qianwen yunqi list exhibitors / forums）——529 个展台、1084 件展品、1079 家参展企业、119 场论坛、976 个议题、1193 位实名嘉宾全部落库。第 16 章已据官方数据重写，第 20 章的「数据缺口」声明相应撤销。
今年云栖第一次「出镇」。这不是换场地这么简单，规模、形态、参会主体三件事同时变了。
杭州国际博览中心一二期首次满负荷运行：一期所有会议室、二期全部区域及展厅全部投入使用，依托一二期空中廊桥组织跨区人流，预计大会期间总客流量超 7.5 万人次。
开幕式、论坛、展馆移师萧山（杭州国际博览中心）；西湖云栖小镇保留前沿科技探索板块；线上新增全球首个 Agent 专属线上会场。三地联动，一江两岸隔江相望。
组委会负责人、阿里云智能集团副总裁刘湘雯给的理由很直白：「往年不是企业不想来，是没有空间，生态企业放不下。」过去 5 年云栖发布的科技成果超 1600 项，去年 500 余家企业把云栖小镇挤满，物理承载见顶。
本届首创「Agent Native」参会方式：参会者可携带自己的智能体入场，Agent 获得专属数字身份，可实时读取议程与展品信息并做智能推荐。大会还设置「Agent Arena」智能体竞技场等专属互动活动。这是把「Agentic AI」从议题变成会场本身的基础设施。
4 号产业馆出现大量传统行业面孔。萧山区的定位最能说明问题——不拼模型参数，拼场景应用。今年 1–7 月萧山区人工智能产业营收同比增长 33.9%，高出杭州全市平均 7.4 个百分点；人工智能规上工业总产值增速 35.4%，位列杭州核心城区第一。
看懂主论坛的登台顺序，基本就抓住了阿里今年的全部逻辑。
| 主论坛 | 定位 |
|---|---|
| 云栖主论坛 | 阿里的 AI 战略、观点与最新成果 |
| 技术主论坛 | 围绕模型、Agent 与 Agentic Cloud 拆解全栈，发布年度产品 |
| 「为了无法计算的价值」 | AI 的社会价值与人文议题（源于阿里云经典理念「计算，为了无法计算的价值」） |
140 余场（官网 119 条）分论坛被收拢为三条主线：探索智能边界重塑计算底座催生万业新局
| 顺序 | 演讲者 | 身份 | 主题 |
|---|---|---|---|
| 1 | 吴泳铭 | 阿里巴巴集团 CEO | 「机器智能」时代与战略选择 |
| 2 | 刘大一恒 | ATH 事业群 Token Foundry，Qwen LLM 项目负责人 | 《Qwen：迈向真实世界智能体》 |
| 3 | 郑波 | 技术副总裁、淘天集团首席科学家 | 全模态与体验 |
| 4 | 高慧 | 平头哥半导体副总裁 | AI 芯片 |
| 5 | 李飞飞 | 阿里云智能集团 CTO | Agentic Cloud |
模型 → 体验 → 芯片 → 云，恰好对应吴泳铭提出的「三大基石」，是一条完整的主线。
去年在主论坛做了 50 分钟《年度云与 AI 全栈技术发布》的周靖人，今年缺席主论坛，新身份是首席科学家。他去年那 50 分钟的内容，今年被拆成 4 份：刘大一恒、郑波、高慧各 15 分钟，李飞飞 20 分钟。
背后是三轮组织调整：
接过 Qwen「掌门」位置的刘大一恒是 1993 年生人，曾入选华为「天才少年计划」，2021 年加入阿里，是 Qwen 从 1 代到 3.5 代的初期核心成员，以通讯作者身份获 NeurIPS 2025 最佳论文。
吴泳铭开场先做了一次概念切割，然后给出两个判断。
「Artificial」在英文里更像「人造的」——人造钻石、人造皮革。过去我们总问「它像不像人、能不能像人一样思考」，图灵测试一度成为金标准，但这个思路本身就错了。
工业史类比：蒸汽机、内燃机早期替代人和马的体力活（矿井抽水、织布、搬运，「马力」一词由此而来），但很快机器动力能做的事远超体力劳动——再多的人和马也无法让火车飞奔、让飞机火箭上天。机器动力不是简单的「人造体力」，而是创造了完全不同的物种。
同理：AI 帮人编程、写报告只是机器智能的初级阶段。当机器智能的供给变得无限充沛，其意义将远超对现有脑力劳动的替代，这种变化将比工业革命更加深刻。
供给端：人类顶级思考极其稀缺——培养一名顶级科学家需要数十年，还要天赋和运气。以新生儿早衰症为例：每年全球新增病例仅几十例，有记录的患者仅几百人，按现有医药产业商业逻辑，鲜有公司愿意花十几年、耗巨资为几百人研发新药。当 AI 具备专业研究智力水平，只要算力足够多、足够便宜，每个细分领域都可组织上百万个 Agent 持续研究、模拟、验证——顶级思考第一次从奢侈品变成可规模化供给的商品。
需求端：工业时代一个人能消费的物理商品有限（咖啡要有人喝、车要有人开）。但当 AI 造一艘飞往火星的飞船时，它可以把超长任务分解成上千万个子任务，由上百万个 Agent 不眠不休完成。思考的消耗量将不再与人口数量成正比——每个「超级个体」都可以拥有上万倍的智力杠杆。
「电」最早的用途是替代煤油灯和蜡烛照明。1882 年爱迪生建成珍珠街电站，点亮附近街区约 400 盏灯；为了推广，他卖灯泡就送电——吴泳铭调侃：这很像今天「Agent 送 Token」的打法。
但真正改变世界的是后来才出现的东西：1902 年空调问世，洗衣机、电冰箱陆续进入家庭，第一台计算机要到 1946 年才出现，距离珍珠街那 400 盏灯已过去六十多年。
AI 模型AI 芯片AI 云 —— 并承诺到 2032 年阿里云运营的全球数据中心规模将超过 20GW，AI 云成为承载机器智能的「超级电网」。
通往 ASI 的技术路径今年有了名字：RSI（递归式自我改进）。
模型从真实反馈中发现自己的短板，自己设计实验、构建数据、评价结果，再循环推动自身进化。现场展示了已落地的三个环节：
| 环节 | 做法 | 结果 |
|---|---|---|
| 自训练 | Qwen3.8-Max 自主搭建训练流程、构造数据、设计实验、定位缺陷，在人类完全零参与下持续迭代超 1 个月 | 完成 33 轮有效迭代；Artificial Analysis 榜单得分 40 → 45 |
| 推理优化 | 在一块「从未见过」的平头哥新款 GPU 上，自主适配优化下一代 Qwen3.8-Flash 的推理框架 | 单实例推理吞吐量 +96% |
