A：2026杭州云栖大会于今日在钱塘江畔盛大开幕，开幕式由杭州市委副书记、市长杜旭亮主持，并邀请了包括浙江省委常委、杭州市委书记刘飞，阿里巴巴集团董事会主席蔡崇信、首席执行官吴泳铭等在内的众多领导、专家学者和企业家参加。大会以“云溪镇付数字之约”为主题，旨在展示人工智能在千行百业的成功案例，并搭建技术交流与产业对接的重要平台。

A：今年1至7月份，杭州人工智能核心产业营收达到3160亿元，同比增长26.5%。杭州成功创建了4个国家人工智能应用创新基地，数量居全国城市第一；同时，航产基础开源大模型性能保持世界领先水平，如阿里云盘九超节点服务器采用创新架构入选2026世界人工智能大会十大镇馆之宝，微纳核心的三维存算一体芯片架构也突破了多项技术瓶颈。

A：面向未来，杭州市将深入贯彻习近平总书记关于人工智能的重要论述，持续实施开源生态建设、具身智能突破、制度创新示范三大行动及模型攀峰、算力筑基等六大基础工程，加快推动人工智能赋能千行百业。此外，杭州将加强科技创新，投入稳定资金支持基础研究，构建自主可控的人工智能软硬件系统，并积极培育智能经济新形态，深化AI与医疗、教育、科学、文旅等领域应用，力争人工智能核心产业营收规模超5500亿元。阿里巴巴集团董事会主席蔡崇信在致辞中表示，阿里云栖大会作为科技交流平台，见证了AI技术的不断突破和规模化应用。阿里巴巴坚定投入全站AI建设，打造从芯片到应用的全栈体系，让技术进步更高效转化为产业进步。在新的机器智能时代，阿里巴巴将坚持开放合作，持续建设AI能力，以创新服务未来，助力杭州乃至全球人工智能产业的发展。

A：机器智能并不是人类智能的替代品，而是完全不同的物种。在未来，机器智能对人类社会的意义将远远超出目前对脑力劳动替代的定义。当机器智能的供给变得无限充沛，其对社会的影响将比工业革命更为深刻。供给方面，人类顶级思考能力有限，而AI一旦具备专业研究水平，将能以规模化的方式提供智力供给，使得顶级思考从奢侈品转变为可规模化商品。需求方面，随着AI能力增强，商品和服务不再受限于人口数量，而是与机器智能的思考深度和供给规模成正比。

A：我们有两个主要判断。首先，预计机器供给的思考总量将是人类思考总量的1000倍以上。在物理世界中，机器动力承载的世界工作已经接近99.9%，未来机器思考总量将以更快的速度扩张，也将占据整个世界思考总量的99.9%。

A：是的，虽然目前AI应用层出不穷，但类似电灯这样的早期代表产品能引领全新的时代。机器智能时代真正的代表性产品还未出现，就像当初的电灯泡只是爱迪生众多发明中的一个例子。

A：机器智能时代需要强大的基础设施建设作为三大基石：AI模型、AI芯片和AI云。只有这些基础设施足够完善和发达，才能支撑各种AI新产品和新发明的诞生。AI模型需不断迭代进化以应对更复杂任务；AI芯片需提高性能扩大供给以满足计算需求；AI云则负责生产和分配token，构建高效运转的全球网络，让设备能随时随地使用机器智能。阿里巴巴将坚定投入AI模型、AI芯片和AI云为代表的基础设施建设，视其为长期战略选择。通过持续研发和优化，以期满足未来AI发展的无限潜力，并致力于构建一张覆盖全球的高效运转超级网络，让机器智能如同电一样方便易获取。

A：千问在agency时代聚焦的四个关键方向是让模型深入真实行业生产，通过能力提升、场景渗透和反馈积累形成自我净化循环；在coding领域，千问正在加速进入更复杂的编程工作，驱动复杂软件工程自主开发，并且在coding能力上实现了全面跃迁；当千问进入更多真实行业后，验证其能否胜任专业工作，结果显示千问在多个专业领域已进入全球模型第一梯队；最后，探索模型训练形成自我进化的闭环，利用内测日志和用户反馈自动定位并优化模型缺陷，构建数据驱动的自我净化机制。千问3.8 flash在新架构上实现了四个方面的突破：采用稀疏注意力混合线性注意力机制替代全注意力机制，更适合长文本任务；引入自研的gate residual增强信息通路并提升训练稳定性；引入n gram embedding以更低的成本扩展模型容量；采用架构和优化的协同设计，提高模型训练效率与性能。

A：在芯片设计领域，千问被引入到真实的工业级EDA环境，参与达摩院3D创新架构研究。仅凭一份总线模块spec作为输入，千问同步迭代前端验证和后端全链路优化芯片面积和功耗，经过六十多个小时连续运行，完成了数万次工业级EDA工具调用，最终在保证性能的同时使芯片面积缩减了42%。

