过去几年，ChatGPT 让全世界看到了大模型的潜力，也让 AI 成为全球科技行业最激烈的竞争赛道之一。一度，人们认为只有拥有顶级算力、海量资金和庞大研发团队的科技巨头，才有资格参与这场竞赛。

但随着 DeepSeek、阿里巴巴的 Qwen、MiniMax、智谱 GLM 等国产开源模型快速崛起以及持续迭代，情况开始发生变化。越来越多开发者能够下载模型、修改模型、部署模型，越来越多企业开始构建自己的 AI 应用和 Agent 系统。从实验室到生产环境，从互联网公司到传统产业，AI 正在以前所未有的速度扩散，而开源则成为推动这场扩散的重要力量。

在这样的背景下，6 月 25 日至 26 日， 第 21 届开源中国·开源世界高峰论坛在北京中关村展示中心举行。本届大会由 开源软件推进联盟（COPU）名誉主席、国际开源领袖奖获得者陆首群发起，由 COPU主办、 CSDN 承办，来自国际顶尖基金会、开源社区、产学界的众多代表齐聚北京，共同探讨开源 AI、智能体创新与基础软件的发展方向。

开源创新，推动数字化转型与人工智能重构

本届大会在 中国开源软件推进联盟（COPU）名誉主席陆首群的开场报告中正式拉开帷幕，他以“开源创新，推动数字化转型与人工智能建构”为题，为这场盛会定下基调。

陆首群指出，开源运动浩浩荡荡走过半个多世纪，早已不再只是一种写代码的方式，而是成为当代全球最重要的创新与协同机制、技术普惠推广的通道，更是深度信息技术与人工智能发展的底层基础和推动力。他特别提到，国际舆论正逐渐形成一种判断：由中国倡导并力行的开源战略，比西方所采用的闭源策略更富远见。成立二十多年来，COPU 始终以开源布道为己任，一边推动国内开源生态成长，一边加强国际合作，先后邀请全球 80 位顶级开源专家共建开源创新与咨询平台，推动容器技术、云原生、区块链、Kubernetes、网络安全、人工智能等深度信息技术与相关产业落地。正是在这样的土壤之上，DeepSeek、Kimi、通义千问 Qwen、小米 MiMo、智谱 GLM、MiniMax 等一批基于开源的中国 AI 大模型接连崛起，中国开源也由此跻身全球开源发展的第一梯队。

在报告的第二部分，陆首群把话题落到了当下最现实的问题上——AI 大模型究竟该怎么走。在他看来，美西方走的是一条闭源的重资产路线：高投资、高成本，堆砌大量算力资源、消耗巨量电力，内部运作效率偏低，一味追逐高性能、扎堆建设同质化的大模型。而中国正在探索的，是另一条降本增效、讲求性价比的新路径：以开源为底座，低投资、低成本、节省电力，用有限的资源换取更高的内部运作效率。他进一步展望，开源大模型将带动大量中小模型形成“模型集群”，把整个行业从拼参数、拼算力的同质竞争，引向各有所长的差异化竞赛。

谈及未来方向，陆首群勾勒出一条清晰的转轨路线：从作为现状的生成式自回归语言大模型，经由世界模型这一过渡阶段，最终指向通用人工智能。他解释说，今天的语言大模型主要承担 Chatbot 业务，以聊天对话为主；而世界模型则要真正接触物理世界，理解本地与全球知识、掌握知识的深度，其中的重点，是自主性更强的智能体——Agent AI，即一个可调用、可编程、可规划、可落地，具备组织执行能力、能够完成复杂任务的系统。他透露，本届高峰论坛上，AAIF、华为、小米、中兴、COPU 都将围绕 Agent AI 展开讨论，幕后还有 DeepSeek、Kimi、Qwen、GLM、MiniMax 等模型作为支撑。在他看来，Agent AI 已经成为本届峰会的热点，也代表了这届论坛在 AI 议题上的高水平。

继陆首群的开场报告之后，论坛把视野推向全球。与 COPU 和陆首群主席有着多年深厚友谊的老朋友 Linux 基金会执行董事 Jim Zemlin 特地为本届论坛发来一段视频回复，由 COPU 常务副秘书长谭中意在现场代为宣读。

在这段视频回复中，Jim Zemlin 向老朋友陆首群和在座的中国朋友致以祝贺，随即“向中国朋友报告一个好消息”：不久前，Linux 基金会宣布成立智能体人工智能基金会（AAIF，Agentic AI Foundation）。

据他介绍，AAIF 旨在为 Agentic AI 提供一个中立、开放、开源的基础，确保智能体人工智能透明、协作发展。基金会目前已有八家创始会员——Anthropic、Block、OpenAI、AWS、Bloomberg、Microsoft、Google、Cloudflare；其中 Anthropic、Block、OpenAI 还向 AAIF 提供了各自领先的技术与项目，作为创始贡献。

