AICon 2026 正式啟動：OpenClaw 襲來，我們來談點真的

編輯 | 忠良

OpenClaw 來了，這意味著什么

最近兩月，OpenClaw 一次又一次破圈。這個能讓 AI 智能體像"爪子"一樣深入操作系統、直接操控軟件內部的項目，短短幾天就引爆了 GitHub。

很多人驚呼："這才是 AI Agent 該有的樣子！"

"看完 OpenClaw 的 Demo，我整晚沒睡。如果 AI 真的能這樣深入系統內部操作，我們現在的產品形態、商業模式、甚至組織架構，是不是都要重來？"

這就是 OpenClaw 帶來的真正沖擊——它不只是多了一個工具，而是重新定義了"人機協作"的邊界。

當 AI 從"聊天框里的助手"變成"能動手做事的智能體"，當它可以自主打開軟件、填寫表單、執行復雜任務流，我們過去所有關于 AI 落地的假設，可能都要推翻重來。

但問題是：你的企業，準備好了嗎？

過去一年，我們看到了什么

過去一年我們溝通了幾十家企業，和上百位技術負責人深聊，也反復研讀了 2025 年參會者的每一頁反饋。他們中的大多數，都經歷了類似的掙扎：

第一個洞察：AI 的"蜜月期"徹底結束了。

2024 年到 2025 年初，企業對大模型的態度是"先上車再說"。買 API、接 Copilot、做 Demo——不管有沒有用，先占個坑。但到了 2025 年下半年，風向變了。

我聽到的最多的一句話是："我們做了那么多試點，為什么一個都推不下去？"

一位技術負責吐槽道：他們買了許多 AI 工具，三個月后統計使用率，不足 30%。那些數據分析、代碼生成、推理規劃的進階功能，大多數員工從未嘗試過。這不是技術問題，這是使用深度問題。

更殘酷的是，領先者與落后者之間的差距正在拉大。OpenAI 的企業 AI 報告指出：約四分之一的企業尚未開啟連接器以允許 AI 安全訪問內部數據，大多數活躍用戶甚至從未嘗試過數據分析或推理等進階功能。

第二個洞察：數據成了"房間里的大象"。

每家企業都知道數據很重要，但當我們問"你們的數據治理做得怎么樣"時，得到的回答往往是尷尬的沉默。一位 CIO 跟我吐槽："我們的產線數據分散在 20 年前的系統里，連數據都取不出來，談什么智能化升級？"

在'流沙'上建造 AI，項目難以擴展。

許多金融和業務核心仍依賴 1990 年代的數據庫，甚至是手動填充的 Excel 文件。數據孤島、質量堪憂、難以訪問——IDC 預測，到 2027 年，40% 的企業將把"AI 融合數據架構"作為戰略投資必選項。

第三個洞察：Agent 很熱，但落地很冷。

2025 年，"AI Agent"成了最熱的詞。但當我們深入聊下去，發現大多數 Agent 還停留在 Demo 階段。

許多技術人也提到，公司做了一個內部 Agent，演示的時候很驚艷，但一上線就各種問題：死循環、幻覺、亂調用工具、Token 成本失控。最后只能灰溜溜地下線。麥肯錫的報告印證了這個觀察：能將 AI 智能體推向"規模化"階段的公司仍占少數。從 Demo 到生產，隔著一片海。

第四個洞察：ROI 成了"不能說的秘密"。

IDC 預測，到 2026 年，50% 的 AI 應用場景將因收益不明、風險上升、協作薄弱等原因無法達到 ROI 目標。

"做了很多 AI 項目，但沒有一個能算清楚 ROI。老板問起來，只能含糊地說'提升了效率'，但具體提升了多少，說不清楚。" 這是大部分當前 AI 從業者的苦惱。證明 AI 項目的投資回報率仍然極具挑戰，導致項目在發布初期后難以獲得持續資金支持。

聽眾在要什么

2025 年參會者的反饋。總結起來，大家的需求集中在三個詞：更深、更廣、更實。

更深——進階技術

大家不再滿足于"什么是大模型"這種入門內容。他們想要：

• 模型原理的前沿研究

• LLM Context Control（上下文控制）

• 企業內部測評框架和實踐

• 大模型推理加速、多模態理解

更廣——工程化與工具鏈

從數據準備、模型管理到應用部署服務，大家需要完整的 AI 工具鏈及平臺技術。不是某個單點工具，而是端到端的工程化能力。參會者反饋需求集中在"AI 工程化"——數據準備、模型管理、應用部署服務等完整的 AI 工具鏈及平臺技術。

