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7月28日，2025年世界人工智能会议（WAIC）按计划关闭。在会议上，展览馆成为发展AI行业的年度审查网站。从华为的“计算电力核弹”到“理解人工智能”功率基础设施的Kehua数据，计算电力公司已经建立了AI基础；从比较参数到生态比较和应用，公司的大型模型促进了成千上万行业的深层整合；从智能眼镜的实时翻译到进入超市和工厂的人形机器人，AI技术已经从模型变化到终端应用了。 AI应用程序输入辛勤工作的“时期”。 ●本报纸的Jie和Zheng Cuiyy记者计算强度的效率具有INCRED，更高的性能，更高的密度和更高的效率 - 这是计算强度演变的方向。 Suiyuan Technology的创始人，董事长兼首席执行官Zhao Lidong与记者分享了今年，标志着Suiyuan Technology的第六年参加了腰围。根据他的观察，六年来，我国家的人工智能行业经历了巨大的进步。 DeepSeek和随后的产品迭代等大型模型的开放资源推动了AI应用程序的爆炸，这也意味着将来对构成功率的需求是一百甚至一千个时间段的时间，是计算培训的优势。 Zhao Lidong认为，计算能力的基础架构正在朝着聚类和系统化方向发展，以及相关的软件和硬件技术，包括超节点，网络技术，全光学互连，低确定，分布式计算，虚拟式，VirtualizaTion等不再是可以跨工业协作来提出系统解决方案的芯片。在2025年的WAIC展览中，华为，中兴，H3和Super Fusion Companies揭幕了。华为特别是第一次展示了Ascend 384超级节点真实机器，即“计算功率核弹”。整个内阁簇在视觉上都非常有影响，这吸引了许多观众来签入并拍照。该节点不断变化的体系结构，允许384张卡片像计算机一样一起工作，这大大提高了总体资源使用率，并为提高计算强度效率提供了强有力的支持。除华为外，在2025年的“智能计算云发射，绘制生态学”论坛，7月28日，上海伊迪安和Xizhi Technology，Birmen Technology，Birmen Technology and ZTE正式发布了第一个光学互连光学交换GPU GPU GPU GPU GPU超级节点在中国 - Lightsphere x。DE使用光学互连技术来通过增加机柜数量来构建超节点，从而破坏了传统相干方法下超节点的物理局限性。它的基本价值在于破坏单个橱柜动力消耗的障碍，这支持了Vanka级别水平的扩展，这是Katoverwhel的现有机房设施，以降低扩展成本，并动态调整超节点的大小，根据计算能力的需求，根据计算机构造，支持phate phate struction，支持计算构建机构的新想法。除了超级节点解决方案外，计算电源公司还建立了“更好地了解人工智能”的计算能力基础架构。 Kehua数据高级副总裁兼云集团总裁Chen Xiao表示，在AI期间，该公司处置了三种类型的硬件产品，数据中心和计算能力。适应需求每个级别的变化。在硬件产品级别上，我们将促进基本技术的研究和开发，例如甲状鹰的电源水平和动态响应；在数据中心级别，我们将启动新的数据中心解决方案，通过基于自定义的AI定制服务更好地了解AI的需求；在计算功率部署的层面上，新发布的V2.0计算平台可能会意识到多元异源计算能力的明智调度和弹性控制。具有强大的计算能力基础，提高使用计算强度转换智能的效率也很重要。 Wuwen Xinqiong的联合创始人兼首席执行官Xia Lixue说：“计算的力量是智能时代的土壤，其规模和效率将决定数字未来的边界。”基于此，Wuwen Xinqiong在会议期间发布了全面的AI跳跃计划。这是Col困难系统的软件未来智能基础设施的劳动。它可以使各种计算能力适应所有规模的情况，从而提供模型计划的全链接支持以扩展应用程序，以便每个计算能力都可以释放其最高潜力。计算的芯片和力量是发展人工智能行业的基础。工业和信息技术部电子信息部副主任徐文利（Xu Wenli）在会议上教导说，将来应进行三项主要活动：首先，加强系统性思维并促进技术研究。其次，我们应该加强整个“芯片软件应用”链的协调，并打开与技术实施的关键链接。 Pangatlo，我们必须专注于实际经济疾病的要点，以加深情况的加强，以便计算可以成为升级MAC的主要行业Hine。 AI模型的值进行了。 AI模型逻辑的值发生了变化。会议期间发布的“人工智能的十大报告”表示，AI的主要模型的主要竞争从“数据 +量表”转移到“自我优化 +多模式的本地融合”，这种转变将大型模型从实验室转移到行业的前线，以及行业的实现以及行业的实现以及该行业的实施。