2025年高质量发展建设共同富裕示范区---杭州经济城建发展综合（禁止政治人事讨论）

大江大河坎

国奖，浙江高校表现不错。浙大12项，浙工大3项，宁大、温医、浙理工、杭电等都有斩获

大江大河坎

39        RNA剪接的分子机理        施一公(清华大学)        王志新        一等奖       
万蕊雪(西湖大学)        韩斌       
闫创业(清华大学)        宋保亮       
白蕊(西湖大学)               
张晓峰(清华大学)               

大江大河坎

大江大河坎 发表于 2025-9-23 19:30
39        RNA剪接的分子机理        施一公(清华大学)        王志新        一等奖       
万蕊雪(西湖大学)        韩斌       
闫创业(清华大学)        宋保 ...

可惜第一完成单位放的是清华，不然西湖大学出道即巅峰，直接拿下自一的话，可以秒杀不少顶九了

逸雪霁蓝

世界生物圈保护区大会首次在中国举办 丁薛祥出席开幕式并致辞

       9月22日，第五届世界生物圈保护区大会在浙江杭州启幕。这是该大会首次在亚洲举办，也是联合国教科文组织成员国参与范围最广的一届盛会。本届大会由联合国教科文组织主办，中国科学院和浙江省人民政 府联合承办。中外政 府官员、生物圈保护区代表、科技人员、企业负责人和国际组织代表等约1300人参加开幕式。中 共中 央政 治局常 委、国 务院副总 理丁薛祥22日上午在杭州出席第五届世界生物圈保护区大会开幕式并致辞。

       20世纪中叶，全球资源与环境危机日益严峻。1971年，联合国教科文组织发起“人与生物圈计划”（MAB），旨在通过跨学科研究、跨部门合作，寻找保护生物多样性与改善人类生计的平衡之道。这是一场“双向奔赴”——50多年来，“人与生物圈计划”倡导人与自然和谐共生的理念在中国大地生根发芽，结出硕果。

       丁薛祥表示，中 共十八 大以来，在习 近平生态文明思想科学指引下，中国把生态文明建设作为关系中华民族永续发展的根本大计，深入推进美丽中国建设，创造了举世瞩目的生态奇迹和绿色发展奇迹。在加强自身生态文明建设的同时，中国积极参与全球环境与气候治理，为共建清洁美丽世界贡献中国智慧和中国力量，成为全球生态文明建设的重要参与者、贡献者和引领者。

       丁薛祥表示，面对全球生态环境问题严峻挑战，要携手加强生物圈保护区建设，推动人与自然和谐共生、经济与环境协同共进。他提出4点建议：一是实行协调联动，积极开展全球合作，切实加大投入保障力度，推动政 府、企业、社会公众等多方参与。二是强化科技支撑，共同破解生态环境领域重大科技难题，推进科技成果共享，缩小国 家、地区间信息和知识鸿沟。三是注重统筹兼顾，推动生态产业化和产业生态化，协同推进生态环境保护、气候变化应对和民生福祉改善，促进发展和保护协同共生。四是坚持多边主义，共同落实好全球治理倡议，改革完善全球环境治理体系，更好应对气候环境领域人类社会面临的共同挑战。

       联合国教科文组织总干事阿祖莱、伊朗副总统兼生态环境保护组织主 席安萨里等出席开幕式。阿祖莱发表致辞，高度赞赏中方在生态环境保护领域取得的成就以及为全球环境治理作出的贡献，呼吁国际社会遵循联合国宪章宗旨，加强生物多样性和生物圈保护国际合作，推动建立人与自然和谐共生的世界。

       世界生物圈保护区及其全球网络，正是“人与生物圈计划”理念落地的重要载体。它们不仅是自然保护地，更是探索人与自然和谐共处的示范区域。截至目前，我国已有34个自然保护地跻身这一世界级网络，总数位居亚洲第一。生态增绿，科技护绿。中国既放眼国际，也立足本国。1993年，中国创建了“中国生物圈保护区网络”（CBRN），为更多本土自然保护地提供学习交流平台。

       作为联合国发起的跨政 府、跨学科国际科学计划，“人与生物圈计划”目前涵盖了738个全球最重要的生物保护区，占地球陆表面积的5%。如今，这一网络包含214个成员，涵盖我国主要生态系统类型，成为全球实施“人与生物圈计划”规模最大的国 家级协作平台。

       当前，新一轮科技革命和产业变革加速演进，人工智能、生物技术等领域新技术新突破大量涌现，为全球共同应对生态环境领域的全球性挑战创造了有利条件。联合国教科文组织“人与生物圈计划”秘书长安东尼奥·阿布雷乌表示，中国生物圈保护区日益体现人与自然共生共荣的愿景，同时在应用数字技术等先进技术方面拥有丰富经验。中国的经验和做法值得在国际社会分享推广。

       本届大会将讨论通过《联合国教科文组织人与生物圈计划及其世界生物圈保护区网络杭州战略行动计划（2026—2035）》，发布《杭州宣言》，制定未来十年发展蓝图，为全球生态治理提供“中国方案”。中国科学院作为中国人与生物圈国家委员会主 席单位，为生物多样性保护与可持续发展提供了强有力的科技支撑。中国科学院院长侯建国表示，中国将继续与国际社会携手并肩，为实现联合国可持续发展目标和共同构建地球生命共同体而努力奋斗。

