行业大咖共议产业发展新探索在主题演讲环节，中国工程院外籍院士、德国科学与工程院院士张建伟从产业发展角度出发，深入探讨了如何通过先进智能技术赋能农业新质生产力的全面提升。他指出全球农业正面临严峻挑战，包括数字化智能化程度低、田间浪费、长周期供应链等生产效率问题、劳动力短缺问题以及气候变化问题。机器人和 AI 领域正处于技术爆发并寻求应用场景的阶段，将驱动农业新质生产力发展，带来新的市场机遇，农业机器人正在成为中国农业科技发展的关键方向。未来，AI 机器人将大模型和智能农业的装备进行深度融合，离不开产学研国际合作和跨学科创新，需要各方携手应对全球的重大挑战。
香港科技大学（广州）协理副校长、人工智能学域创始主任、讲座教授熊辉分享了在 AI 浪潮之下，大模型对教育、科技和产业的影响及应对。他将人类智能分为博闻强识、触类旁通、一叶知秋、无中生有四个境界，并指出目前大模型已经达到“一叶知秋”，展现出了推理和预测方面的强大进步与可能性，但“无中生有”的创新仍是人类所擅长的。发展新质生产力，科学技术化、技术产品化是高校要完成的任务，产品产业化、产业资本化则需要产业和高校的高度协同。新质生产力时代需要两种人，一种是“金手指”，即卓越工程师，另一种则是具有创新思维的“金头脑”，能够带领“金手指”将技术变成产品、产品变成产业。人工智能已经改变了科研范式，需要新型的高校模式，培养更多的“金头脑”，而不是仅仅培养“金手指”。
面壁智能联合创始人、CEO 李大海指出，大模型训练成本、耗电量、碳排放急剧攀升，而手机智能算力发展迅速，存量手机终端智能算力总规模巨大。他提出大模型时代的摩尔定律，也是实践中观察到的“面壁定律”，即大模型每隔 8 个月知识密度翻倍，同等知识量的模型参数量减半，其中，知识密度=模型能力 / 推理算力消耗。不断推进的高效大模型，端侧 AI 发展成为全球趋势，端云协同的混合 AI 是 AI 的未来。面壁智能的 MiniCPM 是领先的端侧大模型系列，具有端侧高效运行、高效推理 、高性能、图像编码加速快、需求显存小、支持多种主流芯片算力平台和多语言等优点，已在多个真实场景得到应用。
第四范式联合创始人、总裁胡时伟表示，人工智能驱动的新质生产力，关键在于服务企业的核心竞争力。要让 AI 产生这样的价值，必须在真实的业务劳动中产生数据，数据的背后是业务，数据和业务之间要通过新的业务流程和系统形成映射，构建企业数据飞轮。此外，人工智能的系统必须对传统业务系统进行改造，以不停的迭代和发展行业智能能力为目标，为新质生产力而服务。
产学研用金共同助力AI融通发展本场论坛的高端对话由中金首席经济学家、中金研究院院长彭文生主持，清华大学高性能计算所所长兼无锡超算主任杨广文、T3 出行 CEO 崔大勇、清华大学智能产业研究院（AIR）智能机器人方向首席专家陈亦伦、云启资本执行董事韩义等产学研用代表共同深入探讨了人工智能在大模型时代如何推动产业的高效协同与科技创新。
长三角国创中心约 6 分钟