本专题聚焦“AI Infra”领域的关键技术演进与产业实践，重点关注大模型推理架构、异构算力协同、推理性能优化、模型服务化、AI 集群调度、AI 原生基础设施以及下一代 AI 数据中心等方向。

随着大模型走向行动协同，AI 已经从回答问题的大模型演变为具备独立执行能力的智能体。技术的进步不仅催生了能力无限放大的“超级个体”，更带来了多智能体协同的“蜂群智能”契机。

模型决定了智能体能力的上限，harness 决定了智能体能否真正抵达这个上限。当模型走向同质化、企业落地走向规模化，竞争的护城河正在从“用哪个模型”转向“围绕模型构建了什么”。

本专题将围绕具身智能技术体系与产业落地实践展开讨论，深入解析数据、基础模型、智能体、机器人应用落地的关键链路，探索未来技术演进方向与商业化机会，探讨具身智能核心技术演进路径与产业化落地方案。

Agent 正从“能对话”快速演进为“能行动”——自主调用工具、跨多个系统执行任务、持有长期记忆来规划下一步动作。本专题聚焦 Agent 安全，从攻击/防御的双向视角探讨企业级 Agent 安全。

随着企业 AI 从 Copilot 走向 Agent，数据系统的角色正在发生变化：它不再只是支撑报表、分析和训练，而是要为智能体提供可理解、可访问、可追溯、可治理的数据服务。本专题关注智能体时代的数据基础设施，覆盖非结构化与多模态数据处理、业务语义层、Data Agent、数据权限与血缘、AI 数据质量和评估闭环等方向。

本专题聚焦大模型效率工程与 Agent 系统实践，围绕推理优化、上下文管理、模型压缩、智能体运行架构及业务落地等方向，分享算法与系统协同设计经验，探索如何构建高效、可靠、可规模化演进的 AI 系统。

重点关注 Coding Agent 的能力边界、工程化落地、质量与安全保障，以及 AI 驱动的软件生产方式如何提升研发效率、降低交付成本，并推动组织研发模式升级。

本专题围绕金融、电商、工业制造等高价值赛道，分享 AI Agent 商业化落地实战经验，深度拆解智能体、数据智能、知识系统与企业级 AI 平台的真实落地路径，助力企业创模式、拓规模、提效率、降风险。

大模型正在把超级 App 从“功能集合入口”推向“智能任务入口”。用户不再只通过频道、搜索框和按钮完成操作，而是希望 App 能理解意图、感知上下文、主动组织服务，并在复杂任务中提供连续、可信、低打扰的体验。

本专题将邀请 AI 领域的顶尖专家与行业实践者，分享对 AI 技术趋势的前瞻洞察与深度思考。

随着大模型技术在真实业务中的落地，AI 智能体的开发已从基础的代码实验转向关注系统集成与工程化部署。本专题专为一线开发者设计，聚焦于解决 AI 应用在企业级落地时面临的两个核心问题：如何打通内部数据孤岛，以及如何将复杂的智能体架构标准化推向生产环境。

本专题围绕 Agent 场景对数据基础设施提出的新要求，讨论 Agent-Native 数据底座的设计思路与工程实践。涵盖训练推理一体化、存算分离与秒级分支、MCP 数据沙箱、多模态数据与 Ontology 融合，以及大规模 Agent Workspace 共享存储。内容将从架构、原理、实践、场景和成本五个维度展开，讨论企业 AI 应用走向生产时的数据管理、环境隔离、性能与成本挑战。