       在浙期间，丁薛祥还前往杭州城西科创大走廊和西湖大学，调研推动教育科技人才一体发展和科技创新平台支持科创企业发展等情况。

逸雪霁蓝

产学研创新融合的浙大科技园方案：创π-2025智慧物流产学研融合创新峰会在杭落幕

       9月19日，创π-“2025智慧物流产学研融合创新峰会暨源头科技成果产业化加速大会”在杭州顺丰创新中心落幕。大会以“人工智能驱动智慧物流新质生产力”为主题，集结了校企共建实验室揭牌、应用场景与技术需求发布、源头高质量项目路演、成果产业化加速深度对接等多个亮点篇章，吸引了政、产、学、研各界百余位行业大咖与嘉宾代表亲临现场。

       中 共杭州市拱墅区委常 委、组织部部长施甜甜在致辞中表示，拱墅区作为杭州数字经济重要增长级，以人才引领产业创新为核心战略，通过赛事引才和产业赋能，打造产才融合新高地。顺丰创新中心作为顺丰集团重点打造的产业创新平台，不断整合顺丰同城、顺丰科技、丰驰、丰巢等集团核心资源，联合浙大科技园共建产学研孵化平台，设立5亿元科创基金，培育智慧物流领域企业，累计入驻科技型企业百余家，实现千亿营收。连续五年举办创π智慧物流应用式创新大赛，引入太希、衔尾蛇等优质人才项目。本次大会紧扣教育、科技、人才“三位一体”化创新发展和产业深度融合创新，期待通过峰会，进一步加快拱墅区在智慧物流领域的科技人才产学研一体化发展进程。

       浙江大学管理学院副院长刘洋表示，浙江大学管理学院始终坚持以“培养引领中国发展的健康力量”为使命，以学科交叉BEST战略为指引，积极服务国家重大战略需求，推动重点产业的高质量发展。与顺丰科技、顺丰创新中心携手共建“数智物流联合创新实验室”，依托于浙江大学管理学院在数字供应链、智慧物流等前沿领域的科研积累，紧密结合顺丰丰富的行业场景与实践经验，并以企业发展中遇到的真实问题为牵引，交叉融合管理学、计算机、制造等学科科研力量，开展面向未来的重大需求研究，致力破解行业前沿难题，最终服务于产业转型升级与国 家战略需求，为实体经济的高质量发展注入持续动能。

       浙大控股集团副总经理、浙大科技园董事长褚如辉表示，浙大控股集团紧紧围绕科创投资、科创服务主业，积极汇聚浙江大学和浙江省创新要素，通过“科创基金+概念验证+园区运营”组合拳，全力建设贯通成果转化、产业培育、资本运作的省级国有科创平台。他强调，自2020年与顺丰集团共建智慧物流创新中心以来，双方从探索走向突破、从设想走向现实，共同见证了学术严谨与产业活力的深度融合，实现了从理念契合到共建联合实验室、共研关键技术、共促成果落地的跨越式发展，探索出智慧物流产业的“浙大科技园模式”，逐步成长为区域乃至全国具有代表性的专业孵化器和产业创新平台。

       顺丰科技高级副总裁、CMO唐恺表示，面对国际巨头退出留下的市场空档，在资本和人工智能、智慧物流等新技术的驱动下，中国供应链行业有望在未来10-15年内完成快速整合与深刻变革。顺丰科技作为始终将科技创新视为核心竞争力的企业，希望通过开放整个供应链实践应用场景，来链接学术界、产业界伙伴，利用中国复杂市场优势，共同探索产业“无人区”，共创全球领先的数字化最佳实践，助力中国供应链实现“弯道超车”。

       大会由杭州市拱墅区委人才办、浙江大学控股集团有限公司指导，浙江大学管理学院、浙江大学国家大学科技园、顺丰创新中心、顺丰科技有限公司联合主办，浙江省创业投资协会支持。现场，褚如辉与浙江大学管理学院、顺丰相关实验室负责人共同为浙江大学管理学院、顺丰科技与顺丰创新中心合作共建的“数智物流联合创新实验室”揭牌。

       “数智创新校企合作平台”“智慧物流应用场景创新中心”正式成立，未来该中心将进一步系统整合顺丰应用场景与技术需求，真正推动技术供给与产业需求的精准匹配，通过场景创新反哺技术迭代，最终赋能智慧物流新业态、新模式。浙大科技园总经理助理项宪平担任“智慧物流应用场景创新中心”成立仪式嘉宾。

       唐恺权威发布“2025年度技术需求与核心应用场景清单”，浙江大学求是特聘教授、博士生导师周伟华教授发布浙江大学数智物流课题阶段性项目成果。

       在项目路演环节，5家分别来自浙大、北大、北航等高校的源头创新项目，集中展示了人工智能、具身机器人、智能调度、数字化视觉等围绕智慧物流产业的前沿突破性技术，凸显出科技创新与产业融合的广泛前景。来自高校、产业、投资等方向的特邀点评嘉宾，从创业团队构成、核心技术优势、商业模式创新性、市场发展前景、产业化落地规划等核心维度进行综合点评，并结合技术痛点、行业趋势、投资逻辑，为每个项目提供极具价值的建议，助力创业团队优化发展方向，现场互动热烈。