基金会的执行董事由 Mazin Gilbert 担任。Jim Zemlin 表示，他支持 Mazin Gilbert 首次参与 COPU 这场重要会议；紧随其后，Mazin Gilbert 也将通过视频登场分享。

Jim Zemlin 还透露，成立至今，AAIF 的全球会员已达200多家，其中中国会员包括华为和联想。他特别表示，Linux 基金会与 AAIF 愿在开源与人工智能领域同中国朋友竭诚合作、持续提供服务。

紧接着， AAIF 执行总监、国际智能体 AI 基金会 Mazin Gilbert带来《从人工智能到智能体：开放标准何以关键》主题演讲。他指出，AI 正迎来一个堪比互联网时代的重要转折点。随着大语言模型能力持续提升，Agent 正快速从实验室走向生产环境。与传统模型不同，智能体不仅具备推理与规划能力，还能持续执行、观察并迭代完成复杂任务，未来有望演进为由大量智能体协同工作的“智能体互联网”。

Mazin Gilbert 强调，开源与开放标准将成为这一生态的关键基础设施。一方面，Agent 将深入金融、能源、电信等关键行业，不能被单一厂商垄断；另一方面，其核心价值在于智能体、工具与数据源之间的协同连接，而非单一模型能力本身；同时，开源社区的广泛参与也有助于提升系统的安全性、透明度与可信度。另外，从五层技术栈来看——硬件层、软件基础设施层、智能层、Agentic AI 层以及终端应用层，Mazin Gilbert 指出，若缺乏统一标准与协同机制，整个产业将不可避免走向碎片化，形成彼此孤立的数据孤岛。

他同时援引多组数据称，开放生态已成为行业趋势。2025 年，GitHub 上已有超过 113 万个代码仓库集成大语言模型相关 SDK，同比增长 179%；AI 项目贡献者数量增长 76%。与此同时，API Token 价格在过去一年下降约 90%，但使用量预计增长 50 倍，推动长时任务、多智能体协作与深度推理等场景加速落地。Artificial Analysis 最新测试也显示，Qwen 等开源模型在部分任务上已接近顶级闭源模型表现。

在 Agent 生态建设方面，AAIF 聚焦智能体运行时、框架、身份认证、治理与可观测性等基础设施，并推动 MCP、A2A 等开放协议发展。Mazin Gilbert 透露，MCP SDK 月下载量已达 1.2 亿次，注册 MCP Server 接近 1 万个。他表示，Agent 经济有望成长为数万亿美元级市场，而开放标准与生态协作将成为规模化发展的关键支撑。

华为 2012 泊松实验室主任叶琪带来《开源共建 Agent 蜂群智能新范式——openJiuwen 社区技术生态与实践》主题演讲。他提出，Agent 正从单智能体走向多智能体协同，并最终迈向“蜂群智能”，AI 的智力不再只取决于模型，蜂群形态的 Agent 同样能提升整体智能水平。针对长程复杂任务执行、行业知识赋能、经验自演进、低成本规模化落地、跨组织协同与安全可靠六大挑战，华为开源的 openJiuwen 从国产芯片协同、分布式运行时到蜂群框架逐层构建，并以“协同工程”（coordination engineering）替代 harness 工程。该项目已在开放原子基金会以 Apache 2.0协议开源，下载量突破120万，30多家行业伙伴商用落地，华为亦成为 Linux 基金会 AAIF 金牌会员。

小米 AI 平台部 LLM 推理负责人张晨以《小米的最新旗舰级模型如何兼顾1M 上下文与极致推理效率》为题，分享了 MiMo 模型的推理全链路优化。他介绍，今年3月发布的 MiMo-V2-Pro 是国内首个支持 1M 上下文的开源万亿参数模型，随着 Agent 与编程智能体爆发，1M 上下文成为刚需，token 调用量指数级增长，半年内 MiMo 的 API 调用量预计增长约27倍，凭借着极致的工程优化，推理卡仅增加3倍。面对长上下文带来的 Attention 二次方计算与 KV Cache 线性膨胀两大瓶颈，小米自 V2 起采用 Hybrid SWA 混合注意力，以少量全局层保留长程能力、多数层用滑动窗口降本，理论上把计算量与 KV Cache 都压到全注意力的约1/7。但理论收益不会自动落地，团队基于开源 SGLang 深度改造 HiCache、自研 GCache 存储，并辅以双池 KV Cache、前缀树 SWA 感知、调度等优化，最终把这套收益真正落到线上——推理成本已降至与 DeepSeek 同处国内最低梯队。

