榮耀終端 AI 首席科學(xué)家黃非：在大模型周期中，如何構(gòu)建可持續(xù)的 AI 增強(qiáng)系統(tǒng)？

責(zé)編 | 夢依丹

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

模型能力的極致演進(jìn)，并不等同于系統(tǒng)能力的穩(wěn)健落地。

當(dāng)我們討論 OpenClaw 的創(chuàng)新與 Agent 的大規(guī)模實(shí)踐時(shí)，行業(yè)已經(jīng)逐漸跨過了“基座模型比拼”階段，開始全面進(jìn)入“工程化落地”的攻堅(jiān)期。

然而，一旦 AI 真正走進(jìn)企業(yè)，代碼執(zhí)行的穩(wěn)定性、算力投入的邊際效應(yīng)、數(shù)據(jù)隱私與安全，以及系統(tǒng)韌性等現(xiàn)實(shí)難題便接踵而至。

面對這場從“模型能力”到“系統(tǒng)架構(gòu)”的深刻轉(zhuǎn)型，如何在算力資源受限、數(shù)據(jù)安全要求極高且業(yè)務(wù)邏輯復(fù)雜的前提下，構(gòu)建出可進(jìn)化、可持續(xù)的 AI 系統(tǒng)？這不僅是技術(shù)落地的核心課題，也是行業(yè)共識的起點(diǎn)。

為深度拆解這一命題，在 CSDN 和奇點(diǎn)智能研究院聯(lián)合舉辦的 2026 奇點(diǎn)智能技術(shù)大會(huì)上，榮耀終端 AI 首席科學(xué)家、前阿里云副總裁黃非博士將受邀出席，并帶來題為《跨越周期：人工智能的演進(jìn)和未來》的主題演講。

在‘與復(fù)雜性博弈’中，尋找 AI 落地的真實(shí)航向

在大模型推理演進(jìn)的拐點(diǎn)，開發(fā)者與技術(shù)決策者能否在這場“十倍速變革”中穿透參數(shù)與指標(biāo)的迷霧，錨定穩(wěn)健且可演進(jìn)的技術(shù)航向，將直接決定 AI 在業(yè)務(wù)中的生命力。

回望黃非博士二十余年的技術(shù)歷程，會(huì)發(fā)現(xiàn)他始終在“與復(fù)雜性博弈”。從卡耐基梅隆大學(xué)（CMU）攻讀博士學(xué)位開始，他便扎根于自然語言處理的最前沿。在 IBM Research 與 Facebook 的歲月里，他曾帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)主導(dǎo)研發(fā)機(jī)器翻譯系統(tǒng)，為全球 20 億用戶掃清了溝通的語言障礙。那段經(jīng)歷讓他深知，技術(shù)只有在億級用戶規(guī)模的真實(shí)場景下得到錘煉，才具備真正的生命力。

加入阿里后，作為通義自然語言智能實(shí)驗(yàn)室的掌舵人，他更是將這份對“落地”的執(zhí)著發(fā)揮到了極致。他帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)主導(dǎo)/參與研發(fā)了通義大模型體系（Qwen、AliceMind、PLUG 等），在機(jī)器閱讀理解與圖文問答等多個(gè)任務(wù)中，首次實(shí)現(xiàn)了超越人類水平的突破，并斬獲世界人工智能大會(huì) SAIL 獎(jiǎng)。

在學(xué)術(shù)與工業(yè)界的雙重坐標(biāo)系下，黃非博士留下了極其亮眼的足跡：他在人工智能頂會(huì)和期刊發(fā)表過300多篇論文，Google Scholar 引用數(shù)突破50,000次，H-index 高達(dá)86，并在 ACL、TACL 等頂級會(huì)議中擔(dān)任領(lǐng)域主席。

但對于黃非博士而言，他真正關(guān)注的是如何讓模型從“實(shí)驗(yàn)室的優(yōu)等生”變成“工業(yè)界的實(shí)干家”。從推動(dòng)通義靈碼（Qoder）助力軟件開發(fā)，到賦能智能司法與辦公效率的產(chǎn)業(yè)實(shí)踐，他一直在思考：如何在算力、數(shù)據(jù)、安全與成本的重重約束下，讓 AI 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)“增強(qiáng)人類智能（AHI）”的終極目標(biāo)。

跨越技術(shù)周期：如何構(gòu)建可持續(xù)的智能進(jìn)化路徑？

在本次演講中，黃非博士將褪去宏觀敘事的外衣，坦誠地分享他在“技術(shù)進(jìn)化路徑”上的思考。

他將從當(dāng)前大模型主流技術(shù)路線的能力邊界出發(fā)，坦誠剖析在真實(shí)產(chǎn)業(yè)落地中，開發(fā)者必須面對的那些硬核挑戰(zhàn)。

這不僅是一次對人工智能發(fā)展演化的回顧，更是一場關(guān)于“認(rèn)知升級”的深度對談。黃非博士將系統(tǒng)梳理 AI 研發(fā)的幾個(gè)關(guān)鍵范式轉(zhuǎn)換：