      上午的源头科技成果产业化加速闭门会由浙大科技园顺丰项目负责人吴有霞主持。会议以圆桌讨论形式开展，唐恺、顺丰科技各技术领域负责人、高校科技成果转化专家，投资界代表，与10余家大数据、具身智能机器人、运筹调度、大模型等技术领域企业，围绕应用场景落地、合作模式、投资可行性等话题进行深度讨论。企业方表示，只有体验真实的产业应用场景，才能真正发现实际需求点，顺丰的场景开放，将为企业的产品升级改造提供方向。

       顺丰创新中心招商运营部负责人吴丽巍为唐恺、顺丰科技大模型技术总监江生沛、顺丰科技智能仓储物流负责人陈建华颁发智慧物流创新中心导师聘书。未来，三位导师将依托其深厚行业经验与技术专长，为园区企业提供场景对接、技术优化等多方面的深度指导与资源支持，助力创新项目落地与产业生态协同发展。

       本次大会在延续以往聚焦前沿、连接产学研的核心基因基础上，在内容深度、资源整合度与成果转化性上实现了多维度的亮点突破。它系统性地梳理、验证并输出了以浙大科技园为核心载体的“产学研创新融合方案”，清晰展现了从技术源头到产业应用的完整闭环路径，为新时期国 家创新驱动战略提供了可复制、可推广的实践范例。





      

逸雪霁蓝

滨江AI封面丨诞生40余个大模型，“超强大脑”如何炼成？

       今年以来，杭州在人工智能赛道上一路高光，并提出打造人工智能创新高地。而作为杭州建设国家新一代人工智能创新发展试验区、创新应用先导区的核心区，杭州高新区（滨江）正是大模型开发的活跃之地。有一组数据引人注目：截至目前，滨江有30多家企业训练发布了40余个大模型。其中，新华三“百叶灵犀”、联汇“欧姆”等13个大模型通过国 家网信办备案，数量居杭州首位。

       这背后，离不开强大的算力支撑。进入“智能时代”，算力如同蒸汽、电力对于前两次工业革命的意义，是不可或缺的基础“能源”。在滨江，这个“超强大脑”是如何炼成的？

       在算力基础设施中，芯片是“心脏”，为数字世界提供源源不断的能量。走进滨江企业中昊芯英，这里诞生了国内首枚全自研TPU架构AI专用算力芯片“刹那”，并实现国产自主可控AI算力的产业化落地。“相比于CPU和GPU，TPU的思路更像是一台专业的3D打印机，使算力的效率大幅跃升。”中昊芯英相关负责人介绍，在同等生产工艺下，“刹那”性能较传统GPU提升3-5倍，现已应用于金融、教育、医疗等多个行业，成为国产AI算力自主化的关键支撑。

      而基于“刹那”构建的AI计算集群系统——“泰则”，已实现1024片芯片的高效互联，支撑起AIGC大模型计算、高级无人驾驶模型训练、蛋白质结构精密预测等各类高强度AI运算场景。距离中昊芯英不到3公里，知合计算正紧锣密鼓地研发首代通推一体CPU产品“阿基米德系列”，预计在2026年发布。据了解，“阿基米德系列”实现了统一内存和统一算子，有助于提高计算效率和性能，并在AI推理场景中具有高性价比优势。

       当然，发展强大算力，不是靠一个芯片就能搞定，它是一个涉及多个层面的复杂系统。“算力作为AI产业的上游基础层，我们已实现一条从芯片设计到高性能服务器的完整生态链。”杭州高新区（滨江）经信局相关负责人介绍，在计算和AI框架层面，滨江拥有华为杭研所、壁仞科技等企业，研发各类架构的计算框架；同时，还聚集了新华三、华启智慧、超聚变等一批高性能服务器企业，产品占据全球市场主要份额。

       算力狂飙，高性能服务器是强劲引擎。最近，新华三集团推出全新H3C UniPoD系列超节点产品，这并非简单的服务器堆叠，而是一个高度整合的“单机柜智算中心”，为万亿级参数大模型训练和推理提供算力供给。“目前，多元算力的协同融合已成趋势。为了适应更多的GPU，同时达到相应的算力效率，我们会研发出更多形态的服务器。”新华三集团相关负责人说。

      算力领域的创新活力持续迸发，也为大模型建起一条“数字高速公路”。在滨江，40余个大模型覆盖智能安防、生物医药、电力能源等垂直领域，驱动AI技术从“识别”向“认知”进阶。

       近年来，智能计算中心已成为各地“新基建”的主旋律。不过，不少业内人士认为，建设只是第一步，更重要的是用好算力，让它真正像水和电一样自然流动起来。作为杭州首个公共服务性质的人工智能算力基础设施，位于杭州高新区（滨江）海创基地的杭州人工智能计算中心，走的是全栈国产算力路线。它基于昇腾NPU构建自主创新的软硬件集群，提供从开发工具链到千亿级大模型训推的全场景支持，并成为滨江推动“算力、算法、数据”一体化和全栈国产化产业生态培育的重要引擎。

       “上线服务三年多来，我们扎进产业‘深水区’，围绕‘本地研、本地造、本地用、本地服务’的生态发展战略，实现从技术孵化到成果落地。”智算中心运营方、杭州高新科创集团有关负责人介绍，目前中心AI算力规模达240P，并在第一时间适配Qwen3、DeepSeek系列等最新大模型，服务本地校企单位500余家，孵化行业应用与解决方案200余个，努力打造全国人工智能产业应用与生态培育高地。