演讲结束后，陆首群当场点评。他说，小米在大模型上确实“厚积薄发”，用一套不同于 DeepSeek 的核心技术，把降本做到了同样极致，相当于破解了 DeepSeek 以性价比制胜的“杀手锏”，也说明中国这两家企业已在这一维度领先西方。不过他随即提醒，这种打法也引起了西方警惕，连 OpenAI 掌门人都开始把成本看得很重，白热化竞争在所难免——对 DeepSeek 是竞争，对小米同样是竞争，仍需继续努力。张晨回应说，小米一方面要拓展海外影响力，另一方面正在下一代 V3 模型上进一步压低计算与 KV Cache 成本，力争真正跻身国际一流。

在《开源中国，为中国 AI 构建词元分发网络》主题演讲中， 开源中国董事长马越提出一个鲜明的观点：“开源，无论如何都必须实现商业化的伟大胜利。” 基于开源中国 18 年的发展经验，他强调，无论在国内还是国外，开源本质上都是商业竞争的重要工具，其背后必然存在清晰的商业利益驱动。开源并非目的本身，而是互联网时代实现商业化竞争与社会化协作的高效机制，软件、互联网与人工智能则只是承载创新的技术手段。在 AI 时代背景下，马越认为代码正逐渐沦为“耗材”，而二进制制品与运行时能力的重要性显著上升，产业格局正在被重塑。面向未来，他提出“Chinese Tokens（中国词元）”概念，强调以“国产模型×中国芯片×中国绿电”构建自主技术体系，并通过分布式终端、技能与工具、场景能力、模型与资源、计算供给与能源底座五层分发架构推动生态落地，同时借助“龙虾机”等硬件载体延展开源边界。他透露，开源中国已完成股份制改造，目前正推进 IPO 申报准备工作，未来将持续构建面向全球的中国词元创新服务生态，填补国内商业化开源平台上市领域的空白。

CNCF 执行总监、Linux 基金会云与基础设施执行董事 Jonathan Bryce以《AI 时代的开源基础架构》为题指出，每一个计算时代都建立在开源基础设施之上——互联网时代有 LAMP，云时代有 OpenStack 与 Kubernetes，如今的 AI 乃至智能体时代同样如此。他强调，AI 正成为世界的基础设施，唯有开源才能让最多人受益。在他看来，交付 token 的每一层都已被开源占据：底层是 Linux 与 Kubernetes，训练层 PyTorch 市占约八成，推理层则有 vLLM、llm-d。他特别提到，算力的真正瓶颈是电力与供应链而非资金，单纯堆 GPU 行不通，必须靠 llm-d 这类项目把每张 GPU 用得更高效。Bryce 还谈到，自 DeepSeek 证明开源权重模型可比肩顶级闭源实验室，中国开源模型与前沿的差距已从一两年缩短到数周乃至数月。

在智能体加速重塑软件开发的背景下， GitHub 亚太区技术负责人 Jacky Huang分享了 GitHub 的最新进展。他指出，当前开源与软件开发正在发生根本性变化，越来越多的新代码已不再由开发者从零编写，而是由 AI 生成。在这一背景下，GitHub 的核心目标是让开发者以更简单的方式完成工作，尽量减少在不同工具之间的频繁切换。时下AI GitHub 正在逐步引入 Agent 机制，开发者只需通过右键选择或简单操作，无需复杂配置，Agent 即可自动接管并完成相应任务，实现从“辅助编程”向“任务执行”的演进。数据显示，GitHub 目前拥有约 1.8 亿开源用户，去年新增 3600 万用户，每月 PR 合并量约 9000 万次，Commit 达 14 亿次，每月新增开源项目约 2000 万个，中国开发者规模位列全球第三。与此同时，AI 的爆发式发展也引发“永恒九月”效应，放大了社区治理压力，大量 AI 生成 PR 涌入使维护者面临更重的审核负担。对此，GitHub 提出以 Comprehension（理解）、Context（背景）、Continuity（持续性）为核心的 3C 评估框架，并通过制品证明（Attestations）、Commit（签名）、密钥扫描（Secret Scanning）与代码扫描（Code scanning）等机制，强化开源安全与供应链治理能力。