| 芯模协同 | 仅凭一份真实的总线模块规范，自主展开前端、验证、后端全链路迭代 | 连续运行超 60 小时、调用 EDA 工具超 1 万次，芯片物理实现面积 −42% |
今年 9 月上线，采用与以往完全不同的下一代架构（同时也是 Qwen4 的架构预览，开源权重名为 Qwen3.8-Flash-Next）。
| 维度 | 数值 |
|---|---|
| 总参数 | 125B |
| 每 token 激活参数 | 6B |
| N-gram Embedding | 51B |
| 训练开销 | 约为 Qwen3.7-Plus 的 1/9 |
| 架构机制 | QSA 稀疏注意力等，高缓存命中的百万字长上下文场景显著提速 |
| 价格（百炼官方报价） | 输入 0.8 元/百万 token，输出 2.7 元/百万 token，缓存命中输入低至 0.1 元 |
基于新一代架构的 Qwen4 已投入训练；未来的 Qwen4.5、Qwen5 等版本，参数规模将扩展到 5 万亿至 10 万亿，目标是完成更复杂、更长程的任务，向 ASI 迈进。
一个足够聪明的大脑还不够，AI 还必须掌握感知与交互。这条线今年第一次齐了。
| 模态 | 模型 | 进展与定位 |
|---|---|---|
| 图像 | Qwen-Image-3.1 | 定位生产力级出图，可直接产出服饰海报、电影分镜、学术原理图 |
| 视频 | Wan 3.0 | 已斩获 Artificial Analysis 文生视频与视频编辑双榜第一；下一代视频生成模型将于 11 月发布 |
| 音乐 | Happy Shrimp 1.1 | 不懂乐理也能一句话生成完整歌曲 |
| 世界模型 | HappyOyster 2.0 Preview | 强调物理规律、3D 记忆与实时交互 |
| 语音 | Qwen-Audio-3.1 家族 | 覆盖 ASR、TTS、Realtime 三条赛道 |
| 同传 | Qwen3.8-LiveTranslate | 首次登场 |
如果说 Token 是 AI 时代的电，芯片就是发电机。
单颗芯片再强，也要解决「怎么连起来」：V900 通过自研 ICN Switch 互联芯片实现千卡全带宽高速互联；新一代磐久超节点服务器把 V900、ICN Switch、磐脉智能网卡和镇岳 SSD 主控集成在一起。按新华网披露口径，新一代超节点搭载约 200 Pbps 通信带宽、约 6 微秒时延的集群架构，并向广域超节点演进。
真武系列 GPU倚天系列服务器 CPUICN Switch 互联芯片磐脉系列智能网卡镇岳系列存储主控
组建超大规模 AI 集群所需的核心芯片已全部覆盖。现网能力：自研 M890 AI 超节点已成功支撑 Qwen3.8-Max、Kimi K3 等超 2 万亿参数大模型对外提供商业服务，从本季度起规模化上架。平头哥 AI 芯片已在自动驾驶、互联网、金融等 20 多个行业、超 650 家外部客户中实现商业化。
磐久 AL128 超节点：把 128 颗平头哥自研「真武 M890」芯片聚合在一起，同等算力下大模型推理性能提升 50%。
芯片负责生产 Token，云负责把 Token 送到每一个需要它的地方。
阿里云 CTO 李飞飞系统阐述了 Agentic Cloud，把 Model（模型）、Harness（承载框架）、Context（上下文）作为三层核心。
| 产品 | 定位 | 关键指标 |
|---|---|---|
| AgentCore | 企业级 Agent 构建治理平台，基础设施标准化、托管化，支持长任务、失败重试、断点恢复、异步执行，统一管理模型 / MCP Server / Skill 等资产 | 任务完成率提升至 99%，整体 TCO −70% |
| Agent Sandbox | 开箱即用、安全可靠的 Agent 执行环境 | 创建吞吐 10 万/分钟，深休眠唤醒 <600ms；兼容 E2B 和 K8s |
| Agentic OS | Agent 原生操作系统 | 节省 Token 消耗 30%+，沙箱部署密度 3× |
| Agentic Computer | 为智能体提供长期在线的专属云电脑工位 | 具备 Computer Use 和 GUI 操作能力，权限可控、操作可审计 |
| Context Engine | 「存储—计算处理—上下文工程」三位一体 | 把企业全域数据转化为实时上下文，让 Agent 从「知道什么」走向「此刻应该做什么」 |
| 新一代 CPFS | 高性能并行存储 | 百 TB/s 级吞吐、亿级 IOPS，单文件系统规模 5× 至 100 PiB；模型启动平均耗时 −50%、峰值算力利用率 +30%、AI 存储成本 −69% |
这是本届技术密度最高、也最容易被忽略的一条线。起点是一组反常识的运营数据。
阿里云数据库负责人杨辛军在主论坛披露：过去一年 RDS PostgreSQL 新增实例数环比增长超 400%，其中约 80% 由 Agent 创建，输入输出流量中约 50% 由 Agent 驱动。
六层架构（自下而上）：
为 Agent 负载特征专门做的工程设计：沙箱热池 + Serverless 弹性 + Scale to Zero；Copy-on-Write 数据分支（Agent 基于同一份底数派生独立分支，探索、试错、回滚、销毁，不污染生产数据）；毫秒级快照初始化；对话粒度 Branching（中断任务断点续跑）；子目录与租户级 Quota；运行时动态挂载预热 ECI；TTL 治理承接脉冲式负载。
实测规模：头部基模厂商昆仑万维的 Agent 平台深度应用，支撑 300 万+ Agent 的独立工作空间、10 万级并发连接峰值，深度睡眠后沙箱拉起挂载 P99 达秒级。软硬协同侧引入 CXL 内存池、自研持久化内存 AliSCM、Smart SSD 与 QLC。
把「记忆」从应用层下沉到数据库层。统一接入文档、业务系统、个人经验、图片音视频，基于业务语义管理记忆、知识与 Skill。核心机制是 Context Growth Loop：记录 → 组织 → 召回与组合 → 执行沉淀 → 评估演进。个人经验先沉淀为私有记忆，经审核晋升为团队共享知识。
实测：复杂知识任务准确率提升高达 50 个百分点，单工作空间可调度上万个智能体，Token 使用效率提升 3 倍。小红书以 Agent Context 搭建统一上下文底座，支撑 DBA、开发、算法等 3000+ 员工的子 Agent 协同作业。