      

逸雪霁蓝

       深耕滨江这片科技创新的土壤，智算中心从公共算力服务平台向创新应用孵化、产业聚合发展、科创与人才培养延展开来，高品质的智能算力让更多未来感、科技感十足的场景加快走进现实。

       智慧医疗方面，金豆大数据服务有限公司联合昇腾推出院内AI医保智算一体机，既符合医保动态政策要求，又助力医疗数据资产转化；智能制造上，杭州天宽智能科技发展有限公司基于昇腾软硬件平台开发的行业认知大模型平台，帮助企业把控风险，降本增效，实现合同审核时间节省90%，合同修改意见准确率达80%……

       除了解决单点算力需求，智算中心还联合浙江大学、杭州电子科技大学、之江实验室等产学研各界单位，成功申报省、市重点科研攻关项目，在大模型自主创新软硬件一体化领域的技术和产业上补“短板”。从一个智算中心出发，推动算力深度融入产业肌理，这正是滨江加快科技创新和产业创新深度融合的生动写照。

       创新，需要前瞻性的布局、长时间的积累，才能在产业机遇到来之际一触即发，形成磅礴有力的动能。发展人工智能产业，滨江起点不低。早在2023年4月，滨江在全省率先发布人工智能产业的相关政策。如今，滨江的“含智量”越来越高，形成从AI芯片、算法模型到行业应用的完整产业链。

       高起点上，滨江还要抢先一步——今年，政策进一步迭代，聚焦“算力、算法、数据”三要素，每年安排最高1亿元的“算力券”和最高各5000万元的“语料券”“模型券”“创新券”，用真金白银支持人工智能研发创新。

       “这轮政策，不仅对标北京、上海、深圳等一线城市的最新政策，在覆盖面、体系性上‘加码’，并在补贴力度上，努力做到‘人无我有、人有我优’。”高新区（滨江）发改局相关负责人表示，比如在算力政策上，每年安排1亿元、最高支持比例达60%，尽可能降低企业算力使用成本。

       “把算力和模型的成本‘打下来’，对我们这类聚焦医学大模型后训练的公司来说，是明显利好。”杭州全诊医学科技有限公司CFO潘守翔说，公司一直专注于大模型技术在医疗场景的深度应用，自主研发的“全诊大模型”已在全国数十家三甲医院落地，正在持续“打磨”中医、儿童、骨科等细分学科领域的垂直小模型，“有了实惠可靠的算力支撑，更精准、更智能的小模型有机会缩短训练周期，快速进入市场。”

       高起点上更要有紧迫感。一方面，人工智能是场竞速赛，机遇转瞬即逝，特别是在前沿赛道，甚至进入“周更”时代。另一方面，全国各地都把它视作风口，纷纷加速布局，抢占先机。

       因此，在高原上“造”高峰，滨江还有很多关要闯。牢牢抓住算力这个“牛鼻子”，有更多“未来时”在酝酿：推进杭州人工智能计算中心扩容，构建“云-边-端”协同的算力网络，让创新企业用得上、用得起优质算力；在技术上强化“芯模联动”，着力提升AI芯片研发、设计和销售能力，加速国产AI芯片、AI服务器厂商和国产主流大模型的适配；加快组织遴选一批算力供应合作伙伴，降低企业、高校、科研机构的智算成本……

       科技界有句名言：当你慷慨地打开技术大门后，全世界最聪明的大脑都会带着礼物来敲门。当算力的底座不断被夯实，滨江的人工智能产业正从“点点繁星”，奔向“星辰大海”。

中昊芯英自研的国内首枚高性能TPU架构AI芯片“刹那”

逸雪霁蓝

阿里吴泳铭：超级AI 云是下一代计算机，未来全球可能只有5-6家平台

        9月24日，在杭州召开的云栖大会上，阿里巴巴集团CEO、阿里云智能集团董事长兼CEO吴泳铭发表主旨演讲，他认为实现通用人工智能AGI已是确定性事件，但这只是起点，终极目标是发展出能自我迭代、全面超越人类的超级人工智能ASI。

       吴泳铭首次系统阐述了通往ASI的三阶段演进路线：第一阶段：“智能涌现”，AI通过学习海量人类知识具备泛化智能。第二阶段：“自主行动”，AI掌握工具使用和编程能力以“辅助人”，这是行业当前所处的阶段。第三阶段：“自我迭代”，AI通过连接物理世界并实现自学习，最终实现“超越人”。

       为实现这一目标，吴泳铭明确了阿里云的战略路径。阿里云作为“全栈人工智能服务商”，将通过两大核心路径实施AI战略：第一，通义千问坚定开源开放路线，致力于打造“AI时代的Android”；其二，构建作为“下一代计算机”的超级AI云，为全球提供智能算力网络。

       为支撑这一宏大愿景，吴泳铭表示，阿里巴巴正在积极推进三年3800亿的AI基础设施建设计划，并将会持续追加更大的投入。根据远期规划，为了迎接ASI时代的到来，对比2022年这个GenAI的元年，2032年阿里云全球数据中心的能耗规模将提升10倍。