A：通过从真实的内测日志和用户反馈中自动定位模型当前的能力缺陷，然后针对这些缺陷自动构造新的训练数据和环境模型。自建的数据生成管线先在小模型上进行多轮验证和迭代，优化数据质量后进入max模型的训练，形成自动化、持续化数据驱动的自我净化机制，让模型在真实世界中持续发现自身不足并推动下一代模型不断改进。

A：千问3.8 max在30天内实现了性能再突破，在artificial analysis AA智能指数榜单上，性能从40分提升至45分，达到国内第一水平。此外，在各类内外部复杂agency任务评测上，模型能力也得到了显著提升。

A：全模态对于千问意味着不仅要理解文字，还要理解语言代码、音频、图片、视频等多种模态信息，从而真正成为能理解现实世界信息的通用智能体。在视觉多模态上，千问已取得显著成绩，不仅看懂一张图，还能辅助理解世界、探索世界和创造世界。同时，通过音视频推理和A型任务能力的提升，以及智能密度优化降低成本，实现全模态的通用智能进一步发展。

A：阿里巴巴逐步建设了包括千万image one、happy house、happy strip、happy oyston等在内的全模态生产能力，其中千万image 3.1专注于生产力级别的图像生成，能够精准复刻、编辑设计及综合排版，展现出强大的图像生成和编辑能力。此外，还有面向未来的长视频生成模型one和happy house，专业级音乐创作模型happy string，以及提供交互体验的happy world。

A：Happy stream 1.1有四个关键提升：第一，旋律更抓耳，记忆点更强，音乐性和稳定性增强；第二，人生更鲜活，唱法多样，情绪更可控；第三，理解更深入，对创作意图和复杂指令的理解能力大幅增强，指令遵循度提升；第四，多语言演唱更准确，发音清晰，减少错字和含混。

A：对于专业创作者和企业，Happy stream 1.1是一套可精细控制的专业音乐生产工具，能帮助他们更精准地表达创作意图。对于普通用户，只需一句话，无需乐理知识或乐器技能，也能将想法转化为完整的歌曲。

A：Happy OS2.0 preview版本有三个主要特点：首先，物理规律更加真实，场景对象运动符合真实规律；其次，通过3D增强型时空记忆，场景记忆更为稳定；最后，AR diffusion和on policy训练方案使得实时交互体验提升，反馈更快，延迟更低。

A：视频生成模型经历了DIT验证阶段，解决了质量问题；上半年开始向多模态参考能力演进，实现文字、图片、视频、音频的理解与生成；现在正迈向agent video阶段，模型开始理解创作目标和意图，更懂叙事和镜头，能自动拆解剧情、组织角色和场景，并最终生成高质量的视频内容。

A：迈向agent video的模型需要朝着更长、更可控、更完整、更智能的方向进化。更长意味着保持一致性讲述完整故事，可控是指创作者能精准掌控每个创作元素，完整则是理解剧情情绪和完整叙事，智能则是更好地理解创作意图，具备导演思维。

A：预计三年之内会出现一个原生的全模态统一生成模型，一个模型就能生成图像、视频、音乐，也能理解世界。这将消除模态边界，实现体验生产的无缝衔接和规模化应用。

A：平头哥半导体通过三个方面的努力重构算力：一是算力重心从训练为主转向推理优先；二是负载形态从单轮请求走向多步编排，系统需处理更长上下文和多轮交互；三是竞争维度从单芯片指标走向系统级协同，强调全栈协同效率和生态建设。

A：阿里云苓俊超节点实例GP9A是国内首个成功运行超过2万亿参数大模型的超节点形态，实现了芯片、服务器、云模型全栈协同，支撑大规模集群运行。它展示了中国AI芯片从单点能力验证走向大规模系统交付的能力。

A：sale SDK开源后，实现了开发者不用改代码即可复用过去经验，不用等待适配即可快速响应主流推理框架更新，以及无需绑定sale，支持多种训练和推理框架。整体上， sale SDK提供了全量兼容、快速演进、生产级无缝迁移的软件环境。

A：在agented时代，CPU的角色从配角重新回到了关键路径。面对复杂的负载，如工具调用、代码沙箱启动、中间状态保存以及多路结果汇总等任务，这些都落在了CPU上，且每个环节都直接影响用户体验和主路径，因此CPU需要具备单核高性能、内存够宽和GPU与CPU间路径短等特点。阿里云规划了新一代倚天产品线，包括倚天720 192盒12通道DDR 96类PCIE，服务于吞吐并发型场景，提供极致成本；以及倚天730，将作为第一代自研高性能核，支持两路同步多线程，单核性能比上一代提升，面向延迟敏感型场景，如AI high node，提供确定性的单核性能。未来还将推出倚天750，配备第二代自研核，进一步提升性能并原生支持平头哥的IN link接口。