Dexmal 开源战略生态总经理、开源社联合创始人陈阳带来上午最后一场演讲《RoboChallenge 具身智能年度测评与行业趋势展望》。她指出，具身智能的仿真榜单上模型成绩动辄逼近 99%，可一旦进入真实物理场景就“掉链子”，行业长期缺少一个大规模的真机竞技场。2025 年 10月，Dexmal 与 Hugging Face 等合作伙伴共同发起 RoboChallenge——目前全球规模最大的首个真机测评场。她介绍，平台采用“脑机分离”架构：参赛方在本地训练并运行模型，通过 API 驱动 RoboChallenge 线下真机实验室的每台机器，全程由多角度摄像头记录，每次提交都公开、透明、可追溯，既能看到自身成绩，也能看到竞品排名。第一个Benchmark Table 30 涵盖叠碗、插花、浇花、做三明治等 30 个真实任务；截至今年春节前，平台已积累 4 万多次 rollout，数据集在 Hugging Face 下载 1.7 万次，用户中中国约占六成。陈阳强调，叠碗、抓取入箱等“Hello World”任务已被打穿，而做三明治、柔性物体与长程操作仍是公认难题，百分制下排名第一的模型也只拿到 60 多分——这恰恰说明具身大模型仍处在极早期，具身基础大模型“ChatGPT 时刻”还未到来。她还介绍了基于RoboChallenge在 CVPR、ICRA 等顶会赛事落地的大赛情况，并以开源社区“开放和贡献，测评推动科研”的共建理念，呼吁开发者、企业与机构共同参与这一已聚集 18 家伙伴的具身生态。

具身智能、基础软件...16 位专家共论开源与 AI 最新实践

下午场， CSDN 创始人&董事长、AtomGit 创始人兼董事长、COPU 副主席蒋涛发表《硅基时间下，开源开发者的红利是什么？》主题演讲。他以一组数据开场：Anthropic 年化收入 17 个月暴涨 45 倍至 440 亿美元，Cursor 50 人做到 40 亿美元，Claude Code 仅 12 人即达 25 亿美元——“人均产出涨 754 倍，不是人变强了，是方法和工具换代了。”蒋涛提出“硅基时间”概念：工业时代放大体力，互联网时代放大信息，AI 时代则放大脑力劳动的时间，时间第一次可被工业化生产，Token 成为最重要的生产资料。他指出，代码已被平权，但红利高度不均——AI 代码产出的前 1% 是中位数的 46 倍，K 形分叉已然开始。开源生态正被三层重写：工具层从 IDE 转向 Agent，平台层从为人设计转向 Agent 原生，模型层中国开源权重首次登顶。开发者的红利正从“会写代码”转移到“会调度、会判断、会提问”，他提出 1 个 OPD（面向结果的产品驱动者）+ 1 个 OSA（面向结果的解决方案架构师）+ N 个 Agent 的 AI 原生最小组织模型，并以 CSDN 高级副总裁于邦旭为例——这位不会写 Rust 的架构师，28 天调度 AI 写出 4 万行 Rust 代码的开源工具 AtomCode，能力达 Claude Code 的 0.85 倍。「AI 时代，人口红利结束了，工程师红利也结束了。真正的红利，只剩一个——硅基时间红利。它不在你会不会写代码，在你会不会调度、判断、提问。」

具身智能正迎来快速发展期， 宇树科技教育解决方案负责人高子越表示，这一轮增长主要受益于具身大脑突破、机器人硬件成熟以及开源生态加速演进。在他看来，具身智能与开源的结合是必然趋势，宇树持续投入开源生态，正是希望避免重复造轮子、加快技术迭代并推动行业标准形成。目前，宇树已在 GitHub 开源 47 个项目，累计获得约 1.5 万个 Stars；在 Hugging Face 发布 66 个基于真机采集的多模态数据集，并开放 5 款UnifoLM AI 模型。同时，宇树构建了覆盖 SDK、仿真和 AI 模型的完整开源体系，向开发者开放 Python SDK、ROS2 开发框架、Isaac Gym / MuJoCo / IsaacLab 训练数据以及 VLA/WMA 等主流模型与工具链，并推出低成本双足机器人 Qmini 软硬件方案。高子越表示，与部分海外机器人企业坚持闭源路线不同，中国具身智能产业正在坚定拥抱开源。宇树希望通过持续开放数据、模型和工具链，联合全球高校与开发者共建行业生态，降低研发与教育门槛，推动具身智能技术加速落地。

Linux 基金会亚太区副总裁陈泽辉带来了《以开源战略助力企业全球化发展》的主题演讲，全面分析了企业借助开源模式实现国际化拓展的实践框架。他首先提出，企业出海应以“开放权重”模型配合 Apache 2.0 等宽松许可证作为首选策略，最大限度降低开发者准入门槛，提升技术吸引力和扩散速度。同时，积极挂靠 Linux 基金会旗下的专业AI基金会（如 CNCF、PyTorch 基金会、AAIF），获取行业中立背书，从而接入全球开发者网络与资源生态。