       以下为演讲全文——

       开始演讲之前，我想特别感谢一下支持整个中国乃至全球科技行业的开发者朋友。今天是云栖大会的10周年，云栖大会起源于阿里云的开发者大会，是广大开发者推动了中国乃至全球的云计算、AI和科技行业的发展。所以，在演讲之前，我想特别向开发者们致以最高的谢意。

       当前的世界，一场由人工智能驱动的智能化革命刚刚开始。过去几百年，工业革命通过机械化放大了人类的体能，信息革命通过数字化放大了人类的信息处理能力。而这一次，智能化革命将远超我们的想象。通用人工智能AGI不仅会放大人类智力，还将解放人类的潜能，为超级人工智能ASI的到来铺平道路。

       最近的三年，我们已经清晰地感受到它的速度。几年时间，AI的智力从一个高中生迅速提升到博士生的水平，还能拿到国际IMO的金牌。AI Chatbot是人类有史以来用户渗透率最快的功能。AI 的行业渗透速度超过历史上所有技术。Tokens 的消耗速度两三个月就翻一番。最近一年，全球AI行业的投资总额已经超过4000亿美元，未来5年全球AI的累计投入将超过4万亿美元，这是历史上最大的算力和研发投入，必然将会加速催生更强大的模型，加速AI应用的渗透。

       实现AGI——一个具备人类通用认知能力的智能系统，现在看来已成为确定性事件。然而，AGI并非AI发展的终点，而是全新的起点。AI不会止步于AGI，它将迈向超越人类智能、能够自我迭代进化的超级人工智能（ASI）。

       AGI的目标是将人类从80%的日常工作中解放出来，让我们专注于创造与探索。而ASI作为全面超越人类智能的系统，将可能创造出一批“超级科学家”和"全栈超级工程师"。ASI将以难以想象的速度，解决现在未被解决的科学和工程问题，比如攻克医学难题、发明新材料、解决可持续能源和气候问题，甚至星际旅行等等。ASI将以指数级的速度推动科技的飞跃，引领我们进入一个前所未有的智能时代。

       我们认为，通往ASI之路将经历三个阶段：

       第一阶段是“智能涌现”，特征是“学习人”。过去几十年的互联网发展，为智能涌现提供了基础。互联网将人类历史上几乎所有的知识都数字化了。这些语言文字承载的信息，代表了人类知识的全集。基于此，大模型首先通过理解全世界的知识集合，具备了泛化的智能能力，涌现出通用对话能力，可以理解人类的意图，解答人类的问题，并逐渐发展出思考多步问题的推理能力。现在，我们看到AI已经逼近人类各学科测试的顶级水平，比如国际数学奥赛的金牌水平。AI逐渐具备了进入真实世界、解决真实问题、创造真实价值的可能性。这是过去几年的主线。

       第二个阶段是“自主行动”，特征是“辅助人”。这个阶段，AI不再局限于语言交流，而是具备了在真实世界中行动的能力。AI可以在人类的目标设定下，拆解复杂任务，使用和制作工具，自主完成与数字世界和物理世界的交互，对真实世界产生巨大影响。这正是我们当下所处的阶段。

       实现这一跨越的关键，首先是大模型具备了Tool Use能力，有能力连接所有数字化工具，完成真实世界任务。人类加速进化的起点是开始创造和使用工具，现在大模型也具备了使用工具的能力。通过Tool Use，AI可以像人一样调用外部软件、接口和物理设备，执行复杂的真实世界任务。这个阶段，由于AI能够辅助人类极大提高生产力，它将快速的渗透到物流、制造、软件、商业、生物医疗、金融、科研等几乎所有行业领域。

       其次，大模型Coding能力的提升，可以帮助人类解决更复杂的问题，并将更多场景数字化。现在的Agent还比较早期，解决的主要是标准化和短周期的任务。要想让Agent能解决更复杂、更长周期任务，最关键的是大模型的Coding能力。因为Agent可以自主Coding，理论上就能解决无限复杂的问题，像工程师团队一样理解复杂需求并自主完成编码、测试。发展大模型Coding能力是通往AGI的必经之路。

       未来，自然语言就是AI时代的源代码，任何人用自然语言就能创造自己的Agent。你只需要输入母语，告诉AI你的需求，AI就能自己编写逻辑、调用工具、搭建系统，完成数字世界的几乎所有工作，并通过数字化接口来操作所有物理设备。 未来，也许会有超过全球人口数量的Agent和机器人与人类一起工作，对真实世界产生巨大影响。在这个过程中，AI就能连接真实世界的绝大部分场景和数据，为未来的进化创造条件。

逸雪霁蓝

       随后AI将进入第三个阶段——“自我迭代”，特征是“超越人”。这个阶段有两个关键要素：

       AI连接了真实世界的全量原始数据。

       目前AI的进步最快的领域是内容创作、数学和Coding领域。我们看到这三个领域有明显的特征。这些领域的知识100%是人类定义和创造的，都在文字里，AI可以100%理解原始数据。但是对于其他领域和更广泛的物理世界，今天的AI接触到的更多是人类归纳之后的知识，缺乏广泛的、与物理世界交互的原始数据。这些信息是有局限的。AI要实现超越人类的突破，就需要直接从物理世界获取更全面、更原始的数据。

