A：2026杭州雲棲大會於今日在錢塘江畔盛大開幕，開幕式由杭州市委副書記、市長杜旭亮主持，並邀請了包括浙江省委常委、杭州市委書記劉飛，阿里巴巴集團董事會主席蔡崇信、首席執行官吳泳銘等在內的衆多領導、專家學者和企業家參加。大會以“雲溪鎮付數字之約”為主題，旨在展示人工智能在千行百業的成功案例，並搭建技術交流與産業對接的重要平台。

A：今年1至7月份，杭州人工智能核心産業營收達到3160億元，同比增長26.5%。杭州成功創建了4個國家人工智能應用創新基地，數量居全國城市第一；同時，航産基礎開源大模型性能保持世界領先水平，如阿里雲盤九超節點服務器采用創新架構入選2026世界人工智能大會十大鎮館之寶，微納核心的三維存算一體芯片架構也突破了多項技術瓶頸。

A：面向未來，杭州市將深入貫徹習近平總書記關於人工智能的重要論述，持續實施開源生態建設、具身智能突破、制度創新示範三大行動及模型攀峰、算力築基等六大基礎工程，加快推動人工智能賦能千行百業。此外，杭州將加強科技創新，投入穩定資金支持基礎研究，構建自主可控的人工智能軟硬件系統，並積極培育智能經濟新形態，深化AI與醫療、教育、科學、文旅等領域應用，力爭人工智能核心産業營收規模超5500億元。阿里巴巴集團董事會主席蔡崇信在致辭中表示，阿里雲棲大會作為科技交流平台，見證了AI技術的不斷突破和規模化應用。阿里巴巴堅定投入全站AI建設，打造從芯片到應用的全棧體系，讓技術進步更高效轉化為産業進步。在新的機器智能時代，阿里巴巴將堅持開放合作，持續建設AI能力，以創新服務未來，助力杭州乃至全球人工智能産業的發展。

A：機器智能並不是人類智能的替代品，而是完全不同的物種。在未來，機器智能對人類社會的意義將遠遠超出目前對腦力勞動替代的定義。當機器智能的供給變得無限充沛，其對社會的影響將比工業革命更為深刻。供給方面，人類頂級思考能力有限，而AI一旦具備專業研究水平，將能以規模化的方式提供智力供給，使得頂級思考從奢侈品轉變為可規模化商品。需求方面，隨着AI能力增強，商品和服務不再受限於人口數量，而是與機器智能的思考深度和供給規模成正比。

A：我們有兩個主要判斷。首先，預計機器供給的思考總量將是人類思考總量的1000倍以上。在物理世界中，機器動力承載的世界工作已經接近99.9%，未來機器思考總量將以更快的速度擴張，也將占據整個世界思考總量的99.9%。

A：是的，雖然目前AI應用層出不窮，但類似電燈這樣的早期代表産品能引領全新的時代。機器智能時代真正的代表性産品還未出現，就像當初的電燈泡只是愛迪生衆多發明中的一個例子。

A：機器智能時代需要強大的基礎設施建設作為三大基石：AI模型、AI芯片和AI雲。只有這些基礎設施足夠完善和發達，才能支撐各種AI新産品和新發明的誕生。AI模型需不斷迭代進化以應對更複雜任務；AI芯片需提高性能擴大供給以滿足計算需求；AI雲則負責生産和分配token，構建高效運轉的全球網絡，讓設備能隨時隨地使用機器智能。阿里巴巴將堅定投入AI模型、AI芯片和AI雲為代表的基礎設施建設，視其為長期戰略選擇。通過持續研發和優化，以期滿足未來AI發展的無限潛力，並致力於構建一張覆蓋全球的高效運轉超級網絡，讓機器智能如同電一樣方便易獲取。

A：千問在agency時代聚焦的四個關鍵方向是讓模型深入真實行業生産，通過能力提升、場景滲透和反饋積累形成自我淨化循環；在coding領域，千問正在加速進入更複雜的編程工作，驅動複雜軟件工程自主開發，並且在coding能力上實現了全面躍遷；當千問進入更多真實行業後，驗證其能否勝任專業工作，結果顯示千問在多個專業領域已進入全球模型第一梯隊；最後，探索模型訓練形成自我進化的閉環，利用內測日志和用戶反饋自動定位並優化模型缺陷，構建數據驅動的自我淨化機制。千問3.8 flash在新架構上實現了四個方面的突破：采用稀疏注意力混合綫性注意力機制替代全注意力機制，更適合長文本任務；引入自研的gate residual增強信息通路並提升訓練穩定性；引入n gram embedding以更低的成本擴展模型容量；采用架構和優化的協同設計，提高模型訓練效率與性能。

A：在芯片設計領域，千問被引入到真實的工業級EDA環境，參與達摩院3D創新架構研究。僅憑一份總綫模塊spec作為輸入，千問同步迭代前端驗證和後端全鏈路優化芯片面積和功耗，經過六十多個小時連續運行，完成了數萬次工業級EDA工具調用，最終在保證性能的同時使芯片面積縮減了42%。