• 從模型能力的極致內(nèi)卷，轉(zhuǎn)向?qū)軜?gòu)能力的精心設(shè)計(jì)；

• 從對算力資源的傾力投入，轉(zhuǎn)向算力與效率的理性平衡；

• 從簡單的辦公提效工具，轉(zhuǎn)向能夠深入組織洞察的智能引擎。

特別是在當(dāng)前算力、數(shù)據(jù)安全與成本的多重現(xiàn)實(shí)約束下，黃非博士將深入探討一個(gè)極具現(xiàn)實(shí)意義的課題：以大模型為代表的 AI 系統(tǒng)，究竟如何跳出短期的技術(shù)紅利陷阱，找到那條可持續(xù)、可進(jìn)化，并最終走向“增強(qiáng)人類智能（AHI）”的進(jìn)階路徑。

對于每一位在 AI 落地一線奮斗的開發(fā)者與技術(shù)決策者來說，這場演講不僅是一 次與前沿思想的碰撞，通過深入剖析，你將獲得以下核心收益：

• 建立體系化的演進(jìn)視角：穿透算力與參數(shù)的“虛高指標(biāo)”，看清大模型從模型能力到架構(gòu)能力的本質(zhì)演進(jìn)路徑，從而在技術(shù)選型中做出更具前瞻性的判斷。

• 掌握工程化的落地方法論：在算力、數(shù)據(jù)、安全與成本等多重現(xiàn)實(shí)約束下，學(xué)會(huì)在效率與效果之間找到平衡點(diǎn)，設(shè)計(jì)出真正具備商業(yè)價(jià)值、可進(jìn)化且可持續(xù)的 AI 系統(tǒng)。

• 重塑技術(shù)決策的核心邏輯：從單一的“提效工具”認(rèn)知，升級為“組織洞察”的架構(gòu)思維，理解如何通過大模型重塑業(yè)務(wù)流程，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)向“增強(qiáng)人類智能（AHI）”的目標(biāo)跨越。

• 錨定個(gè)人的技術(shù)坐標(biāo)：在十倍速變革的浪潮中，通過專家的經(jīng)驗(yàn)復(fù)盤，識別自身在技術(shù)周期中所處的位置，明確從“跟隨者”向“構(gòu)建者”轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵能力基石。

在十倍速變革的當(dāng)下，如何跨越周期，完成從“跟隨者”向“構(gòu)建者”的身份轉(zhuǎn)換，或許你能在這次分享中找到答案。

關(guān)于奇點(diǎn)智能技術(shù)大會(huì)

奇點(diǎn)智能技術(shù)大會(huì)是由深耕多年的「全球機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)大會(huì)」重磅升級而來。為了讓這些前沿技術(shù)真正能夠“落地”，本次大會(huì)深度梳理了 12 大核心技術(shù)專題，力求覆蓋從底層 Infra 基礎(chǔ)設(shè)施到頂層 Agent 系統(tǒng)架構(gòu)的全生命周期。

我們不再滿足于宏觀的趨勢判斷，而是深入到了“智能體工程落地”、“AI 原生軟件研發(fā)”、“AI Infra 基礎(chǔ)設(shè)施與運(yùn)維”、“具身智能與多模態(tài)行業(yè)實(shí)踐”等深水 區(qū)，力求還原那些最真實(shí)的工程決策過程。

大會(huì)匯聚了來自 BAT、英偉達(dá)、AWS、微軟、小紅書、vLLM、京東、昆侖萬維、網(wǎng)易及各大頂尖科研院校的數(shù)十位一線 AI 實(shí)踐者。在這里，你聽到的不是模型論文的摘要，而是架構(gòu)師們在面對千萬級并發(fā)挑戰(zhàn)時(shí)的推理優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)，是算法專家在面對復(fù)雜業(yè)務(wù)場景時(shí)的智能體設(shè)計(jì)模式，更是技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者在面對企業(yè)算力成本與工程效率時(shí)的平衡策略。

大模型時(shí)代的技術(shù)重構(gòu)，并非一人、一隊(duì)之功，而是需要開發(fā)者、架構(gòu)師與行業(yè)深耕者共同積累的社會(huì)契約與工程范式。我們誠邀您參加本次大會(huì)，與這些站在技術(shù)變革第一線的大腦碰撞火花，在高效的協(xié)作與交流中，明確自身的坐標(biāo)與成長路徑。

我們誠邀全球 AI 產(chǎn)業(yè)參與者積極加入，共同捕捉前沿趨勢，探索產(chǎn)業(yè)升級路徑，推動(dòng) AI 走向更廣闊的應(yīng)用場景。期待與每一位同行者攜手見證 AI 時(shí)代的新篇章 ！

「限時(shí)領(lǐng)取 AI 核心技術(shù)演進(jìn)與實(shí)戰(zhàn)復(fù)盤 PPT 合集」

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