| 产品 | 定位 | 关键数字 / 客户验证 |
|---|---|---|
| RDS Supabase | 认证+数据库+存储+实时消息一体化后端 | 基于 RunD 架构与实例热池，暂停到可用约 3 秒，综合资源成本 −90%；单实例支持 1 万+ 分支环境。海尔盈康一生已上线 451 个智能应用，服务超 1 万名非技术岗位员工，开发效率提升 10 倍，部分需求从数周缩短至数小时 |
| PolarDB | Agent 全生命周期数据基座（会话/记忆/领域知识/业务数据四域） | Limitless + IMCI + PolarSearch；Agent Memory 管理跨会话记忆；Branching 支持秒级试错与丢弃。已部署超 300 万核算力，覆盖全球 86 个可用区。Model-as-Operator 让模型调用直接写成 SQL 算子 |
| PolarDB-X Zero | 零门槛数据供给（「像调用模型 API 一样调用数据库」） | 无需注册账号或配置网络，一次 API 调用即获完整实例，从零到数据库最快 30 秒；预集成六层运行时栈。好想来零食零售 C 端点查 P99 保持毫秒级 |
| AnalyticDB Agentic LakeHouse | 多模态数据统一管理 | A.O.史密斯家庭语音数据底座：指令说话人识别准确率 95%+，识别环节 P95 时延 <200ms，开启上下文关联后短指令正确率提升 30%+ |
| Lindorm AI 数据湖 | 多模态计算 × 向量检索 × 湖库一体 | 宽表/搜索/向量/列存/计算/图/AI 七引擎共存，LDFS 统一存储；一条 SQL 完成标量+JSON+全文+向量+GEO 融合检索；兼容 Mem0 SDK。岚图汽车迁移约 3 PB 数据、上千张表，3 万列规模下入湖吞吐 300 万 TPS，实时处理 50 秒内完成，湖上查询平均时延 <0.5 秒；存储成本降至传统组合的 1/2–1/3 |
| Tair | 解决 Agent 的两类重复：重复请求 → 语义缓存；重复前缀 → KVCache | QReCC 万象数据集上语义缓存命中率 13.10% → 79.64%，Precision 60.08% → 87.95%；翻译场景命中率 55.1%、成本节约 49.4%、时延降低 57%。KVCache 全局化（MemPool + KVCM + 缓存感知路由）在百炼实践中复用机会达成率提升 7 个百分点，逼近理论上限 |
| 阿里云 MongoDB | 从文档数据库到 AI Native 引擎 | MongoDB Search（全文+向量集成在库内，无需复制到外部系统）、Auto Embedding（省去导出-处理-写回 ETL）、Agent Skill（自然语言辅助慢查询分析与索引优化）；Atlas 覆盖全球 117+ 区域 |
以数据库为底座的 Data Agent 平台，涵盖 Agent 数据网关、AI 资产与企业知识服务、AI 数据准备、企业级数据库 Agent 开发平台、Data Agent 系列五大模块。在《IDC MarketScape：中国 Data Agent 2026 年厂商评估》中位居领导者象限最领先位置（18 家参评厂商中仅 4 家进入领导者）。落地：古茗接入后自助分析需求上线周期从天级缩短到 2–4 小时；奇瑞 NEXTAI 研究院基于 AIDBS 实现 5000+ 员工常态化使用。
位于 GPU 显存、主机内存与远端共享存储之间，基于近计算部署、高性能网络和弹性共享存储构建，以「存储换计算」承接长上下文、多轮对话和复杂 Agent 任务产生的缓存。单计算节点吞吐 40 GB/s，Batch 接口实现百万 QPS，单实例满足千亿级 KV 存储规模，实测缓存命中率提升 20%+。
配套的 Tair KVCM（KVCache 管理与调度系统）统一编排多级缓存，有效命中率可达 99%，每 Token 成本下降 50%。
如果说芯片和 AIDC 是明线，电力是本届云栖的暗线——而暗线往往才是决定性的。
| 口径 | 数据 | 来源 |
|---|---|---|
| 已建成万卡级智算集群 | 42 个 | 国家能源局（2026-05-26） |
| 2025 年全国算力中心总用电量 | 1700 亿 kWh | 占全社会用电量 1.6% |
| 2030 年预测算力用电量 | 8000 亿 kWh | 约占全社会用电量 6%；「十五五」年均新增 1000 亿 kWh+ |
| 8 大枢纽节点算力用电增速 | ~39.5% | 近 3 年平均（内蒙古约 66.5%、京津冀约 33.3%） |
把数据中心的供电、冷却、安防、智能化、消防五大系统全部拆成标准化模块，工厂并行制造、预调试，做成集装箱，现场像搭积木一样吊装拼接。
对比：国内传统大型 AIDC 工期 6–12 个月，美国 12–18 个月。变压器数量近乎减半；风冷 PUE ≤1.15、液冷 PUE ≤1.10，风冷与液冷可自由切换。已在乌兰察布、中卫试点，取得基于 EN 标准的欧洲 CE 认证与东南亚市场准入。
| 环节 | 技术路线 | 现场数据 |
|---|---|---|
| 高压直流 | 800V HVDC | 传统机柜几 kW–十几 kW；AI 机柜正推向百 kW 级甚至更高。功率密度超 400kW（部分接近 MW 级）时，传统交流及低压直流架构在电流、线缆、空间、散热上同时撞墙 |
| 固态变压器（SST） | 中压交流直转 800V 直流 | 输入 10–13.8kVac，输出 800Vdc，效率 98.5%，功率密度 312 kW/㎡，SiC 拓扑 |
| 固态断路器 | 微秒级分断 | 检测清除短路故障比传统方案快 100–1000 倍；无机械触点，电气寿命百万次级 |
| 储能 | 平抑 AI 负载剧烈波动 | 宁德时代面向大型智算中心的一站式储能系统与锂钠技术 |
| 散热 | 液冷成为必选项 | 风冷在每机架 30–40kW 触顶；下一代 GPU 服务器机架功率密度预计 190–230 kW，差 5–6 倍 |
| 应急电源 | 柴发 / 燃气轮机 | 有厂商直接把大型柴油发电机组搬进展馆；海外部分 AIDC 场景采用燃气轮机自备电源 |