大型模型将加速渗透到田野中。 Wanlian Yida促进了整个行业的大型模型的构建，并通过包括逻辑和验证数据（包括逻辑和验证数据）提高了解决行业问题的准确性。 Agenar-Fin-R1推理模型和支持ANT数字技术发布的智能平台已开发了100多个财务应用程序解决方案，以确定对风险的知情控制并实现准确的营销推动力。 AI代理成为我AI行业的重要点。从2023年的勘探和训练到加速实施，身体的智能技术进入了大规模劳动和应用的阶段。在业务情况下，代理商深入参与政府活动，金融，行业，医疗服务和其他流程，获得了基本操作，例如评估，实施和优化，并从“工具”到“数字员工”。在个人生活中，代理商可能会通过长期记忆，体现的感知和多角色合作而变成“ Halifetime智能系统”。腾讯研究所Xu Siyan认为，2025年是AI从行动情报中的推理情报转变为“参与伙伴”，这是“独家助理”。金索夫特办公室的助理主席对记者说：“办公室已经朝着AI中每个人都有AIS的时代了。”终端申请正在盛开。作为AI模型的技术继续进步，明智的终端的应用正在爆炸性时期。从可穿戴设备到人形机器人，AI技术是从实验室到寿命的“努力时间”的糟糕照片。手持设备，只能完成信息查询，多语言翻译和其他基于语音的操作。在Tongyi Qianwen和Doubao等AI模型的支持下，它也可以实现诸如对象识别之类的功能。 Rokid创始人朱明明（Zhu Mingming）透露，该产品已出售了30万辆，并在下半年增加了出租车功能。将来，用户可能会直观地查看车辆是否进入镜头。在超过70,000平方米的展览馆中，有150个人形机器人在相同的阶段竞争，这已成为历史上最大的家庭类人形机器人的首次亮相。同时，机器人不仅是“锻炼”，而且是“工作”，在实际劳动中的真正整合和生活的情况及其能力已经出现在裸眼中。例如，Galaxy General Motors建造了1：1真正的超市场景回到展览馆。当记者在屏幕前订购订单时，Galaxy General Motors的机器人Galbot对于其后面的架子上的选定物品来说是灵活的。 Zhang Zhizheng, co-founder of Galaxy General Motors and head of large models, told reporters that thanks to the evolution of closed-loop control capabilities driven by end-to-end large models, the galbot can independently identify and capture the products in real scenes without almost gaps, tight stars and many skills and many skills and many skills and many skills and many skills and many skills and many skills and many skills and many skills and many skills and many skills and many skills and many skills and许多技能，许多技能，许多技能，许多技能，许多技能，许多技能，许多技能，许多技能灵活而出色在没有计划路径的情况下借出。目前，非管理员Galbot零售应用程序已在北京的十家商店启动，并计划今年在100家商店中进行扩展。 Zhang Zhizheng介绍了通过Paconnection到Meituan应用程序，机器人可以完成接收订单，选择商品和每天交付工人的整个过程，而失败的失败却小于0.5％。在工业领域，Galbot的表现也很好，并且可以识别出大约工厂组件，避免使用深层篮子障碍，并以高准确的速度进行完整的操作。谈到工业场景的应用和特征的需求时，Zhang Zhizheng说，工厂客户更关心使用端到端的多模式VLA模型来支持着陆应用程序。这是因为他们有许多不同的情况。如果为每种情况分开构建产品，它不仅会减慢成本，而且成本很高。期待在该模型驱动的战略下，客户可以实现功能的概述并降低着陆的边际成本。 “实际上，最难的事情是如何获取非结构性情况的大数据来培训模型。我们的端到端VLA模型将大规模合成模拟数据与真实数据结合在一起，通过真实数据学习语义，并通过模拟合成数据学习操作。