随后， 红帽亚太 CTO 办公室首席架构师兼大中华区 CTO 张家驹分享了红帽在企业级 AI 领域的开源实践。他表示，红帽当前的 AI 战略主要聚焦推理基础设施，并深度参与 vLLM 社区建设，希望将其打造为“AI 时代的 Linux”。围绕这一目标，红帽一方面持续推进底层硬件的企业级适配，尤其加强对国产算力平台的兼容性验证、安全测试和稳定性支持；另一方面紧跟开源模型发展节奏，对 DeepSeek 等主流模型实现快速适配与支持。针对企业普遍面临的工程化能力不足、部署运维复杂等挑战，红帽推出了完全开源的 Red Hat AI 平台，将模型部署、推理优化及运维管理等能力 产品化，帮助企业实现跨云、跨算力、跨模型的统一管理与交付。面向 Agentic AI 时代，张家驹指出，红帽也正在持续完善智能路由、资源隔离等推理基础能力，推动开源 AI 在企业生产环境中实现更加高效、稳定的规模化落地。

OIN2.0 全球大使 Shane Coughlan围绕开源生态面临的专利挑战，以及 OIN 的最新进展进行了分享。他首先指出，开源软件在需求侧创造的价值已达到惊人的 8.8 万亿美元；如果没有开源软件，企业软件成本将增加 3.5 倍。伴随着如此巨大的经济价值而来的，是第三方知识产权治理方面的挑战。围绕这些挑战，业界逐步形成了一套涵盖许可证合规、安全保障以及专利保护在内的治理体系。而 OIN 正是开源专利保护领域最核心的社区组织之一。

目前，OIN 社区已汇聚来自 157 个国家和地区的 4000 余家机构成员，这些成员累计持有超过 300 万项专利和专利申请。经过二十年的持续协作，OIN 建立起了如今的社区体系。面向未来二十年的开源发展，OIN 近期正式发布了 OIN 2.0。

OIN 2.0 主要具备以下几个特点：

覆盖范围进一步扩大：将专利互不诉讼保护扩展至更多核心开源组件，包括云计算相关技术，以及 Python、Go、Rust 等编程语言生态。

增值服务体系：持续提供针对开源相关非实施实体（NPE，俗称“专利流氓”）专利的授权后无效挑战服务、防御性现有技术支持，以及专属法律社区活动等资源与服务。

在演讲最后，Shane Coughlan 特别强调，近年来中国政府、企业以及开发者社区在开源领域的持续投入，为全球开源生态的发展注入了重要动力。他呼吁更多企业加入 OIN 2.0，共同承担建设开源生态的责任，以推动开源事业实现长期、可持续发展。

众智 FlagOS 社区产品负责人王蕴博在大会现场介绍了即将发布的 FlagOS 2.1 最新能力。他表示，过去十年 AI 计算长期由 GPU 主导，但随着大模型和智能体快速发展，AI 计算的主轴会变成“围绕模型需求重组多元计算架构”。在这一过程中，开放计算的核心命题也从早期的“开放硬件”逐渐演变为“开放 AI 计算能力”。面对模型快速迭代和异构算力并存的新格局，系统软件需要主动拥抱 AI Agent 时代，成为连接多元芯片与大模型的底层基础设施。王蕴博表示，FlagOS 的目标是通过开放算子库、编译器和标准接口，实现“一次开发、多芯运行”。

即将发布的 FlagOS 2.1 围绕这一目标进行了全面升级。其中，FlagTree 编译器通过“人类+AI”协同的统一扩展语言和统一 IR，帮助开发者高效开发算子并保障跨硬件执行效率，目前已适配阿里、ARM 等多种异构芯片；FlagGems 跨芯算子库扩展至 510 个大模型算子，并正式加入 PyTorch 基金会；同时其还推出首个覆盖多来源、多异构芯片的统一算子生成评测平台，已支持 6 款芯片，并结合 FlagOS & Skill Agent 与自动化 CI/CD 平台，进一步降低跨芯迁移和模型部署成本。王蕴博表示，FlagOS 2.1 将持续开放计算能力，打造连接多元芯片与大模型的关键桥梁，为 AI 时代构建统一、高效的跨芯算力底座。

麒麟软件有限公司服务器研发中心副总经理侯健分享了银河麒麟高级服务器操作系统在开源贡献与 AI 创新方面的最新实践。他首先亮出社区“成绩单”：自 2012 年起，麒麟软件持续向 Linux 内核贡献超 1500 个 patch、逾 2 万行代码，2025 年度贡献数量在中国企业排名第二等。