A：通過從真實的內測日志和用戶反饋中自動定位模型當前的能力缺陷，然後針對這些缺陷自動構造新的訓練數據和環境模型。自建的數據生成管綫先在小模型上進行多輪驗證和迭代，優化數據質量後進入max模型的訓練，形成自動化、持續化數據驅動的自我淨化機制，讓模型在真實世界中持續發現自身不足並推動下一代模型不斷改進。

A：千問3.8 max在30天內實現了性能再突破，在artificial analysis AA智能指數榜單上，性能從40分提升至45分，達到國內第一水平。此外，在各類內外部複雜agency任務評測上，模型能力也得到了顯著提升。

A：全模態對於千問意味着不僅要理解文字，還要理解語言代碼、音頻、圖片、視頻等多種模態信息，從而真正成為能理解現實世界信息的通用智能體。在視覺多模態上，千問已取得顯著成績，不僅看懂一張圖，還能輔助理解世界、探索世界和創造世界。同時，通過音視頻推理和A型任務能力的提升，以及智能密度優化降低成本，實現全模態的通用智能進一步發展。

A：阿里巴巴逐步建設了包括千萬image one、happy house、happy strip、happy oyston等在內的全模態生産能力，其中千萬image 3.1專注於生産力級別的圖像生成，能夠精准複刻、編輯設計及綜合排版，展現出強大的圖像生成和編輯能力。此外，還有面向未來的長視頻生成模型one和happy house，專業級音樂創作模型happy string，以及提供交互體驗的happy world。

A：Happy stream 1.1有四個關鍵提升：第一，旋律更抓耳，記憶點更強，音樂性和穩定性增強；第二，人生更鮮活，唱法多樣，情緒更可控；第三，理解更深入，對創作意圖和複雜指令的理解能力大幅增強，指令遵循度提升；第四，多語言演唱更准確，發音清晰，減少錯字和含混。

A：對於專業創作者和企業，Happy stream 1.1是一套可精細控制的專業音樂生産工具，能幫助他們更精准地表達創作意圖。對於普通用戶，只需一句話，無需樂理知識或樂器技能，也能將想法轉化為完整的歌曲。

A：Happy OS2.0 preview版本有三個主要特點：首先，物理規律更加真實，場景對象運動符合真實規律；其次，通過3D增強型時空記憶，場景記憶更為穩定；最後，AR diffusion和on policy訓練方案使得實時交互體驗提升，反饋更快，延遲更低。

A：視頻生成模型經曆了DIT驗證階段，解決了質量問題；上半年開始向多模態參考能力演進，實現文字、圖片、視頻、音頻的理解與生成；現在正邁向agent video階段，模型開始理解創作目標和意圖，更懂敘事和鏡頭，能自動拆解劇情、組織角色和場景，並最終生成高質量的視頻內容。

A：邁向agent video的模型需要朝着更長、更可控、更完整、更智能的方向進化。更長意味着保持一致性講述完整故事，可控是指創作者能精准掌控每個創作元素，完整則是理解劇情情緒和完整敘事，智能則是更好地理解創作意圖，具備導演思維。

A：預計三年之內會出現一個原生的全模態統一生成模型，一個模型就能生成圖像、視頻、音樂，也能理解世界。這將消除模態邊界，實現體驗生産的無縫銜接和規模化應用。

A：平頭哥半導體通過三個方面的努力重構算力：一是算力重心從訓練為主轉向推理優先；二是負載形態從單輪請求走向多步編排，系統需處理更長上下文和多輪交互；三是競爭維度從單芯片指標走向系統級協同，強調全棧協同效率和生態建設。

A：阿里雲苓俊超節點實例GP9A是國內首個成功運行超過2萬億參數大模型的超節點形態，實現了芯片、服務器、雲模型全棧協同，支撐大規模集群運行。它展示了中國AI芯片從單點能力驗證走向大規模系統交付的能力。

A：sale SDK開源後，實現了開發者不用改代碼即可複用過去經驗，不用等待適配即可快速響應主流推理框架更新，以及無需綁定sale，支持多種訓練和推理框架。整體上， sale SDK提供了全量兼容、快速演進、生産級無縫遷移的軟件環境。

A：在agented時代，CPU的角色從配角重新回到了關鍵路徑。面對複雜的負載，如工具調用、代碼沙箱啓動、中間狀態保存以及多路結果彙總等任務，這些都落在了CPU上，且每個環節都直接影響用戶體驗和主路徑，因此CPU需要具備單核高性能、內存夠寬和GPU與CPU間路徑短等特點。阿里雲規劃了新一代倚天産品綫，包括倚天720 192盒12通道DDR 96類PCIE，服務於吞吐並發型場景，提供極致成本；以及倚天730，將作為第一代自研高性能核，支持兩路同步多綫程，單核性能比上一代提升，面向延遲敏感型場景，如AI high node，提供確定性的單核性能。未來還將推出倚天750，配備第二代自研核，進一步提升性能並原生支持平頭哥的IN link接口。