A：阿里云致力于创造智能生产和负载网络，围绕企业级智能体落地的三个关键要素（模型能力、全面及时准确的上下文Context以及持续自我迭代、自我净化、自我约束的harness能力）构建了四大能力支柱，包括全域认知引擎、智能体自主运行和持续进化能力支撑、可信协作和治理能力以及实时决策能力。同时，阿里云针对生产智能挑战，如模型参数量的增长、训练框架和架构迭代、集群规模扩大等需求，进行了底层芯片创新，例如自研CPU和GPU芯片，并构建了高性能网络、虚拟化加速CIPU等技术，以支撑大规模模型训练和高效智能体落地。

A：我们的关键创新主要体现在三个方面：首先，我们在沙箱能力上，拥有业界领先的冷启动和热启动速度，以及深度休眠状态下的沙箱拉起速度，并且能够瞬时创建大量沙箱。其次，针对智能体的存储需求，我们设计了一种可高效创建和管理小文件的系统，支持高达5000亿文件的读写操作，并实现了多智能体间文件和计算资源的隔离。最后，这些能力依赖于底层的计算编排、网络、存储和监控等基础能力，为智能体的构建与运行提供强大支持。

A：我们构建了统一智能体认证体系，确保智能体在阿里云上的运行安全、可信和可靠。该认证系统打通了阿里云上三百多个云产品，使用唯一的智能体认证来保护智能体在企业工作流中的运行不受越权访问的影响。

A：agent core旨在提供可靠、经济且高质量的智能体构建运行和监控能力，大幅提高智能体构建的渗透率，并减少非计划人工干预。通过精细化的全维度监控和实时反馈机制，降低了智能体运行成本，支持企业进行全域市场管理、多维度工作流协同以及智能体的评测和优化。

A：针对资源调度、长上下文对话、多任务共享以及长窗口任务召回等挑战，我们构建了层次分明的技术架构，包括高效利用内存池化的缓存层、远端KV缓存存储层以及优化网络架构。通过这些技术手段，我们显著提升了缓存命中率、成本下降、I/O性能优化和带宽利用率，为智能体提供强大的推理能力。

A：我们提供专属的运行环境和全生命周期的安全保障，包括操作系统优化以支持多工作空间集成，云电脑环境的构建，以及一站式的智能体安全中心。安全中心能够实时拦截并追踪潜在的安全风险，确保智能体在执行任务时的安全可靠。

A：全面实时准确的上下文是智能体产生价值的关键要素之一。通过整合阿里云的强大数据库和大数据平台能力，我们解决了企业数据资产从结构化到全模态、实时性、跨智能体协同等问题，为企业提供全面、及时、准确的企业上下文引擎，助力智能体更好地理解和适应用户场景，从而提升其价值和行动能力。

A：在大麦APP中，用户可以轻松设置抢票闹钟，提前五分钟提醒自己抢票。此外，系统还能为用户提供林志炫的十首热门歌曲单，并自动生成每首歌的练习计划，从明天晚上八点开始，每两天练习一首，直至完成全部歌曲，这些计划会被添加到用户日程中。

A：在车载环境下，用户可以通过语音指令让手机开启防晕车模式，调整屏幕亮度和音量，并设定好3小时后的闹钟，同时发送钉钉消息告知他人已出发。最后，系统将为用户提供导航至东方明珠，这一系列操作只需通过一句话就能在多个应用间流畅完成。

A：荣耀打造了行业首个系统级agent honey架构，并在荣耀rog phone和magic系列上首发搭载。这些机型还首批预装了阿里千问intelligence。例如，荣耀手机具备U建议功能，能够实时感知用户需求并提供各种情景感知提醒，如登机牌信息、各类码的调用等。同时，Magic OS 11上的创新交互模式如眼睛追踪等，也体现了荣耀在终端感知能力和创新交互方式上的探索。

A：荣耀正在构建终端的核心感知能力，设想未来的感知设备将分布到眼镜、手表、耳坠等穿戴设备上，成为人的周边协同感知工具。此外，荣耀已将AI能力延伸至物理世界，例如具备具身智能交互的自研机器人，以及通过AI优化运动健康、教育、出行等场景的体验，致力于打造以人为中心的全场景生态。

A：平安集团作为产业AI实践者，在客户服务、金融服务、医疗健康服务等方面大规模应用AI技术，通过AI快捷服务、AI医疗服务以及AI在金融顾问、产品研发、客户服务等方面的应用，已实现显著提升效率、降低成本并创造更大业务增长机会的效果。同时，平安与阿里巴巴在AI全栈技术上深度合作，利用前沿的AI技术和全栈优化技术，大幅度缩短技术创新到价值兑现的周期，实现模型智能体千问系列、通义系列模型等在平安内部的广泛应用，推动产业AI的规模化发展。