文章总结： 2026奇点智能技术大会将于11月20-21日在北京举行，聚焦大模型自进化、AI原生研发、世界模型、具身智能、AIInfra与Agent生产落地六大方向。大会强调从模型能力转向工程系统，关注RSI自进化、CodingAgent生产化、物理AI落地等核心议题，并发布AISMM2026白皮书，为技术管理者提供自评与路线图参考。
综合评分： 65
文章分类： 安全建设,解决方案,AI安全

RSI、Physical AI、Agent 生产：2026 奇点智能技术大会，把“模型能力”讲成“工程系统”

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guowei
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网络安全直通车

2026年9月16日 14:05
北京

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AI 行业正在经历一次明显的重心转移：过去比参数、比榜单，现在比“能不能持续进化、能不能进生产、能不能碰物理世界”。

SWE-bench / SWE-bench Verified 最佳成绩从 2023 年底的个位数，到 2026 年初冲到 70%+；Stanford 2026 AI Index 的判断更直接——AI 能力进步速度，正在超过很多 Benchmark 被设计和保持有效的速度。 但分数刷上去之后，企业真正关心的是另一组问题：

• 模型能不能不靠人工调 Prompt，自己从反馈里迭代？
• Coding Agent 从个人提效走到仓库级、组织级，Harness、评测、权限、成本怎么重做？
• 世界模型生成视频很真，但是否理解物体、动作与因果？
• 机器人在仿真里 89.4%，到真实家庭为什么可能只剩 12%？
• Agent 长时运行、调用工具、访问数据库，Infra 和安全边界在哪里？

2026 奇点智能技术大会（SITS）定于 11 月 20—21 日，北京万达文华酒店举行，由奇点智能研究院与 CSDN 主办，同期还有 C++ 及系统软件技术大会。整体按“大模型自进化—AI 原生研发—多模态/世界模型—具身/物理 AI—AI Infra—Agent 生产落地”串成一条从模型到系统的主线。

一、大模型：从 Agentic Scaling 到 RSI 自进化

这一专题的核心不是“模型再大多点”，而是把 Agent、强化学习、持续学习、AI 制造 AI 放进同一个迭代回路。

• Łukasz Kaiser（OpenAI 资深研究科学家、Transformer 联合发明人）领衔开场，围绕 RSI（递归式自我改进）讲方法、实践和边界。重点会从“受评测器/任务边界约束的有限自我改进”与“真正递归改进改进方法本身”这两层拆开。
• 李建忠（奇点智能研究院院长、CSDN 高级副总裁）从 AI 原生软件研发成熟度与演进路径切入，偏技术战略。
• 张俊林（新浪微博首席科学家）讲《AI 自我迭代改进（RSI）：方法、实践及其局限》。三年前他在这类舞台谈“AI for AI”，现在更像是工程问题：哪些能自动改、哪些改不动。
• 李宇轩（面壁智能）讲《AI 制造 AI：从五级演进框架到 AI Infra 的自主生成》，用“锻造工程”思路做训练框架、算子库、推理内核；其分享提到 AI 锻造训练框架超 Megatron-LM、算子库超逐例公开最优、推理内核超 SGLang。
• 郑耀威（LlamaFactory / PenguinHarness）讲自进化 Agent 闭环，给出平均准确率 +18.8%、Token 成本 −7.5%、落地成本约为传统方案 1/70，以及 GDPevo 进化评测基准。
• 董汉德（腾讯 WorkBuddy）讲模型数据飞轮：把真实用户任务转成训练信号，降低对人工调 Prompt 的依赖。
• 俞扬（南京大学）补强化学习前沿，张晨（小米）补大模型推理工程。

专业看点：RSI 不应被宣传成“模型自己无限变强”，而要看评测闭环、奖励模型、数据过滤、回归测试、成本会计和安全护栏。没有这些，自进化只是又一层自动化调参。

二、AI 原生软件研发：从 Harness 到 Loop，再到 Graph

AI Coding 的分水岭不在“会不会写”，而在研发系统接不接得住。

• 杨健（北航）从代码大模型讲到仓库级智能体：预训练 Scaling、跨语言训练、可验证 RL、代码执行反射、仓库级任务。
• 李唯聪（Qoder）侧重 Agent 执行边界、权限、上下文、长程编排。
• 牛万鹏（百度 Comate）讲 Coding Agent 飞轮：Feedback Loop、Benchmark、Agent Engineers——解决“怎么测、怎么回流、怎么贴近生产”。
• 金晶（滴滴）讲大规模 AI Coding 平台：几千人共用时，稳定性、规范、权限、评测、资产复用比个人提效更难。
• 任磊达（腾讯）复盘组织级转型：月耗 360 亿 Token、单人并发 5→20，也讲过 7000 多层递归烧掉 7.34 亿 Token、单日数万行最终未合并的失控案例，最后沉淀“刹车规则”。
• 张汉东（奇点智能、Rust 技术专家）讲 Rust 与黑灯软件工厂，把系统软件可靠性视角带进智能体工厂。