算力馆的实时调度大屏演示了一座 1GW 智算中心在「深夜」状态的供电构成：风电 198MW、电网 243MW、储能 48MW（放电中）、光伏 0MW，负载率 51%——深夜没有阳光，模型不会因为天黑就停止推理。现场展示了其中三套方案：GW 级绿电直连、GW 级新型核能驱动、GW 级 BYOP 多能互融（第四套为海上能源岛）。每块屏下挂着同一组标签：绿电水平 / 单位算力能耗水平 / 电费水平 / 供电稳定性，外加「低电价模式」「高能效模式」开关。
从「能跑 Demo」到「工程化可用」之间的鸿沟，本届被单独立成了系列论坛。
核心命题：当调用云的主体从工程师变成智能体，云需要被重新设计一次——接口要能被 Agent 理解和调用，身份与权限要能约束一个会自主决策的主体，工具与技能要能被生产、分发和治理。发布 AI Landing Zone & Well-Architected 升级、OpenAgent、Agent Catalog、Agent 3A。
ATI（智能体可信基础设施）：阿里云联合 CNNIC 发布，构建于 DNS、PKI 等成熟标准之上，以 CNNIC 基础服务为信任根，架构开放、厂商中立，为智能体提供身份注册、服务发现与安全互联。同步发起《智能体可信基础设施服务联合倡议》。
密算一号：蚂蚁密算与阿里云安全联合发布，推动数据安全域从单次项目走向可申请、可调用、可验证的云服务。
基于千问大模型，覆盖任务规划、跨应用执行、影像创作等 AI 手机需求，提供三套专为手机场景深度优化的模型与 Agent 解决方案，分别承接规划、操作和创作，均称达到行业 SOTA。
荣耀 Robot Phone 同步支持；比亚迪依托千问 AI 座舱方案打造座舱超级智能体（腾势 N8L 纯电版搭载「迪迪虾」，一次唤醒可操作车机、点外卖、订酒店）。
PAI Physical AI 全栈开发工具链：呈现从数据管线、仿真训练到真机部署的最佳实践；PAI-TurboX 加速 VLA 与世界模型。后训练框架实现从 LLM 到 VLA 的全场景覆盖；PAI 新增支持异步 Agentic RL 训练框架。
现场展项：智元展示工业上料装配；苏度科技把一条具身智能电池组装产线搬进展会（与新能源头部企业合作的真实产线简化版）；无界动力分享具身通用大脑；众擎机器人、生数科技在灵骏论坛分享。
世界模型论坛参照学界定义框架拆解视觉理解、物理推理、身具交互三大方向，联合高校发布世界模型技术评测标准与基础设施技术指引。浙江大学联合阿里云发起国内首个 AI 自主科研挑战：让 AI 连续 72 小时自主研究牛顿 1694 年提出的「吻接数问题」。
魔搭社区 ModelScope：携手 Qwen、Kimi、MiniMax、vLLM、AMD、TokenSpeed 等伙伴，分享旗舰开源模型进展、多模态生成框架与开源工具链共建实践，定位从「单点模型开放」走向「系统资源开放」。龙蜥社区发布 SkillHub 推荐系统与年度最佳实践成果，联合 AMD、Arm、Intel、联想、中兴通讯探讨 Agentic OS 架构演进。阿里云同步推进 PolarDB 开源生态与瑶池 MCP Server 开源。
| 标准 / 技术 | 进展 |
|---|---|
| UALink | 成为打破 AI 超节点 Scale-Up 专有互连壁垒的关键开放标准；分论坛专门讨论 UALink 与 GPU 协同、可靠性与运维管控、SerDes 子系统、全栈 EDA 方案 |
| CXL | 标准最新进展与 AI 应用生态现状 |
| 磐久 UMX | 统一内存 / 存储扩展架构（发布） |
| Beluga | GPU + CXL 内存池 KVCache 缓存架构（发布） |
| T-Head SAIL | 平头哥软件栈核心能力与开源生态进展；小鹏分享基于 SAIL 的智驾模型开发与性能优化 |
NVIDIA 系统/AI infra/模型/应用四层全栈加速Intel CPU 与 GPU 协同架构AMD 专场 + 龙蜥 + 魔搭Arm Agentic OS博通 / 新华三 网络与智算Salesforce / SAP / 埃森哲 / 德勤 企业软件生态
判断一场大会是发布还是落地，看客户数字有没有量化的口径。
| 行业 | 客户 / 场景 | 披露数字 |
|---|---|---|
| 金融 | 中国平安 | 与阿里合作以来日均消耗 Token 超 3000 亿 |
| 互联网 | 小红书 | Agent Context 支撑 3000+ 员工的子 Agent 协同；同时参与可预期网络 2.0 论坛 |
| 制造 / 汽车 | 奇瑞 NEXTAI 研究院 | AIDBS，5000+ 员工常态化使用，核心业务语义 100% 覆盖，响应从天级到分钟级 |
| 汽车 | 岚图汽车 | 接入 40 多万辆车，迁移约 3 PB 数据、上千张表；3 万列下入湖 300 万 TPS |
| 医疗健康 | 海尔盈康一生 | RDS Supabase 上线 451 个智能应用，服务超 1 万名非技术岗位员工 |
| 零售 | 古茗 | AIDBS 自助分析需求上线周期从天级缩短到 2–4 小时 |
| 家电 | A.O.史密斯 | AnalyticDB 语音数据底座：说话人识别准确率 95%+，P95 时延 <200ms |
| 基模 | 昆仑万维 | ApsaraLakebase 支撑 300 万+ Agent 独立工作空间、10 万级并发连接峰值 |
| 金融（运维） | 拍拍贷 | 运维 Agent 闭环，综合成本 −87% |
阿里云 CTO 李飞飞给出的反向判断同样重要：企业级 Agent 大规模落地需跨越上下文统一、安全信任、自主进化三道门槛，从「能聊」到「能干活」的最后一公里尚未真正打通。
云栖小镇会场是本届最「抬头向上」的一块，也是官网议程页里只占 1 条、但内容极重的一块。
超过 300 名来自科研院所、科技企业和产业一线的代表齐聚云栖小镇，围绕算电协同、时空智能、太空计算三大前沿方向深度研讨。新加坡南洋理工大学教授文勇刚从能源效率切入：「每一焦耳能源能够产生多少智能？」——在他看来，算力竞争的下半场比拼的不再只是规模，更是「绿色」与「效率」。
云栖小镇已集聚商业航天核心企业 60 余家、生态企业 300 余家，产业规模达 35 亿元。2025 年 5 月三体计算星座首批 12 颗卫星发射升空，把计算送上太空，云栖小镇名誉镇长、中国工程院院士王坚形容这是「二次飞天」。