       举一个简单的例子，比如一家汽车公司的CEO要迭代明年的产品，大概率会通过无数次的用户调研或者内部的讨论来决定下一款汽车将要具备什么样的功能，与竞对相比要实现哪些方面的长板，保留什么方面的能力。现在AI要去做还是很难的，核心点在于它所获得的数据和信息，全都是调研来的二手数据。如果有一天AI有机会，能够连接这款汽车的所有的资料和数据，它创造出来的下一款汽车会远远超过通过无数次头脑风暴所创作出来的。这只是人类世界当中的一个例子，更何况更复杂的物理世界，远远不是通过人类知识归纳就能够让AI理解的。

       所以AI要进入到一个更高的阶段，就需要直接从物理世界获取更全面、更原始的数据，就像在自动驾驶的早期阶段，只靠人类的总结，Rule-based的方法去实现自动驾驶，无法实现很好的效果。新一代的自动驾驶，大部分采用端到端的训练方法，直接从原始的车载摄像头数据中学习，实现了更高水平的自动驾驶能力。即便我们现在看起来相对简单的自动驾驶问题，仅依靠人类归纳的知识和规则，也无法解决，更何况整个复杂的物理世界。只是让AI学习人类归纳的规律，是远远不够的。只有让AI与真实世界持续互动，获取更全面、更真实、更实时的数据，才能更好的理解和模拟世界，发现超越人类认知的深层规律，从而创造出比人更强大的智能能力。

       第二、Self-learning自主学习

       随着AI渗透更多的物理世界场景，理解更多物理世界的数据，AI 模型和agent能力也会越来越强，有机会为自己模型的升级迭代搭建训练infra、优化数据流程和升级模型架构，从而实现 Self learning。这会是AI发展的关键时刻。

       随着能力的持续提升，未来的模型将通过与真实世界的持续交互，获取新的数据并接收实时反馈，借助强化学习与持续学习机制，自主优化、修正偏差、实现自我迭代与智能升级。每一次交互都是一次微调，每一次反馈都是一次参数优化。当经过无数次场景执行和结果反馈的循环，AI将自我迭代出超越人类的智能能力，一个早期的超级人工智能（ASI）便会成型。

       一旦跨过某个奇点，人类社会就像按下了加速键，科技进步的速度将超越我们的想象，新的生产力爆发将推动人类社会进入崭新的阶段。这条通往超级人工智能的道路，在我们的眼前正在日益清晰。随着AI技术的演进和各行各业需求爆发，AI也将催生IT产业的巨大变革。

       我们的第一个判断是：大模型是下一代的操作系统。我们认为大模型代表的技术平台将会替代现在OS的地位，成为下一代的操作系统。未来，几乎所有链接真实世界的工具接口都将与大模型进行链接，所有用户需求和行业应用将会通过大模型相关工具执行任务，LLM将会是承载用户、软件 与 AI计算资源交互调度的中间层，成为AI时代的OS。来做一些简单的类比：自然语言是AI时代的编程语言，Agent就是新的软件，Context是新的Memory，大模型通过MCP这样的接口，连接各类Tools和Agent类似PC时代的总线接口，Agent之间又通过A2A这样的协议完成多Agent协作类似软件之间的API接口。

       大模型将会吞噬软件。大模型作为下一代的操作系统，将允许任何人用自然语言，创造无限多的应用。未来几乎所有与计算世界打交道的软件可能都是由大模型产生的Agent，而不是现在的商业软件。潜在的开发者将从几千万变成数亿规模。以前由于软件开发的成本问题，只有少量高价值场景才会被工程师开发出来变成商业化的软件系统。未来所有终端用户都可以通过大模型这样的工具来满足自己的需求。

       模型部署方式也会多样化，它将运行在所有设备上。现在主流的调用模型API的方式，来使用模型只是初级阶段，其实看起来非常原始。类似大型主机时代的分时复用阶段，每个人只有一个终端连接上大型主机分时复用。这种方式无法解决数据持久化，缺乏长期记忆，实时性不够，隐私无法解决，可塑性也不够。未来模型将运行在所有计算设备中，并具备可持久记忆，端云联动的运行状态，甚至可以随时更新参数，自我迭代，类似我们今天的OS运行在各种环境之中。

       正是基于这个判断，我们做了一个战略选择：通义千问选择开放路线，打造AI时代的Android。我们认为在LLM时代，开源模型创造的价值和能渗透的场景，会远远大于闭源模型。我们坚定选择开源，就是为了全力支持开发者生态，与全球所有开发者一起探索AI应用的无限可能。

       我们的第二个判断：超级AI 云是下一代的计算机。


      

逸雪霁蓝

       大模型是运行于 AI Cloud之上新的OS。这个OS可以满足任何人的需求。每个人都将拥有几十甚至上百个Agent，这些Agent 24小时不间断地工作和协同，需要海量的计算资源。数据中心内的计算范式也在发生革命性改变，从CPU为核心的传统计算，正在加速转变为以 GPU为核心的 AI 计算。新的AI计算范式需要更稠密的算力、更高效的网络、更大的集群规模。

       这一切都需要充足的能源、全栈的技术、数百万计的GPU和CPU，协同网络、芯片、存储、数据库高效运作，并且24 小时处理全世界各地的需求。这需要超大规模的基础设施和全栈的技术积累，只有超级AI云才能够承载这样的海量需求。未来，全世界可能只会有5-6个超级云计算平台。

