校长与中小学生同台探讨AI时代人才培养。首创“智能体听会”功能,观众可借助数字分身并行参会;并与安贞医院共建AI心脏医院,与面壁智能启动加速器合作。 本届智源大会的“AI+神经科学”浓度拉满,不仅首次设立全天候“AI×神经科学论坛”,更将“类脑智能与下一代人工智能路径”作为独立专题深度研讨。聚焦人工智能与神经科学的双向交叉赋能,设置AI for Neuroscience与Neuroscience for AI两大核心议题。一方面以人工智能技术赋能神经科学研究,依托大模型与计算智能方法,助力脑解析、神经信号分析、脑网络建模与脑疾病探索;另一方面AI×神经科学与“类脑智能”“具身智能”“世界模型”等议题形成联动,启发类脑算法、可解释 AI、通用智能与具身智能的创新演进,从脑
在 AI 下半场,算力崇拜正逐渐回归理性,如何让智能体(Agent)拥有长效记忆、如何让具身智能(Embodied AI)走出实验室,成为了行业共同探索的命题。2026 年 6 月 5 日,在国家会议中心举办的 Agent Infra 专场媒体深度沟通会上,腾讯云存储总经理陈峥与灵生科技合伙人蒋玉骅博士,围绕大模型落地、具身智能数据痛点及 AI 下半场的存储重构,谈了自己的观点。 AI 的下半场,从算力崇拜到长效记忆 伴随着大模型技术的演进,关于 AI 上半场与下半场边界的讨论愈发激烈。作为国内率先提出世界动作模型(WAM)并践行的前沿 AI 企业,灵生科技合伙人蒋玉骅博士认为,当前 AI 的发展周期依然由 Scaling Law(尺度定律)主导。但传统大模型的 Scaling Law 正在逼近计算与模型的边界,相比之下,具身智能所依赖的世界模型(World Model),其 Scaling Law 的探索才刚刚开始。目前工业界与学术界的世界模型规模普遍在 10B(百亿参数)以下,数据和模型的双向驱动将是下半场的硬核主线。 从 AI 基础设施(Infra)的视角来看,腾讯云存储总经理陈峥则提出了一个根本性的范式转移:AI 上半场解决的是算力问题,即 Agent 能跑多快;而下半场的绝对核心是 Context(上下文),即智能体能不能记得住、找得到。 陈峥表示,过去行业对单点算力过度崇拜,而忽视了作为大脑记忆体的存储。随着算力瓶颈在一定程度上得到缓解,数据存储与算力的均衡发展成为了必然。腾讯云存储也因此完成了三级跳的演进:从最初解决非结构化数据成本与可靠性的通用存储阶段,到加速大模型 GPU 吞吐的 AIGC 时代,再到如今全面满足智能体上下文存储记忆的 Agent Bucket(智能体存储桶)时代。 具身智能的现实痛点 当企业将大模型应用向具身智能、机器人领域落地时,迎面撞