| 机构 | 展品 / 能力 |
|---|---|
| 杭州四维太空智能科技 | 太空人工智能基础设施「灵境星座」——集立体观测、在轨智能、全域互联、即时服务于一体的太空智能网络；规划总投资约 300 亿元，计划实现 1000 颗星在轨运营；定位全球领先的「AI+遥感」巨型地球观察智能星座 |
| 国星宇航 | 面向人工智能的太空算力基础设施，发起「星算」计划；卫星研制、航天器 AI 增材制造 |
| 开运联合 | OpenSpace 开源太空联盟、全球高校天选计划；摘星台、许愿星等产品 |
| 东方空间 | 商业运载火箭研制与发射，165 项发明专利支撑全链条能力 |
| 海洋二所 | SatCO2 平台，汇聚 20 余颗卫星、60 多项遥感产品在线分析，已在多个国家推广 |
| 高德 × 氦星光联 × 空间公司 | 常州新太空基础设施联合体发布新一代通遥算一体化平板卫星；激光通信载荷由氦星光联自主研制，星间 800G、星地 100G；支持高密度组网发射，遥感影像超高速下传 |
本章数据全部来自官方展商库（qianwen yunqi list exhibitors），非媒体抽样——这是本报告唯一一份全量级清单。
展品编码首字母与展馆一一对应：A = 创造馆（288）、B = 智能馆（437）、C = 算力馆（111）、D = 产业馆（244）。
阿里云主场，完整呈现「芯片 → 云 → 基础大模型 → 平台服务 → Agentic 应用」。
| 展区 | 展品数 | 代表展品 / 企业 |
|---|---|---|
| 算力服务 | 92 | AI 训练加速组件 Loongkit、PyTorch 基金会、SGLang 社区、智能体操作系统 Agentic OS、系统智能专家 SysAgent、阿里云服务器操作系统、龙蜥社区 OpenAnolis、Agentic OS Lab 动手体验区 |
| Agentic 应用 | 74 | Accio（懂电商的专业 AI 工作台）、Qoder 全系（眼镜版 / Voice / CLI / 超级个体入职打卡）、数字员工 QoderWake、零售门店 AI 巡检、秒悟、万小智、钉钉 |
| 数据与记忆 | 52 | 企业级智能体记忆底座、Agentic Memory Store、云数据库 MongoDB、云数据库 Tair、OpenLake 解决方案、瑶池数据库、Hologres、MaxCompute、实时计算 Flink |
| 运行与编排 | 31 | AgentCore（构建与运行 / 治理与协作）、世界人工智能开源大赛 Agent Infra 赛道 TOP15、AgentBridge、AI 网关、RocketMQ for AI、MSE AI 任务调度、Kafka 流算湖一体化 |
| AI 应用生态 | 30 | 夸克 AI 浏览器、拍立淘 RTC & 淘宝 AI 试穿、淘宝闪购、橙狮体育、阿里企业购、阿里国际站 |
| 魔搭社区 | 30 | ModelScope 紫皮书、创空间应用、捣鼓 AI、ms-swift、DiffSynth-Studio、开源基座模型群像、QwenPaw、OneScience |
| 千问 AI 平台 | 29 | Kimi、MiniMax、Tripo、Vidu、可灵等第三方模型同台、开放生态共建、AI 应用市场 |
| 基础大模型 | 27 | Qwen3.8-Max（多模态助手 / 长程任务 / 办公助手）、Qwen3.8-Max-0902、Qwen3.8-Flash-Next、Qwen3.8-Omni-Flash、Qwen-Embedding、Qwen-Doc、Qwen-Character、HappyOyster 体验区 |
| 全栈 AI 专有云 | 20 | 企业专属 AI 工厂、AI 编程 OpenNeo DevX、AI 行业专家 OpenNeo Vok、飞天企业版、专有模型后训练 |
| 安全 | 20 | Agentic NDR、安全运维 Agent、Agentic 安全运营中心、Agent 开发安全、Agentic 数据安全 / 终端安全、AI Agent 身份安全 / 运行时安全 |
| 可观测与治理 | 18 | AgenticDev·云效、STAROps、日志服务 SLS、云监控 CMS、ClickHouse Langfuse、SelectDB、OpenAgent |
| 高性能智算网络 · 真武系列超节点 | 7 | 磐久 AL128 / AL144 / AL64 分布式 NPO 光互连超节点、磐久 CXL 内存扩展超节点、Scale Up:UPN / Scale Out:TPN & HPN / Scale Across:eCore |
| AI 实训营 | 6 | Agent 公开课 ×3、Agent 挑战台、AI 新手课大放映 |
回答「AI 再聪明，电从哪儿来」。
| 展区 | 展品数 | 代表展品 / 企业 |
|---|---|---|
| 算力馆（主展区） | 55 | ABB、NVIDIA、Wesco Anixter、安路科技、曦智科技、中兴通讯、中国电信国际、中国移动国际、中国联通国际、中航光电 JONHON、光为科技、凌思微、台达、玉柴船电、英特尔、AMD、新华三、海光信息、施耐德电气、亨通光电、潍柴、澜起科技、锐捷、瑞芯微、正泰电气、德明利 |
| AI 算力基础设施底座 | 33 | CUBE 5.0 技术体系、100 天机电敏捷交付、CUBE 5.0 运维体系、直流不间断电源模块、冷却 & 配电模块、IT 模块、锂电模块、CXL 内存扩展 JBOM、Scale Across 光网络、典型落地项目 |
| 算电协同 双向赋能 | 23 | 四大超级工程、五层融合体系（规划 / 技术 / 政策 / 运营 / 资金层）、乌兰察布、上海金山、云谷可持续论坛；参与高校含北京大学、清华大学、华北电力大学、南洋理工 |
面向 17 个岗位的 AI 实操工作台——11 个主题分区、200 余个可复用 Skill。
| 展区 | 展品数 | 代表展品 / 企业 |
|---|---|---|
| 创造馆（主展区） | 46 | Salesforce、一知智能、七牛云、合合信息、声网、云知声、亚信、凌迪科技、融云、八月瓜科技、德才科技、中声智慧 |
