**2026 奇点智能技术大会首批核心议题公布：聚焦 AI 自进化与工程落地**
11 月 20 日至 21 日，由 CSDN 与奇点智能研究院联合主办的 2026 奇点智能技术大会将在北京万达文华酒店举行。在技术迭代日益加速的今天，一线开发者和技术决策者究竟能从大会现场带走什么？我们希望带给您的答案不是几页 PPT，也不只是几个新概念，而是真正影响未来半年技术判断、工程落地和团队决策的一线经验与方法。
今天，大会正式公布了首批核心议题。值得一提的是，本次大会将与 C++ 及系统软件技术大会同期同址举行。这将让 AI 与系统软件两大技术脉络在同一现场交汇，共同回应一个日益清晰的趋势：上层 AI 应用的爆发，离不开底层系统软件的强力支撑。
**大模型下一站：从单纯 Scaling 到 AI 自我进化**
**痛点与挑战**
大模型已进入 Agent 阶段，但大量智能体仍停留在“搭出来、跑起来”的阶段。上线后，模型往往缺乏自然学习能力，Agent 犯过的错误还会重复出现。同时，Scaling 成本持续攀升，企业无法永远依赖更大的模型或更昂贵的 Token 来换取能力。真正的问题已经变成：AI 能否参与 AI 自身的研发？Agent 能否建立自己的进化闭环？
**解法与分享**
两位一线实践者将给出答案：面壁智能技术合伙人、智能进化首席科学家李宇轩将带来《AI 制造 AI：从五级演进框架到 AI Infra 的自主生成》的主题分享。他将探讨当 AI 写代码的边际成本不断下降时，训练框架、算子库乃至推理内核是否也可以由 AI 根据具体任务“现场锻造”。LlamaFactory、PenguinHarness 作者、PrismShadow 联合创始人兼 CTO 郑耀威将分享《低成本、高收益的自进化 Agent 闭环构建实践：从 LlamaFactory 到 PenguinHarness 的技术演进》。他将拆解一套完整的 Agent Evolution Loop，并分享平均准确率提升 18.8%、Token 成本下降 7.5% 以及“一句话低成本生成完整 AI 应用”等真实实践。如果说过去的 Scaling 是人训练模型，下一阶段要解决的可能是：如何让 AI 学会改进 AI。
**AI 编程：从代码生成到软件工程重塑**
**痛点与挑战**
代码补全、单文件生成已越来越成熟，但在真实企业环境中，问题截然不同。一个大型代码仓库可能包含成千上万个文件、复杂的依赖关系和历史逻辑。研发流程也不再是一次性 Prompt，而是涵盖需求、设计、编码、测试、Review、CI、发布的完整链条。因此，AI 编程真正的分水岭不再是“AI 能写多少代码？”，而是“AI 能否进入真正的软件工程？”
**解法与分享**
届时，来自 Qoder、Workbuddy、Comate、CodeFuse 等团队的一线技术实践者与多位科研机构专家将补齐这张 AI 原生研发版图：
* 北京航空航天大学计算机学院副教授杨健将带来《从代码大模型到仓库级智能体：核心技术演进与工业级落地》，从预训练 Scaling Law、多编程语言协同训练到可验证强化学习，回答 AI Coding 如何从“生成代码”走向“完成软件工程任务”。
* 腾讯 WorkBuddy 模型研发负责人董汉德将在《LLM Agent 的模型数据飞轮——WorkBuddy 持续学习经验分享》中讨论当 Agent 进入办公和业务环境后，大量真实交互如何形成数据飞轮，让模型具备持续学习能力。
* 滴滴专家工程师、ABC 技术 AI Coding 平台负责人金晶将分享《滴滴 AI Coding 平台应对大规模生产环境的挑战与实践》，探讨平台、工程规范和业务体系如何随 AI Coding 的普及而变化。
* 腾讯高级后台开发工程师、项目组研发转型负责人任磊达则会将问题推向组织层，在《AI 原生组织的工程实践：从 Loop Engineering 到 Graph Engineering》中复盘月消耗 360 亿 Token 的真实实践，探讨如何构建 AI 原生研发的“刹车系统”。
这几场分享共同探讨的是：AI 编程的终点不是帮程序员多写几行代码，而是重新设计软件研发本身。
**Agent 的下一个瓶颈：基础设施与安全**
**痛点与挑战**
许多团队在 Agent Demo 跑起来后会很快发现：模型反而不是最难的。长时间 Session 怎么保存？Multi-Agent 怎么通信？几十万甚至几百万个 Agent 执行环境如何调度？模型调用工具后，身份、权限、隔离、审计如何保障？当 Agent 从一次请求变成长时间运行的系统，它正在逼迫传统基础设施重新设计。
**解法与分享**
多位专家将探讨如何重新打造 Agent 时代的通信、Runtime 与安全 Infra：
* 阿里云产品专家杨文婷将带来《重塑 Agent 异步通信底座——从 MCP 协议演进与 Managed Agents 架构看 Apache RocketMQ 的工程实践》，提出“Agent 的下一个瓶颈可能不在模型，而在通信”的判断。
* 清华大学计算机系助理研究员、AgentENV 发起人闪英迪将分享《AgentENV：Kimi K3 背后的超大规模智能体执行环境架构与实践》，探讨 Runtime 如何支撑超大规模镜像、依赖与任务执行。
* 腾讯专家工程师、AI Agent 安全负责人张栋将讨论《Agent 安全：是 Infra 问题，不是模型问题》，强调未来需要身份、权限、隔离、审计共同组成的 Agent 安全基础设施。