       在这个新时代，AI将会替代能源的地位，成为最重要的商品，驱动千行百业每天的工作。绝大部分AI能力将以Token的形式在云计算网络上产生和输送。Token就是未来的电。在这个崭新的时代，阿里云的定位是全栈人工智能服务商，提供世界领先的智能能力和遍布全球的AI云计算网络，向全球各地提供开发者生态友好的AI服务。

       首先，我们有全球领先的大模型——通义千问。通义千问开源了300多款模型，覆盖了全模态、全尺寸，是最受全球开发者欢迎的开源模型。截至目前，通义千问全球下载量超6亿次，衍生模型超17万个，是全球第一的开源模型矩阵，可以说是渗透计算设备最广泛的大模型。

       同时，阿里云提供一站式模型服务平台百炼，支持模型定制化以及Agent快速开发，同时提供AgentBay这样的Agent运行环境、灵码/Qoder等一系列开发者套件，让开发者可以方便地使用模型能力和创建使用Agent。其次，阿里云运营着中国第一、全球领先的AI基础设施和云计算网络，是全球少数能做到软硬件垂直整合的超级AI云计算平台之一。在硬件和网络层面，阿里云自研的核心存储系统、网络架构、计算芯片，构成了阿里云大型计算集群最坚实的底座。

       阿里云正在全力打造一台全新的AI超级计算机，它同时拥有最领先的AI基础设施和最领先的模型，可以在基础架构设计和模型架构上协同创新，从而确保在阿里云上调用和训练大模型时，能达到最高效率，成为开发者最好用的AI云。

       AI行业发展的速度远超我们的预期，行业对AI基础设施的需求也远超我们的预期。我们正在积极推进三年3800亿的AI基础设施建设计划，并将会持续追加更大的投入。从现在我们看到的AI行业远期发展以及客户需求角度来看，为了迎接ASI时代的到来，对比2022年这个GenAI的元年，2032年阿里云全球数据中心的能耗规模将提升10倍。这是我们的一个远期规划，我们相信通过这样的饱和式投入，能够推动AI行业的发展，迎接ASI时代的到来。

      超级人工智能到来之后，人类和AI会是怎么样的协作关系？

      未来的AI越来越强，甚至超越人类智能能力的ASI诞生，那我们人类和AI将如何相处？我们对未来充满乐观，超级人工智能到来之后，人类和AI是一个崭新的协同方式。程序员可能已经感受到了，我们可以下一个指令，通过Coding这样的工具，让它晚上12个小时就能够创造出一个我们需要的系统，从这里我们看到了未来人和AI怎么样去共同协同的一种早期的雏形。所以我们觉得，从Vibe Coding到Vibe Working。未来，每个家庭、工厂、公司，都会有众多的Agent和机器人24小时为我们服务。也许，未来每个人都需要使用100张GPU芯片为我们工作。

       正如电曾经放大了人类物理力量的杠杆，ASI将指数级放大人类的智力杠杆。过去我们消耗10个小时的时间，获得10小时的结果。未来，AI可以让我们10小时的产出乘以十倍、百倍的杠杆。回顾历史，每次技术革命解锁更多生产力之后，都会创造出更多的新需求。人会变得比历史上任何时候都强大。

       最后，我想强调，一切才刚刚开始。AI 将重构整个基础设施、软件和应用体系，成为真实世界的核心驱动力，掀起新一轮智能化革命。阿里巴巴将持续投入，与合作伙伴和客户一起，让AI 深入产业、共创未来。祝大家度过一个充实愉快的云栖大会，谢谢大家！

逸雪霁蓝

阿里发布Qwen3-Max，性能超GPT5跻身全球前三

       9月24日， 2025云栖大会开幕，阿里通义旗舰模型Qwen3-Max重磅亮相，性能超过GPT5、Claude Opus 4等，跻身全球前三。Qwen3-Max包括指令（Instruct）和推理（Thinking）两大版本，其预览版已在 Chatbot Arena 排行榜上位列第三，正式版性能可望再度实现突破。

       根据官方公布的信息，Qwen3-Max-Instruct的预览版在LMArena文本排行榜上稳居全球前三，超越了GPT-5-Chat。正式版本在代码能力和智能体(agent)能力方面进一步提升，在涵盖知识、推理、编程、指令遵循、人类偏好对齐、智能体任务和多语言理解的全面基准测试中均达到业界领先水平。

       Qwen3-Max为通义千问家族中最大、最强的基础模型。该模型预训练数据量达36T tokens，总参数超过万亿，拥有极强的Coding编程能力和Agent工具调用能力。在大模型用Coding解决真实世界问题的SWE-Bench Verified测试中，Instruct版本斩获69.6分，位列全球第一梯队；在聚焦Agent工具调用能力的Tau2-Bench测试中，Qwen3-Max取得突破性的74.8分，超过Claude Opus4和DeepSeek-V3.1。

       Qwen3-Max的推理增强版本Qwen3-Max-Thinking-Heavy也展现出非凡性能，结合工具调用和并行推理技术，其推理能力创下新高，尤其在聚焦数学推理的AIME 25和HMMT测试中，均达到突破性的满分100分，为国内首次。Qwen3-Max推理模型之所以能够取得优异成绩，原因在于大模型在解数学题时懂得调动工具，能够写代码做题，同时，增加测试时的计算资源，也让模型表现变得更好。