侯健指出，随着 AI 从生成式迈向 Agentic AI 时代，OS 正在从配角被推向指挥中枢。智能体的多轮规划、工具调用与反思循环，使 CPU 承担起控制流、I/O与数据处理的重担，传统以 GPU 为中心的架构已难以应对。面对 AI 负载变革，银河麒麟操作系统明确了四大探索方向：第一，容器化整合，搭建公开镜像服务平台，提供 90+ 开箱即用的 AI 容器镜像；第二，核内外协同优化，通过 NUMA 亲和调度、内存预取等深度调优，使 DeepSeek 推理性能提升近45%；第三，打造原生智能体 OS，将 AI 能力内化为操作系统原生服务，构建从内核到交互层的全栈智能运维与安全管控体系；第四，打造面向 AI 云场景的“银河麒麟算力融合平台”，统一管理调度多样化的 CPU、GPU/NPU 等算力资源，打破算力孤岛。

侯健总结道，在 AI 时代，操作系统并未边缘化，反而面临着新的机遇与挑战。银河麒麟将持续通过开源赋能，深化技术创新，为 AI 应用提供更坚实、更智能的基础底座。

随着 AI Agent 从“回答问题”走向“执行任务”，其误操作带来的系统崩溃、文件误删以及 API 密钥泄露等风险日益凸显。在本次大会上， 腾讯云高级工程师李帅介绍了面向 AI Agent 场景的开源项目 CubeSandbox，试图在虚拟机级强隔离与容器级启动效率之间取得平衡。该系统基于 KVM 提供硬件级隔离能力，并通过模板化与 Copy-on-Write（写时复制）机制优化启动路径：先在离线阶段构建并冻结运行模板，线上直接基于模板快速克隆沙箱，使启动时间压缩至 60 毫秒级，在单机 50 并发压力下 P99 延迟仍可维持在 137 毫秒左右。在架构设计上，李帅补充道，Agent 系统通过E2B即可访问CubeAPI 来快速创建沙箱。数据面数据经由 CubeProxy 统一路由访问沙箱，外部网络访问则通过 CubeVS 与 CubeEgress 实现转发与审计控制。在安全层面，CubeSandbox 通过虚拟机隔离、网络白名单与域名过滤、流量审计等机制强化防护，并引入“密钥托管”机制，将 API Key 保留在沙箱外部并在请求经过网关时动态注入，以降低泄露风险。此外，该项目还支持毫秒级快照回滚能力，可在约 82 毫秒内恢复运行环境，并支持极速克隆复制沙箱，可用于多路径探索等场景。据李帅透露， CubeSandbox 自今年 4 月开源以来已获得超过 6.5k 个 GitHub Star，并被数家企业用于探索构建自研 AI Agent 运行系统。

智元机器人技术生态总监胡旷在《具身智能: 构建物理世界的智能基础设施》为主题的演讲中指出，具身智能正在打通“感知—认知—行动”闭环，推动 AI 从数字世界迈向真实物理世界。对此，智元提出了“三智一体”框架：以全自研核心关节模组等构建可靠的硬件“本体”，并将其升级为融合可靠性工程、供应链工程与安全工程的系统底座。在此基础上整合运动智能、交互智能与作业智能，使机器人具备面向复杂场景的综合执行能力。

针对行业普遍面临的具身数据稀缺问题，智元一方面开源全球规模领先的具身真机数据集 AgiBot World，另一方面，其基于 ViLLA创新性架构的基座大模型 GO 等技术正在全球首个真实 3C 产线中支撑连续六天、全流程覆盖的实景作业验证，展示了从模型到真实生产环境的落地能力。胡旷强调，具身智能要走向规模化普及，关键在于生态共建。智元因此发布开放具身智能生态技术体系 AIMA，包含开源具身智能操作系统灵渠 Link-U OS 及灵创平台 LinkCraft、灵心平台 LinkSoul、精灵平台 Genie Studio 三大开发者平台，覆盖从系统底座到内容创作再到作业开发的完整工具链。同时，智元宣布启动“元苼计划”，未来五年将投入超过 20 亿元，用于支持千级科研院所，万级合作伙伴与百万级开发者生态建设。在演讲最后，胡旷表示，现实世界本就是为人类结构化设计的环境，人形机器人因此有望成为具身智能的终极形态，并在未来成长为继智能手机与汽车之后，兼具高渗透率与高单体价值的万亿级智能终端。

在《RWKV，开源的超并发大模型架构》主题演讲中， 深圳元始智能有限公司联合创始人兼 COO 罗璇指出，当前主流的 Transformer 架构存在推理成本随上下文长度呈二次方增长的瓶颈，导致其在处理长上下文和高并发任务时，显存占用巨大、成本高昂，且难以在端侧部署。而RWKV 作为首个非 Transformer 的 RNN 大模型架构，通过其独特的RNN状态更新机制，实现了推理速度和显存占用的恒定，尤其适合多智能体、多用户并行、端侧等场景。

