AI 应用专场：教育新基建与智能生态齐发展
教育部教育管理信息中心大数据处处长于冰系统阐述了“数算云网”教育新基建，通过建设中央数据中枢、算力共享网络与算法赋能平台，推动教育垂类模型应用与高校数智转型。北京大学计算中心主任马皓分享了学校顶层布局，包括成立人工智能发展委员会与工作专班，构建涵盖 MaaS 模型服务、AI 编程工具链、科研 GPT 系统的智能生态。国家超级计算成都中心常务副主任王建波指出 AI 大模型推动“超智融合”大势所趋，强调中国需坚持开源开放路线，加速算力算法数据三要素的基础设施化。四川大学计算机学院教授、信息化建设与管理办公室主任段磊呼吁构建面向 Al for Science 的算力基座。华南理工大学信息网络工程研究中心高级工程师、技术总监叶昭展示了 AI 引擎平台建设经验。中国科学技术大学网络信息中心高级工程师、超算与智算部主管沈瑜分享了自主研发 USTChat 多模态平台，贯通教学科研行政全场景应用。企业层面，AMD 大中华区市场营销副总裁纪朝晖强调“无处不在的 AI 引擎”理念，其端到端解决方案覆盖数据中心至终端设备；腾讯云副总裁杨晖则聚焦高校落地场景，详解算力调度、RAG 知识库构建及 Ti 平台私有化部署工具链。
算力平台专场：基础设施创新助力科学计算普及
中物院成都科学技术发展中心数字经济研究室主任刘晓毅展示了自主研发的“星河超算架构”，可降低建设成本20%、提升并行效率30%、减少运维点位90%，在长虹集团和国家超算成都中心等多个单位获得多应用场景验证。中科院计算机网络信息中心高性能计算技术与应用发展部主任金钟介绍了中科院算力互联网建设成果，通过降低资源使用门槛与推动国产芯片应用生态，促进科学计算普及化。上海交通大学网络信息中心副主任、GCC HPC 产发委主任林新华分享了轻量级多模态与文本大模型评测体系，依托该校智算平台评估模型在高校场景的适配性。中国科学院高能物理研究院研究员程耀东深度剖析了新型 AI 存储架构，提出通过 ZNS SSD、端到端无缓存设计及 3FS 文件系统突破大模型存储瓶颈。东方地球物理勘探有限责任公司研究院智能计算中心处理系统运维室副主任贾琰则分享了支撑能源勘探的集约化、绿色化算力平台建设路径。联想中国区政企业务群教育科研行业总经理唐珂阐释了“混合式 AI”技术基底，提供从基础设施到产教融合的全周期解决方案。
算力应用专场：科研融合新范式不断涌现
北京大学汇丰商学院长聘副教授彭献华展示了强化学习在金融指数跟踪与风险对冲中的创新应用。浙江大学物理高等研究院百人计划研究员、博士生导师朱亚南利用多尺度低温电镜技术解析 HIV - 1 病毒衣壳原位组装机制。中科院软件研究所中文信息处理实验室副研究员陆垚杰探讨了大模型知识机制增强方法。中科院数学与系统科学研究院软件工程师白石阳介绍了基于 PHG 平台的拖拽式 CAX 开发软件 MSCAX，显著降低工程算法开发门槛。华为计算产品线北冥实验室主任、计算系统优化首席专家王龙提出了“自动化性能工程”解决方案，其“神笔马良”系统有效提升国产处理器应用优化效率。
展望未来：协同共进，迈向新纪元
随着大会圆满闭幕，中国算力发展新征程已然开启。未来，政产学研协同将更加紧密，跨学科创新成为常态。技术层面，跨平台计算引擎与超智算融合将持续突破；人才层面，以北京大学为代表的产教融合模式将加速复合型人才培养；应用层面，从智慧教育生态重构到量子计算落地，从工程仿真优化到大模型知识机制完善，算力正深度重塑千行百业。