| 教研求知院 | 37 | 少年云：AI+非遗文化保护与传承、同济大学·面向疗愈体验的自然风景 AIGC、中国美院·书法篆刻智能媒介生成、北京服装学院·AI 商监测、MeantbyMe 言语障碍人群助手、OPC 专用 Skill |
| 采购供应链王牌营 | 23 | Shake Inc、玄武无线、果实进化、潮际汇、畅捷通、Accio：懂电商的专业 AI 工作台、采购 AI 工作台 |
| 超级个体作战室 | 23 | Meoo OPC 作品秀、万小智 3.0、一句话安排好整趟出差、搭建 AI 项目指挥中心、把客户评论变成需求单 |
| 研发运维加速坊 | 22 | TrueWatch、分析漏洞情报影响面、检查云资源错误配置、扫描代码库敏感信息、鉴别 AI 生成图片视频、模拟钓鱼邮件意识演练 |
| 销售客服金牌堂 | 22 | 中关村科金、斑头雁、逍邦网络、莲荷科技、六度人和、优化客户沟通话术、搭建客户管理平台 |
| HR 组织成长营 | 21 | 易路软件、分贝通、北京金山办公软件、北森控股、优化岗位 JD、生成人效报告 / 人才盘点 / 面试复盘 |
| 营销造浪局 | 21 | 义乌小商品城、艺源酷、批量生成多平台营销素材、拆解爆款视频产出拍摄方案、搭建多平台进货比价看板 |
| 设计灵感社 | 20 | ThinkingAI、畅想创作者、云图智影、博思云创、Vibe Designing 界面生成套件、万镜一刻、生成文旅视频写真 |
| 财务金融百宝阁 | 20 | 恒生聚源、甄汇信息、东方财富妙想、上奇数字、今日投资、资金跨境合规、异常账务智能定位、长尾流水自动认领 |
| 法务护航舱 | 19 | ADVANCE.AI、合合信息、朝阳永续、法睿、比对合同修订差异、生成律师函、产出企业尽调报告、预判裁判结果与胜算 |
| 千问 AI 平台 智能加速站 | 6 | AIGC 影像馆、Agent 闯关台、Skills 能量站、千问 AI 智答赛、模型擂台赛 |
| 公益火种站 | 6 | 万物声谱（声音启蒙）、动物乐队（AI 互动音乐课堂）、喵喵老师、千问 AI 科技助老 / 心理公益 |
| 千问办公 | 2 | 千问办公能量兑换站 ×2 |
| 展区 | 展品数 | 代表展品 / 企业 |
|---|---|---|
| 跃迁的产业引擎 | 69 | AI 中台「灵山界」、ChatDD 生物医药智能体、BioMap OS 干湿闭环发现系统、DeepLink 超智融合科学智能平台、DataV 智算魔方一体机、FinWork 一句话完成投研、Motrix 物理 AGI 基础设施、「浦银智启」全链 AI 赋能、量子科学计算平台 |
| 涌现的智能生活 | 61 | Agent 共振中心、AI 打造世界故事工厂、Drama TV x Wan 3.0《我在大明开海封王》、DreamoTV《十二星域》科幻短片、AI 点餐智能体「小 K」、AI 导购 / 旅行翻译 / 求职搭子、AI 游戏创造场 |
| 硬核的前沿智造 | 44 | AI 云助力比亚迪打造 AI 超级智能体「迪迪虾」、中国一汽、全球 AI 云加速吉利汽车、OPPO Find X10 系列、努比亚 Z80 Ultra、小米、TCL 小蓝翼智慧健康空调、RayNeo、Looki L1 AI 可穿戴、阿里云全栈 AI 支撑具身智能、具身智能电池组装产线 |
| 共振的全球创新 | 38 | Meta、Nativex、PingCAP、SeaArt.AI、LinkFox AI 跨境电商 Agent、Dataify 全链路 AI 数据服务、AI 驱动的全球茶饮出海、AI 赋能主动健康管理 |
| 繁荣的服务生态 | 21 | 3M、ClickHouse、NVIDIA ×2、zilliz、飞轮科技、天波科技、Cisco、Juicedata、环际云、上北智信、南京光年 |
| 生而智能的创变 | 11 | Kollab Agent 团队级 AI 协作空间、yoomind 心理健康智能体、Trooly 智能访谈、Efflora AI 训练数据、空间智能模型矩阵、闪猫侠 AI 桌面互动机器人、涂咔儿童启蒙智能体 |
| 展区 | 展品数 | 分布 |
|---|---|---|
| 算力服务（智能馆） | 92 | |
| Agentic 应用（智能馆） | 74 | |
| 跃迁的产业引擎（产业馆） | 69 | |
| 涌现的智能生活（产业馆） | 61 | |
| 算力馆主展区 | 55 | |
| 数据与记忆（智能馆） | 52 | |
| 创造馆主展区 | 46 | |
| 硬核的前沿智造（产业馆） | 44 | |
| 教研求知院（创造馆） | 37 | |
| 共振的全球创新（产业馆） | 38 | |
| AI 算力基础设施底座（算力馆） | 33 | |
| 运行与编排（智能馆） | 31 | |
| AI 应用生态（智能馆） | 30 | |
| 魔搭社区（智能馆） | 30 | |
| 千问 AI 平台（智能馆） | 29 |
官方展商库只记录「展馆 / 展区 / 展台 / 展品名」，不含技术参数与展位号。下面这组来自云栖官方「展商剧透」栏目与媒体探馆报道，是官方库的必要补充。
| 展位 | 机构 | 展品与技术参数 |
|---|---|---|
| 2-A07 | 台达集团（首次参展） | CUBE 5.0 模块化方案、AI 数据中心全链路直流化、SST 直流移动配电方舱。产品化率 90%、单机柜 100 kW、转换效率 98.5%、PUE 1.05、机电交付 4 个月内、适配 20MW–200MW、电源模块功率密度 8000 W/in³、方舱现场接入 24 小时投运 / 3.3 MW |
| 2-C03 | 玉柴船电 | 2000 kW 燃气机组；2600 kW 柴发（3250 kVA，备用 2800 kW/3500 kVA，10.5 kV 输出，ISO8528-5 G3，100% 一步加载不熄火，1500 r/min） |
| 萧山展区（150㎡） | 杭州微纳核芯 | 三维存算一体（3D-CIM™）AI 推理芯片，计算单元嵌入存储单元并行完成矩阵运算；算力密度 4–6 倍、能效比 5–10 倍（对比冯·诺依曼架构，基于 SRAM） |
| 萧山展区 | ZODA 数搭国际数据开源社区 | 联合整数智能、丘脑智能、美梦空间、共绩科技、仙工智能；仙工智能具身四足机器狗可边行走边抓取 |