罗璇强调，RWKV 的核心优势在于其“类脑”的工作方式——不是像 Transformer 那样“死记硬背”海量数据，而是从中“学习规律”，因此具备更强的泛化能力和状态跟踪能力。其技术性能也已得到验证，RWKV-7 13B 基础模型在多项基准测试中已超越 Qwen3 14B Base，且每月持续迭代进化。

此外，罗璇还展示了 RWKV 蓬勃发展的开源生态。该项目已加入 Linux 基金会，拥有庞大的全球开发者社区，并被微软内置于 Windows 系统，获得了 NVIDIA、AMD、高通等芯片巨头的适配支持。目前，RWKV 已被广泛应用于 AI 编程、具身智能、3D 动作生成、RNA 预测等多个前沿领域，正致力于构建一个更开放、更低成本、更适合海量并发的 AI 基础设施。

海光信息 AI 生态负责人吉青博士带来《面向开源 AI 生态的国产算力底座：海光 CPU+DCU 的系统软件与生态实践》。她介绍，成立刚过十年的海光信息公司，CPU 已在国产芯片中市场占有率第一，AI 加速卡 DCU 今年上半年市占率位列国产第三；CPU 侧的开源已较为成熟，DCU 的开源生态则刚刚起步。她强调，DCU 走的是通用并行的 GPGPU 路线，区别于其他国产ASIC 卡——能在 CUDA 上跑的模型大概率可“一键”迁移；同时具备对标 NVLink 的 HyLink 系统级互联、源自科学计算的 FP64 精度，以及持续扩容的大显存。围绕开源，海光把软件栈 DTK、DAS、OpenDAS 全面开放，既兼容 CUDA 也兼容 ROCm，并通过“光源”镜像仓库直接提供 GLM、DeepSeek 等适配国产芯片的镜像。据悉，海光DCU已完成十万卡集群的部署。面向未来，她提出三个方向：算力上以显存为核心、优先适配国产模型与框架；软件上坚持开源，实现“发布即适配”以抢占先机；生态上携手伙伴保障供应链安全，呼吁同行共建国产 AI 算力底座。

瀚高股份副总裁吕新杰在《开源 AI 数据库：从中国力量到全球生态》主题演讲中，分享了公司在 AI 时代对开源数据库的实践与思考。他首先指出，瀚高作为亚太地区 PostgreSQL 顶级贡献者之一，累计提交超 150 万行代码、1100 余个补丁，并已将主导发起的 IvorySQL 项目捐赠给开放原子开源基金会，以实际行动回馈社区。

在演讲最后，吕新杰表示瀚高正从数据库产品提供商，转型为 AI 时代的数据基础设施“搭台者”，致力于降低 AI 应用的开发门槛。同时，他也相信：随着 PostgreSQL 生态价值爆发，中国庞大的 AI 应用场景必将催生下一个数据基础设施的“巨无霸”独角兽。

COPU 工程师袁怿在大会上表示，以 Harness 工程为代表的自主运行智能体，正处于大模型能力“最后一公里”交付的关键阶段。相较传统聊天机器人，工作流系统为 大模型提供了更贴近真实业务的环境信息入口，但在实际落地过程中，模型能力仍受到信息有效性与准确率的制约。他以大模型竞技场（Arena）评分为例指出，大模型在工具理解与调用能力上仍有明显提升空间。在线上工作流中，这类误差会随着执行链路的拉长而逐步放大，进而影响常识性自主运行的稳定性。为此，通过“信息减熵”（如约束前置、信息过滤）以及“工作留痕”等治理机制，降低系统不确定性，使模型能力与业务场景实现更精准对齐，从而提升自主运行场景下的稳定性与鲁棒性。

在架构设计上，袁怿将智能体运行体系拆分为三层：环境交互层通过 Gateway 技术与严格工具调用约束，保障外部交互的安全与可控；上下文管理层借助追加、回退、子代理及记忆压缩等机制，高效调度工作记忆；查询层则通过多模型协同工作，实现成本与执行效率之间的平衡。他强调，智能体的长期演进方向在于形成“循环自提升”的数据飞轮效应，通过代码自迭代与模型协同进化，使 AI 从单一对话工具逐步走向深度业务执行系统。