A：阿里雲致力於創造智能生産和負載網絡，圍繞企業級智能體落地的三個關鍵要素（模型能力、全面及時准確的上下文Context以及持續自我迭代、自我淨化、自我約束的harness能力）構建了四大能力支柱，包括全域認知引擎、智能體自主運行和持續進化能力支撐、可信協作和治理能力以及實時決策能力。同時，阿里雲針對生産智能挑戰，如模型參數量的增長、訓練框架和架構迭代、集群規模擴大等需求，進行了底層芯片創新，例如自研CPU和GPU芯片，並構建了高性能網絡、虛擬化加速CIPU等技術，以支撐大規模模型訓練和高效智能體落地。

A：我們的關鍵創新主要體現在三個方面：首先，我們在沙箱能力上，擁有業界領先的冷啓動和熱啓動速度，以及深度休眠狀態下的沙箱拉起速度，並且能夠瞬時創建大量沙箱。其次，針對智能體的存儲需求，我們設計了一種可高效創建和管理小文件的系統，支持高達5000億文件的讀寫操作，並實現了多智能體間文件和計算資源的隔離。最後，這些能力依賴於底層的計算編排、網絡、存儲和監控等基礎能力，為智能體的構建與運行提供強大支持。

A：我們構建了統一智能體認證體系，確保智能體在阿里雲上的運行安全、可信和可靠。該認證系統打通了阿里雲上三百多個雲産品，使用唯一的智能體認證來保護智能體在企業工作流中的運行不受越權訪問的影響。

A：agent core旨在提供可靠、經濟且高質量的智能體構建運行和監控能力，大幅提高智能體構建的滲透率，並減少非計劃人工幹預。通過精細化的全維度監控和實時反饋機制，降低了智能體運行成本，支持企業進行全域市場管理、多維度工作流協同以及智能體的評測和優化。

A：針對資源調度、長上下文對話、多任務共享以及長窗口任務召回等挑戰，我們構建了層次分明的技術架構，包括高效利用內存池化的緩存層、遠端KV緩存存儲層以及優化網絡架構。通過這些技術手段，我們顯著提升了緩存命中率、成本下降、I/O性能優化和帶寬利用率，為智能體提供強大的推理能力。

A：我們提供專屬的運行環境和全生命周期的安全保障，包括操作系統優化以支持多工作空間集成，雲電腦環境的構建，以及一站式的智能體安全中心。安全中心能夠實時攔截並追蹤潛在的安全風險，確保智能體在執行任務時的安全可靠。

A：全面實時准確的上下文是智能體産生價值的關鍵要素之一。通過整合阿里雲的強大數據庫和大數據平台能力，我們解決了企業數據資産從結構化到全模態、實時性、跨智能體協同等問題，為企業提供全面、及時、准確的企業上下文引擎，助力智能體更好地理解和適應用戶場景，從而提升其價值和行動能力。

A：在大麥APP中，用戶可以輕松設置搶票鬧鍾，提前五分鍾提醒自己搶票。此外，系統還能為用戶提供林志炫的十首熱門歌曲單，並自動生成每首歌的練習計劃，從明天晚上八點開始，每兩天練習一首，直至完成全部歌曲，這些計劃會被添加到用戶日程中。

A：在車載環境下，用戶可以通過語音指令讓手機開啓防暈車模式，調整屏幕亮度和音量，並設定好3小時後的鬧鍾，同時發送釘釘消息告知他人已出發。最後，系統將為用戶提供導航至東方明珠，這一系列操作只需通過一句話就能在多個應用間流暢完成。

A：榮耀打造了行業首個系統級agent honey架構，並在榮耀rog phone和magic系列上首發搭載。這些機型還首批預裝了阿里千問intelligence。例如，榮耀手機具備U建議功能，能夠實時感知用戶需求並提供各種情景感知提醒，如登機牌信息、各類碼的調用等。同時，Magic OS 11上的創新交互模式如眼睛追蹤等，也體現了榮耀在終端感知能力和創新交互方式上的探索。

A：榮耀正在構建終端的核心感知能力，設想未來的感知設備將分佈到眼鏡、手表、耳墜等穿戴設備上，成為人的周邊協同感知工具。此外，榮耀已將AI能力延伸至物理世界，例如具備具身智能交互的自研機器人，以及通過AI優化運動健康、教育、出行等場景的體驗，致力於打造以人為中心的全場景生態。

A：平安集團作為産業AI實踐者，在客戶服務、金融服務、醫療健康服務等方面大規模應用AI技術，通過AI快捷服務、AI醫療服務以及AI在金融顧問、産品研發、客戶服務等方面的應用，已實現顯著提升效率、降低成本並創造更大業務增長機會的效果。同時，平安與阿里巴巴在AI全棧技術上深度合作，利用前沿的AI技術和全棧優化技術，大幅度縮短技術創新到價值兌現的周期，實現模型智能體千問系列、通義系列模型等在平安內部的廣泛應用，推動産業AI的規模化發展。