| 荣耀展区 | 荣耀终端 | Robot Phone（手机+机器人+云台三合一，顶部可升降灵巧云台、语言驱动、跟随运镜）、Magic9 首发系统级 Agent Harness、YOYO（91.8% 准确率、100+ 步） |
| 车企展区 | 斑马智能 | 红旗、智己、腾势、MG、神行者等 8 辆实车，展示端侧大模型与超级智能体 |
| 智能体服务展区 | 深圳慧明眼镜 | 「李白」智能近视管理眼镜，依托千问大模型采集用眼习惯、坐姿体态、眼部健康数据 |
| 终端展区 | 影石 Insta360 | 拍图即问答相机 |
| 视听生成模型展区 | Happy Horse | 10 秒短视频约 10 分钟成型；含摇滚 / 国风 / 流行 BGM 自主匹配的完整创作约 30 分钟 |
| 具身智能展区 | 智元 / 苏度科技 | 智元工业上料装配机器人；苏度科技具身智能电池组装产线（与新能源头部企业合作的真实产线简化版） |
| 产业馆 | 九维图灵 | AI 数字员工（英伟达生态背书，聚焦实体经济与职场办公垂直化 AI 升级） |
| 生态合作展区 | Cleer（冠旭电子） | Cleer×钉钉 AI 耳机 H1、ARC 6 音弧；实时听记、同声传译、录音转写 |
| 西湖「太空计算」展区 | 杭州四维太空智能 | 「灵境星座」太空 AI 基础设施，规划总投资约 300 亿元、1000 颗星在轨运营 |
| 西湖「太空计算」展区 | 国星宇航 / 开运联合 / 东方空间 / 海洋二所 | 「星算」计划；OpenSpace 开源太空联盟、摘星台；商业运载火箭（165 项发明专利）；SatCO2 平台（20 余颗卫星、60+ 遥感产品） |
| 空天信息展区 | 高德 × 氦星光联 × 空间公司 | 常州新太空基础设施联合体发布通遥算一体化平板卫星；激光通信载荷星间 800G、星地 100G |
qianwen yunqi list exhibitors（529 条展台记录全量）· 结构化数据见 exhibitors_clean.json119 场论坛、976 个议题、1488 个嘉宾席位、1193 位实名嘉宾——全部来自官方论坛库。
9 月 23 日是绝对高峰——74 场，占 62%。9 月 24 日仅 6 场收尾。
| 日期 | 场次 | 占比 | 分布 |
|---|---|---|---|
| 9 月 22 日 | 39 | 32.8% | |
| 9 月 23 日 | 74 | 62.2% | |
| 9 月 24 日 | 6 | 5.0% |
| 主线 | 场次 | 分布 |
|---|---|---|
| 行业实践 | 31 | |
| Agent 开发与 Agentic 应用 | 23 | |
| 算力与 AI 基础设施 | 20 | |
| Agentic Cloud | 18 | |
| 模型与模型服务 | 8 | |
| 组织转型 | 7 | |
| 开源与生态 | 5 | |
| 安全与治理 | 3 | |
| 数据 | 3 | |
| 缺口 运维与成本 | 1 |
| 行业 | 场次 |
|---|---|
| 跨行业 | 90 |
| 互联网 | 18 |
| 传媒与内容 | 8 |
| 零售与电商 | 7 |
| 汽车 | 5 |
| 教育科研 / 游戏 / 金融 / 制造 | 各 4 |
| 医疗 / 能源 | 各 3 |
| 航天科技 | 2 |
| 兴趣标签 | 场次 |
|---|---|
| AI 原生应用 | 54 |
| 多智能体协作与编排 | 37 |
| 多模态模型 | 37 |
| Agentic Cloud | 32 |
| 大语言模型 | 31 |
| Agent 开发框架 | 31 |
| AI Coding | 28 |
| AI Native 组织 | 25 |
| 全球化与出海 | 24 |
| AIGC | 21 |
| AI 计算与超节点 | 20 |
| Agent Harness | 19 |
| 机构 | 嘉宾席位 | 性质 |
|---|---|---|
| 阿里云智能集团 | 426 | 主办方 |
| 阿里巴巴 ATH 事业群 | 160 | 主办方 |
| AMD | 20 | 芯片 |
| 高德 | 18 | 阿里系 |
| 平头哥半导体 | 12 | 阿里系 |
| 淘天集团 / 瓴羊 | 各 10 | 阿里系 |
| 英特尔 | 10 | 芯片 |
| NVIDIA | 9 | 芯片 |
| 浙江大学 | 9 | 学术 |
| 中国互联网络信息中心（CNNIC） | 8 | 标准机构 |
| 小红书 | 7 | 客户 |
| 埃森哲大中华区 | 6 | 咨询 |
| 清华大学 / 上海交通大学 | 各 5 | 学术 |
| 月之暗面 / vLLM / 满帮 / 宁德时代 / SAP 大中华区 / 小鹏汽车 | 各 4 | 生态 |
非阿里系嘉宾抽样（去重）：荣耀终端产品线总裁方飞、中国平安集团 CTO 王晓航、Broadcom 核心交换组 SVP Asad Khamisy、NVIDIA AI 网络产品 VP Rochan Sankar、香港科技大学讲座教授谢源、清华大学副教授章明星、同济大学工程智能研究院执行院长华先胜、中国信通院人工智能所姜春宇、中国三峡集团副总经理吕庭彦、东方电气集团董事张少峰、国家发展改革委原副主任张晓强、阶跃星辰、古茗安全总监刘星光、安克创新、上海家化、中文在线、圆谷场（Tsuburaya Fields Holdings）、AnyMind Group 等。
qianwen yunqi list forums（119 场全量，含 976 议题与 1488 嘉宾席位）· 结构化数据见 forums_raw.json / speakers.json一页速查本届所有可核对的数字。
| 层 | 指标 | 数值 |
|---|---|---|
| 展览 （官方全量） | 展台 / 展品 / 企业 | 529 / 1084 / 1079 |
| 展馆 / 展区 | 4 / 37 | |
| 智能馆 / 创造馆 / 产业馆 / 算力馆（展品） | 437 / 288 / 244 / 111 | |
| 最大展区 | 算力服务 92 件（智能馆） | |