更實——垂直落地

軟件測試方向的 AI 應用、大模型定制與私有化、企業具體業務結合的 AI 實踐——要能看到 ROI 的落地案例，而不是"未來可期"的愿景。企業已經跨越了"什么是大模型"的階段，進入了落地攻堅期。他們不再問"怎么用 AI"，而是問"我的業務場景在哪？為什么效果提不上來？"

結合痛點與調研，我們決定這樣做

基于以上洞察，我們做了許多調研。走訪了一些企業，也參考了 Gartner、麥肯錫、IDC、德勤等機構的最新報告。

我們發現，2026 年企業 AI 落地面臨六大核心挑戰：

挑戰一：組織成熟度滯后于技術成熟度

企業 AI 落地的瓶頸已經從"模型夠不夠聰明"轉向了"組織夠不夠成熟"。技術與業務的"深溝"真實存在：技術部門常被當作外部服務提供商而非戰略合作伙伴，管理層對 AI 能力缺乏深度理解，導致 AI 開發者需要花費大量時間證明方案的可行性，而非直接推動業務價值。

挑戰二：數據基礎設施的"流沙"

許多金融和業務核心仍依賴陳舊的數據庫，數據孤島與質量差的問題普遍存在。沒有 AI-Ready Data，再強的模型也發揮不出價值。82% 的受訪機構缺乏數據治理框架和相關技能的員工。

挑戰三：Agent 規模化落地的"最后一公里"

麥肯錫調研顯示，能將 AI 智能體推向"規模化"階段的公司仍占少數。大多數 Agent 停留在試點，無法真正融入工作流。"看得見、管得住、可審計、敢上線"的最后一公里沒打通。

挑戰四：推理成本正在吃掉利潤

"GPU 池化、彈性調度、波峰推理成本優化"——這些不是錦上添花，是生死存亡。企業面臨"算力不夠、利用率低"的真實問題，需要不依賴高端 AI 原生芯片也能跑起來的方案。

挑戰五：ROI 難以量化，項目難以持續

IDC 預測，到 2026 年，50% 的 AI 應用場景將因收益不明、風險上升、協作薄弱等原因無法達到 ROI 目標。證明 AI 項目的投資回報率仍然極具挑戰。

挑戰六：合規與安全的"達摩克利斯之劍"

金融、醫療等受監管行業，"透明度和合規性仍是 AI 角色處于探索階段的主要原因"。缺乏適當的訪問權限和監控工具，員工在使用 Copilot 等工具時意外共享敏感信息的風險真實存在。

今年我們設置了哪些專題

圍繞上述挑戰，AICon 2026 設置了12 大專題論壇，覆蓋從前沿技術探索到生產級落地的全棧能力：

前沿探索層

人工智能前沿技術探索

聚焦 AI 核心前沿賽道，錨定定義下一代智能邊界的關鍵技術突破。深度探討 AI for Science、AI Simulation、Sovereign AI、Causal AI、Quantum AI 等領域，為技術決策者提供前瞻視野。

模型與推理層

大模型推理優化

聚焦 AI 決策能力的"核心引擎"，探討如何通過算法壓榨實現智力增量與成本控制的極致平衡。深入解析 Inference-time Scaling Law 的強化學習路徑，攻克極致長序列工程下的計算與存儲瓶頸，加速高精度 SLM 向通用硬件滲透，定義 2026 年度企業級推理的最優 ROI 路徑。

企業智算架構彈性適配

聚焦于"務實的智算進階路徑"，深入探討如何在不顛覆現有技術棧的前提下，構建高效、彈性且低成本的 AI 基礎設施。探討如何在傳統虛擬化與私有云環境中，通過架構微調實現大模型推理與訓練的高效運行；分享 GPU 池化與混合云調度的實戰案例，徹底解決算力利用率低、波峰成本過高的痛點。

Agent 核心能力層

Agent 系統架構與執行內核

聚焦 Agent 的核心執行模型與協同機制，涵蓋任務分解、規劃與決策、狀態管理、工具調用、多 Agent 協同、失敗恢復與自我修復等關鍵議題。這是 Agent 技術的"心臟"，解決"智能體怎么做、能力怎么來"的底層問題。