沐曦股份开源生态总监章津楠带来《沐曦开源生态战略及实践》。他亮明态度：作为成立仅五年、研发占比约八成的国产 GPU 新势力，沐曦股份把开源视为“战略选择”，而非“权益之计”。公司的目标是共建人工智能的“Android”计算生态，让开源大模型在国产 GPU 上“Day 0”可用。技术上，沐曦股份坚持 GPGPU 通用架构，借助 MXMACA 编译器让 CUDA 代码“零改动”即可编译运行，并对 PaddlePaddle、TileLang、FlagOS 等上游项目坚持 Upstream First；公司内部以 4490 个开源项目构建 CI/CD，通过率高达 92.94%，MXMACA软件栈已实现兼容 40 多家 AI 框架与 pytorch 全量算子。生态上，他勾画出从深度战略伙伴到独立开发者的四层体系。沐曦股份以“1+6+X”战略推动产业生态落地，以数字算力底座为基，持续深耕金融、医疗健康、能源、教科研、交通、大文娱六大重点行业，同步积极探索具身智能、低空经济等新兴领域。公司还联合开源中国上线“模力方舟”MaaS 平台沐曦专区。他还重点谈及人才培养——沐曦股份发放算力券与 Token 券、举办校园行与开源英才夏令营、设立企业开源中心，并努力在 CCF 下建成开放兼容、高效协同的 AI 开源社区。公司希望“以开源开放透明的方式，加速整个 AI 产业的发展”。

随后，沙特程序员协会主席 AbdulAziz发表了题为《沙特开源之旅及与COPU的友谊》的精彩分享。他指出，在“沙特 2030 愿景”驱动下，开源技术已成为推动沙特创新、人才培养与经济多元化的核心支撑。沙特正全面拥抱开放创新与开源 AI 的全球协作。

AbdulAziz 强调，技术的发展归根结底依赖于人。未来中沙双边合作将高度聚焦开源社区共建，大力推进联合教育、开发者社区交流以及专业培训与认证项目，携手培育具备全球视野的下一代创新人才。回顾三年历程，沙特与中国开源软件推进联盟（COPU）建立了深厚的战略互信。双方不仅成立了数据库与AI桌面特别兴趣小组（SIG），更联合发起了“沙中开源论坛”。该倡议正是备受瞩目的 2025 沙特开源峰会，这一连接中沙两大开源生态的跨国盛宴，也计划于 2026 年继续举办，以确保持续的技术协作与深度对话。展望未来，AbdulAziz 表示，中沙双方还将携手推进 AI 治理与标准的制定，并依托沙特连接亚、非及中东的地缘优势，合力推动全球开源生态扩张，共筑包容、互联的数字未来。

在《中国开源出海中东总结和探讨》的演讲中， COPU 常务副秘书长谭中意分享了中国开源产业的全球化战略及在中东的合作进展。他指出，中国开源正经历深刻转变——从生态消费方转向供给方，从社区治理参与方转向引领方，从主要面向国内市场转向全球与国内并重。为此，COPU 提出“一体两翼”战略：以国内超大市场和丰富场景锤炼技术底座为“一体”；西翼深度参与欧美规则治理、引领下一代标准制定，东翼则面向“一带一路”国家赋能本地生态。

其中，谭中意重点介绍了 COPU 与沙特的合作成果。沙特拥有清晰的国家开源战略和雄厚财力，是中东的开源大国。自 2023 年起 COPU 与沙特 Parmg 组织建立联系，2024 年签署战略合作 MOU 并建立首个 SIG，2025 年成功举办首届中沙开源峰会（400 余人参加）。目前，中沙已联合发起 AI Desktop SIG 与 DB SIG，并与沙特 TVTC 等培训机构联合开展人才认证，实现“授人以渔”的深度合作。

谭中意表示，中国在 AI 大模型、Agent、数据基础设施等领域的先发优势，为技术标准输出提供了历史性机遇。随着中沙第二届开源峰会即将于 2026 年 12 月举行，双方将在联合研发、人才培养与商业共生层面持续深化，共同构建中国开源产业全球化的新格局。

从技术落地到生态共建，大会首日收官

至此，第 21 届开源中国·开源世界高峰论坛首日议程已圆满结束。从具身智能走向物理世界的系统性落地探索，到自主智能体在复杂工作流中的工程化实践，再到开源生态与产业协同机制的持续深化，今日多场主题分享围绕“AI 如何真正走向可用、可控与可规模化”展开了密集讨论。无论是技术框架的拆解，还是真实产线与业务场景的验证，都在不断强化一个共识：开源与工程能力正在成为 AI 产业落地的关键底座。

大会首日虽已收官，但围绕开源 AI、具身智能与智能体系统的讨论仍在延续。明日议程中，“第 21 届开源中国·开源世界高峰论坛圆桌会议”将正式举行，届时将围绕产业协同、生态共建与技术演进路径展开更深入的交流与碰撞，值得期待。

在此，特别感谢华为技术有限公司、中兴通讯股份有限公司、海光信息股份有限公司、腾讯云、麒麟软件有限公司、瀚高股份、初心开源等合作伙伴对本次大会的支持。

精彩仍在继续，明日见。