* 沐曦股份光启研究院科学家谭颖然将带来《重新定义“计算”：面向 Agentic AI 的芯片架构设计方法论》，探讨芯片评价标准如何从“峰值算力”转向“数据流效率”。
**世界模型：从视觉模拟到物理理解**
**痛点与挑战**
今天的生成模型可以制造越来越逼真的视频和 3D 场景，但“看起来真实”不等于“理解物理世界”。真实世界是动态的，物体有状态、有空间关系、有碰撞和摩擦，动作会改变环境并产生因果结果。如果世界模型只学会像素预测，它距离真正服务机器人和 Physical AI 仍然很远。
**解法与分享**
多位专家将从动态世界建模、3D 世界模型到物体与动作理解，系统拆解世界模型如何跨越“看起来真实”，真正走向可理解、可推演、可交互的物理世界：
* 中国人民大学高瓴人工智能学院教授卢志武将带来《面向动态场景的世界模型底座构建方法研究》，探讨世界模型如何迈向动态场景。
* 腾讯专家研究员、混元 3D 与 3D 世界模型负责人郭春超将分享《混元 3D——3D 建模与 3D 世界模型的研发探索》，探讨 3D 生成、世界模型与具身智能的融合。
* 视启未来联合创始人、世界模型与具身智能负责人刘昊将追根溯源《世界模型需要理解物体与动作：统一架构与具身落地实战》，提出世界模型必须先理解物体和动作，才可能真正理解物理规律和因果关系。
**具身智能：跨越数字与物理的鸿沟**
**痛点与挑战**
具身智能已成为最热门的 AI 方向之一，但从 Demo 走到真实生产仍有巨大的“Reality Gap”。灵巧手缺感知，真实数据不够，模型缺乏物理验证；VLA 能预测动作，却未必理解动作产生的结果；数字世界里训练的智能也不一定适应真实世界的复杂变化。
**解法与分享**
来自京东、北邮、机器人企业等一线团队的技术专家将围绕物理世界理解、灵巧操作、具身物理因果模型与主动式 Physical AI 等方向展开分享：
* AI 京东集团副总裁、京东探索研究院副院长段楠将围绕《从数字 AI 到物理 AI》展开分享，讨论 AI 能力边界的变化。
* 北京邮电大学“拔尖人才”教授方斌将在《面向灵巧操作“本体—数据—模型”迭代的飞轮效应思考》中直面具身智能最大的割裂：硬件、数据与模型长期各自发展，探讨如何形成自增强飞轮。
* 昆仑行机器人具身算法负责人、前理想汽车资深算法专家郎玉川将带来《当 AI 走进物理世界：具身物理因果模型和机器人 Agent》，探索 Agent 拥有物理因果理解后的能力变化。
* 观行数智创始人兼 CEO 唐都钰将分享《主动式物理 AI：从数字世界到物理世界的智能范式迁移》，讨论智能范式的迁移。
**企业级智能：从个人工具到组织能力**
**痛点与挑战**
企业内部做出第一个 Agent 并不难，真正难的是规模化之后：谁来拆任务？多个 Agent 如何协作？结果怎么验证？权限如何治理？个人使用 AI 产生的经验，又怎样沉淀为整个组织可以复用的能力？如果只是给每个部门增加几个 AI 助手，企业得到的可能不是生产力，而是新的管理复杂度。
**解法与分享**
两位来自企业级 AI 一线的技术负责人将从“多 Agent 协作平台”和“组织智能落地”两个层面给出答案：
* 网易智企 AI 平台技术负责人裴明明将带来《从“会用 Agent”到“组织级生产力”：网易帝王蟹多 Agent 设计与实践》，分享如何构建一套真正可管理的多 Agent 协作平台。
* 平凯数据库（TiDB）智能研发中心负责人柏佳辰将分享《从个体提效到组织智能——智能体能力的组织化落地》，探讨如何通过角色化、标准化的 Agent 协作，把项目知识、业务规则和执行记录沉淀下来。
企业级 Agent 的终局，也许不是每个人拥有更多 AI 助手，而是 AI 开始成为一种可协作、可治理、可复用、能够持续沉淀的组织能力。
**更多一线实践，邀您来现场解锁**
以上内容仅为 2026 奇点智能技术大会首批议题的一部分。11 月 20 至 21 日，我们将汇聚 70 余位 AI 与系统软件领域技术专家，围绕大模型、Agent、AI 原生软件研发、AI Infra、世界模型、具身智能、Physical AI 等 18 大前沿技术专题，分享正在发生的一线实践与技术探索。
目前已确认嘉宾包括：OpenAI 资深研究科学家、Transformer 共同发明人 Łukasz Kaiser、奇点智能研究院院长 CSDN 高级副总裁李建忠、新浪微博首席科学家及 AI 研发部负责人张俊林、小米 AI 平台部语言模型推理负责人张晨、上海人工智能实验室青年科学家智能体中心负责人张铂、南京大学人工智能学院副院长俞扬、昆仑万维集团首席科学家成宇、360 算法总监王耀宣、中国科学院微电子研究所研究员毛航宇、诺亦腾机器人创始人 CEO 戴若犁等。
如果你不满足于追逐新的 AI 概念，而是更关心 Agent 如何真正进入生产、AI Coding 如何重构软件研发、世界模型如何理解真实世界，以及 AI Infra 如何支撑下一阶段的智能系统，那么这些问题都值得来到现场，与真正做过的人一起讨论。这里不只有趋势判断，更有已经跑过的数据、踩过的坑，以及正在发生的工程实践。
与此同时，2026 奇点智能技术大会将与 C++ 及系统软件技术大会同期举行。我们将 AI 与系统软件两大技术脉络放到同一现场，一起看趋势、看实践、看落地。两场大会同步开放多种合作形式：技术生态合作伙伴企业专场、共建行业解决方案、联合展示等。我们期待与更多长期主义者一起，为 AI 时代留下可被验证、可被复用的工程经验。