Agent 數據、記憶與運行時基礎設施

聚焦支撐 Agent 長期運行的狀態、記憶與基礎設施底座，涵蓋 RAG 與長期記憶、上下文工程、企業數據接入、AI 原生數據架構、運行時環境、隔離機制等方向。沒有高質量的記憶與數據基礎設施，Agent 就是"金魚腦"。

Agent 生產工程與運營治理

聚焦 Agent 從 Demo 走向生產的工程化體系，涵蓋 Agent 平臺、可觀測性、評測與調試、穩定性治理、部署發布、成本與 Token 管控、多租戶與規模化運營等方向。解決"看得見、管得住、可審計、敢上線"的最后一公里。

Agent 安全、評測與可信治理

聚焦 Agent 在真實生產環境中的安全防護與可信落地，涵蓋權限控制、行為審計、敏感信息保護、對抗攻擊防御、合規治理、自動化紅隊、風險評估與可信評測體系等方向。負責任 AI 從空談走向實際應用。

工程體系重構層

企業級研發體系的重構

系統探討如何將 AI 深度嵌入需求、架構、開發、測試與運維全流程，打造人機協同的新型研發范式。涵蓋企業級 Coding Agent 矩陣搭建、技術債智能治理與遺留系統重構、AI 驅動的智能質量保障體系，以及研發合規與工具鏈選型策略，提供可落地的架構方案與實踐路徑。

端側與物理智能層

端側智能與物理 AI 探索

聚焦 AI 向硬件終端與物理實體的深度滲透。重點探討端側系統級助手的權限與交互邊界、具身智能在復雜環境下的決策閉環，以及由感知驅動的新型 LUI 演進，解析 AI 如何在端側算力約束下實現物理世界的實時響應與精準操作。

行業落地層

金融領域大模型落地實踐

聚焦"合規、安全、落地"三大核心命題，圍繞金融行業大模型應用的現實邊界與實踐路徑展開深入探討。系統解析金融大模型在強監管環境下的合規應用框架，探討如何在滿足監管要求的前提下釋放模型能力；分享信創體系下金融 AI 架構改造的實踐經驗，平衡自主可控、安全可信與系統效率。

制造 / 供應鏈 / 零售 Agent 實踐

聚焦 Agent 在垂直行業中的真實落地與規模化復制，圍繞"能否跑通、能否擴展、能否持續創造價值"展開討論。結合制造、物流、醫療與零售等核心行業場景，分享可落地、可復用的實踐路徑，填補"只有大廠標桿案例，沒有中小企業可復用方案"的空白。

組織演進層

超級個體與智能體集群管理探索

OpenClaw 的爆火讓許多人的效率 100 倍提升，本專題聚焦 AI 驅動下的極端生產力飛躍。圍繞“一人一公司”的超級個體崛起路徑，解析管理者如何從管理“人頭”轉向管理“智能體集群”，并深度拆解支撐 100 倍人效提升的協作范式、激勵模型與數字化指揮中心構建。

邀請你一起來分享

寫到這里，我想發出一個真誠的邀請。

OpenClaw 不是終點，是一個起點。它讓我們看到了 AI 的無限可能，也暴露了我們準備的不足。AICon 2026 想做的不只是辦一場會議，而是搭建一個場域。我們深知，最寶貴的經驗往往藏在那些踩過的坑里，最實用的解法往往來自一線實戰者的摸索。

如果你是：

• 大廠 AI 技術負責人 / 架構師

  ——在 AI 工程化、LLM 進階、大規模系統架構方面有深入實踐

• 金融機構 AI 核心負責人

  ——在金融大模型合規應用、信創改造、數據安全治理方面有落地經驗

• AI 研發領域專家

  ——在多模態、因果推理、端側 AI、物理 AI 等前沿技術方向有研究成果

• 垂直行業龍頭 AI 負責人

  ——在制造、物流、零售、醫療等領域的 AI 規模化落地方面有成功案例

• AI 創業者 / 技術專家

  ——在 Agent 構建、數據飛輪、AI 安全、智能體集群管理等方向有獨到見解

我們誠摯邀請你成為演講嘉賓，分享你的實戰經驗、踩坑教訓、解決思路。

AICon 2026，期待與你同行。