专业判断：Coding Agent 成熟标志不是补全率，而是 PR 成功率、回归通过率、评测覆盖率、人工 Review 负荷下降，以及组织能把这些信号沉淀成持续 Loop。

三、多模态与世界模型：别只做“看起来真实”

世界模型的热度很高，但“会生成视频”≠“理解物理”。

• 成宇（昆仑万维）覆盖 Mureka v10 音乐、Matrix-Game 3.5 世界模型、Riemann-1.0 机器人模型。
• 卢志武（人大高瓴）讲动态场景世界模型底座，强调现实不是静态环境，要解决开放、时变、多体交互。
• 陈景东（蚂蚁）讲多模态研究与业务落地。
• 郭春超（腾讯混元 3D）讲 3D 建模与 3D 世界模型，进一步连到具身与 Agentic 3D。

对工程团队来说，世界模型的价值不在出片，而在可推演：物体状态、空间关系、碰撞、接触力、动作后果能否被预测和复用。

四、具身与物理 AI：跨 Reality Gap 缺的不是一段视频

机器人不缺 Demo，缺的是仿真到真实的闭环。

• 段楠（京东）讲从数字 AI 到物理 AI 的能力边界。
• 方斌（北邮）讲“本体—数据—模型”飞轮：视触觉灵巧手在真实场景产数据，数据反哺模型，模型再指导本体。
• 戴若犁（诺亦腾）讲“数据工厂到世界编译器”：把人体动作、接触、姿态、力、环境反馈转成机器可学习数据。
• 刘昊（视启未来）强调世界模型先理解物体与动作，否则具身落地会是“物理幻觉”。
• 郎玉川（昆仑行机器人，前理想汽车）讲具身物理因果模型和机器人 Agent。
• 唐都钰（观行数智）讲主动式物理 AI：从被动理解信息到主动感知、决策、改变现实。
• 邵鹏韬（AIRS）补在线上下文学习、长时记忆、多智能体协同。

专业结论：具身落地要把“硬件采样率、数据标注成本、仿真域随机化、因果评测、现场安全”放在一起看，单看成功率会误导。

五、AI Infra 与 AgenticOps：Agent 长时运行倒逼重做底座

当 Agent 从一次请求变成长时任务，Infra 的假设全变了。

• 谭颖然（沐曦）讲面向 Agentic AI 的芯片架构：评价从峰值算力转向整条数据流效率、访存、异步、通信。
• 李沛霖（KTransformers）讲 CPU/GPU 异构低成本训推，让中小团队跑得动超大模型。
• 闪英迪（清华 AgentENV）讲超大规模智能体执行环境：AgentENV 已在生产环境支撑 150 万+镜像、5000 万+执行环境并发调用，配合 Kimi K3 场景。
• 王书文（SGLang 核心）讲推理引擎与执行优化。

另在 Agent 通信与安全侧：

• 杨文婷（阿里云）讲 MCP 演进、Managed Agents、RocketMQ 异步通信，解决多 Agent 长会话与协作。
• 张栋（腾讯 Agent 安全）提出“Agent 安全是 Infra 问题，不是模型问题”：身份、权限、隔离、审计、工具调用边界，类比给 Agent 做操作系统。

六、Agent 进生产：从个人效率到组织级生产力

模型效果达标后，企业问题会变成安全、权限、流程、责任。

• 毛航宇（中科院微电子）梳理智能体技术演进与产业趋势。
• 张铂（上海 AI Lab）讲 Agents-A1：小参数撬长程智能体能力，探讨不一定靠更大模型换更强 Agent。
• 王耀宣（360）讲 AI 与安全/业务落地。
• 裴明明（网易智企）讲“帝王蟹”多 Agent：局部智能交给 Agent，全局秩序交给平台。
• 柏佳辰（TiDB）讲从个体提效到组织智能，回答“人人用 AI，为何企业没拿到组织级能力”。

配套白皮书 AISMM 2026 按基础设施、知识工程、流程工具、组织人才、安全治理五维，分 L1 辅助提效、L2 领域集成、L3 Agent 协同、L4 自主代理、L5 自进化工厂，适合技术 Leader 做自评和路线图。

七、参会建议：按角色取线

• 大模型/RL 研究者：Kaiser、张俊林、俞扬、李宇轩、郑耀威。
• 研发效能/AI Coding：杨健、牛万鹏、金晶、任磊达、李唯聪、张汉东。
• 具身/机器人：段楠、方斌、戴若犁、刘昊、郎玉川、唐都钰。
• Infra/平台：谭颖然、李沛霖、闪英迪、王书文、杨文婷、张栋。
• 技术管理者：李建忠 AISMM、裴明明、柏佳辰、董汉德数据飞轮。

大会信息：2026 奇点智能技术大会（SITS）＋C++ 及系统软件技术大会，11 月 20—21 日，北京万达文华酒店；官网 https://ml-summit.org/ ；整体约 70+ 专家、18 个前沿专题、1000+ 行业听众，覆盖大模型、Agent、AI Coding、世界模型、具身智能、AI Infra 与行业落地。

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