       Qwen3-Max-Thinking作为推理增强版本，虽仍在训练中，但已展现出非凡潜力。该版本通过集成代码解释器并运用并行测试时计算技术，展现了前所未有的推理能力。在极具挑战性的数学推理基准测试中，如AIME 25和HMMT，Qwen3-Max-Thinking均取得了满分的优异成绩，这表明其在复杂逻辑推理方面具有突出能力。

       大模型预训练原理Scaling Law（规模化法则）认为，持续地增长数据和参数规模，是通向 AGI 的可能路径之一。由于自然数据的数量有限，当前有部分学者认为预训练的Scaling Law即将逼近上限，而Qwen3-Max的性能突破显示，继续增大数据、模型参数，依然能锻造出更强的模型，给予了大家更多的信心。目前，通义千问系列模型已经实现从0.5B到超万亿的全尺寸覆盖，包含三百多个大模型，可满足不同场景的需求。      

      Qwen3-Max沿用了Qwen3系列的模型结构设计范式，使用了global-batch load balancing loss。这一架构使训练过程稳定平滑，没有出现loss尖刺。在训练效率方面，PAI-FlashMoE 多级流水并行策略优化下Qwen3-Max-Base的模型MFU相比Qwen2.5-Max-Base相对提升30%。同时，其支持1M长上下文训练，在长序列训练场景中表现出色。

      目前，用户可以通过Qwen Chat官网直接与Qwen3-Max-Instruct模型对话，其API也已开放使用。这一万亿参数级大模型的正式发布，标志着中国在全球AI大模型竞争中的地位进一步提升，为各行各业提供更强大的AI能力支持。

逸雪霁蓝

飙涨近10%，阿里股价创四年新高 宣布与英伟达合作

       9月24日，受利好消息刺激，阿里巴巴（9988.HK）股价大幅飙涨，高见174.9港元/股，涨近10%，创下近4年新高。截至收盘，阿里港股收涨9.16%，报174港元/股，市值达到3.32万亿港元。

       消息面上，2025云栖大会9月24日在杭州举行。会上，阿里巴巴正式宣布与英伟达开展Physical AI合作。合作覆盖了Physical AI的实践的各个方面，包括数据预处理、仿真数据生成、模型训练评估、 机器人强化学习、仿真测试等，进一步缩短具身智能、辅助驾驶等应用的开发周期。

       此外，阿里巴巴集团董事兼首席执行官吴泳铭提到，大模型是下一代操作系统，而AI云是下一代计算机。未来全世界或只会有5-6个超级云计算平台，目前阿里正积极推进3800亿的AI基础设施建设，并计划追加更大的投入。据报道，吴泳铭认为，实现通用人工智能AGI已是确定性事件，但这只是起点，终极目标是发展出能自我迭代、全面超越人类的超级人工智能ASI。

       而通往ASI的路线可以分为“智能涌现”“自主行动”“自我迭代”三个阶段。从学习人类知识，到掌握工具以“辅助人”，再到能自我学习最终“超越人”，当前行业处于第二阶段。未来，阿里云将通过两大核心路径实施AI战略：第一，通义千问坚定开源开放路线，致力于打造“AI时代的Android（安卓）”；其二，构建作为“下一代计算机”的超级AI云，为全球提供智能算力网络。

       事实上，阿里巴巴一直在持续加大AI投入。在2026财年Q1财报会上，吴泳铭曾透露，过去四个季度阿里已在AI基础设施与产品研发上累计投入超1000亿元。

       公司旗下核心业务如高德、钉钉等近期也在全面AI化。高德地图宣布推出全球首个基于地图的AI原生应用；钉钉发布8.0版本，一口气推出了钉钉One、企业AI搜索引擎“AI搜问”、AI表格、AI听记和智能硬件DingTalk A1等10余款AI产品；阿里国际站则广泛推行AI工具，帮助商家优化营销、采购及产品上架流程。

      一系列动作，推动市场对阿里信心回升。华龙证券研报表示，“云+AI”将是阿里巴巴接替电商的“第二增长曲线”，其“AI基础设施+大模型+应用”的AI业务格局将进一步筑牢竞争壁垒，看好AI相关业务收入占比提升带来的潜在估值提升。

      开源证券发布研报称，阿里巴巴积极投入AI基础设施建设并计划追加更多投入有望驱动云业务增长提速，淘天短期积极投入闪购抢占即时零售份额，对该公司维持“买入”评级。

黄果树大仙

大江大河坎 发表于 2025-9-23 19:33
可惜第一完成单位放的是清华，不然西湖大学出道即巅峰，直接拿下自一的话，可以秒杀不少顶九了

为啥是放的是清华啊，又有西湖大学，说明已经有西湖大学之后的成果了呀，施一公怎么还算清华的

黑山老妖怪

逸雪霁蓝 发表于 2025-9-23 20:11
世界生物圈保护区大会首次在中国举办 丁薛祥出席开幕式并致辞

       9月22日，第五届世界生物圈保护区 ...

联合国教科文组织和中国科学院，应该在临安设立一个世界生物圈保护组织机构的。

浙江农林大学能否抓住机会提升一下

黑山老妖怪

黄果树大仙 发表于 2025-9-24 18:32
为啥是放的是清华啊，又有西湖大学，说明已经有西湖大学之后的成果了呀，施一公怎么还算清华的

有时差，可能是几年前立的项