| 论坛 （官方全量） | 论坛 / 议题 / 嘉宾席位 | 119 / 976 / 1488 |
| 实名去重嘉宾 | 1193 | |
| 阿里系嘉宾席位占比 | 约 43% | |
| 大会 | 官网议程条目 / 分论坛 / 主论坛 | 119 / 115 / 4 |
| 参展企业（去年 500+） | 1000+ | |
| 展览面积 / 展馆 / 嘉宾 | 5 万㎡ / 4 个 / 2000+ | |
| 预计总客流 | 7.5 万人次 | |
| 模型 | Qwen3.8-Max 总参数 / 上下文 | 2.4 万亿 / 100 万 token |
| Qwen3.8-Max 上线两月收入 / Token 增长 | 8.5× / 12× | |
| RSI 自训练（零人工） | 33 轮，AA 榜 40 → 45 | |
| RSI 推理优化 | 吞吐 +96% | |
| RSI 芯模协同 | 60 小时 / 1 万次 EDA / 面积 −42% | |
| Qwen3.8-Flash 参数 / 激活 / 训练开销 | 125B / 6B / 1/9 | |
| 芯片 | 真武 V900 性能 / 集群 / 量产 | 3× M890 / 50 万卡 / 2027 Q1 |
| 新一代超节点带宽 / 时延 | ~200 Pbps / ~6 μs | |
| 磐久 AL128（128×M890）推理性能 | +50% | |
| 平头哥商业化 | 20+ 行业 / 650+ 客户 | |
| 云 | AgentCore 完成率 / TCO | 99% / −70% |
| Agent Sandbox 创建吞吐 / 唤醒 | 10 万每分钟 / <600ms | |
| Agentic OS Token / 密度 | −30% / 3× | |
| CPFS 规模 / 吞吐 / 成本 | 100 PiB / 百 TB·s⁻¹ / −69% | |
| 全球基础设施 | 31 地域 / 107 可用区 / 3200+ 边缘节点 | |
| 2032 年数据中心规模目标 | 20 GW | |
| 数据 | RDS PG 新增实例增长 | +400%（80% 由 Agent 创建） |
| ApsaraLakebase 支撑 | 300 万+ Agent 空间 / 10 万级并发 | |
| Agent Context 准确率 / Token 效率 | +50pp / 3× | |
| RDS Supabase 唤醒 / 成本 | ~3s / −90% | |
| Lindorm 入湖吞吐（岚图 3PB） | 300 万 TPS | |
| Tair 语义缓存命中率 | 13.10% → 79.64% | |
| 电力 | 2025 算力用电 / 占比 | 1700 亿 kWh / 1.6% |
| 2030 预测 / 占比 | 8000 亿 kWh / 6% | |
| 万卡级智算集群 | 42 个 | |
| CUBE 5.0 模块化率 / 工期 / 成本 | 90% / 100 天 / −10% | |
| 下一代 GPU 机架功率密度 | 190–230 kW/架 | |
| 终端 | 荣耀 Magic9 任务准确率 | 91.8% |
| GUI 操作速度 / 步数 / 闭环率 | 3.6s / 100+ / 90% | |
| QwenNote A2 / 桌面机器人 Eva | 1199 元 / 899 元 | |
| 开源 | Qwen 全球下载 / 衍生模型 | 30 亿+ / 30 万+ |
| Qwen3.8-27B | HF 史上 Most likes（9/16） | |
| 仿真调优 vs GPU 实测成本差 | ~39 万倍 |
这部分我给的权重高于发布清单本身。
「零人工 33 轮迭代、AA 榜 40→45」是本届全国最亮眼的数字，但公开材料没有给出：对照组的表现（同期人工介入训练的基线提升多少）、33 轮中有多少轮是无效或退化的、失败率几何。缺少这些，「自我改进」的说服力只能停留在演示层面。
真武 V900 量产时间是 2027 Q1。这中间要跨越良率、软件栈成熟度、生态适配三道关。同期倚天 CPU 路线图（720→730→750）也已公开，但同样需要时间验证。50 万卡集群是架构上限，不等于已交付规模。
客户数字里，「451 个智能应用」「5000+ 员工常态化使用」是有的，但普遍缺少：任务成功率、人工接管率、单位任务成本这三个真正决定 Agent 能否规模化的指标。李飞飞自己提的「非计划人工介入 <1 次」是个好指标，但尚未看到公开的第三方验证结果。
「今天 <3%、未来 1000 倍」这个跨度极大的判断，其方法论并未公开——「思考量」如何计量、以什么为单位、用什么折算成人类思考当量，都没有说明。它是一个有启发性的框架，但不应被当作可核验的预测。
官方定义明确不含土建与 IT 设备安装，且非云栖首发（8 月 10 日已发布）。但传播中「100 天建成数据中心」的说法已经跑偏。这类边界条件在传播中丢失，是技术报道最需要守住的地方。
119 场里安全治理 4 场、运维成本 3 场，合计 5.9%。当 Agent 被赋予自主决策、工具调用、跨系统执行能力时，身份、权限、审计、成本失控风险的议题密度反而最低。这不是阿里一家的问题，是行业性的乐观偏差。
本报告第 16、17 章的数据已通过 qianwen yunqi list exhibitors / forums 从官方库全量拉取，可枚举、可复核：
| 数据集 | 规模 | 文件 |
|---|---|---|
| 展商库 | 529 展台 / 1084 展品 / 1079 企业 / 4 馆 / 37 展区 | exhibitors_raw.json、exhibitors_clean.json |
| 论坛库 | 119 场 / 976 议题 / 1488 嘉宾席位 / 1193 实名嘉宾 | forums_raw.json、speakers.json |
qianwen login 设备码授权后，全量数据已落地。第 16 章据此重写为官方全量版。yunqi.aliyun.com/2026/agenda（119 场议程）、/2026/live（106 场含完整内容描述）、/2026/exhibition（展馆级介绍）——均免登录| 项目 | 口径 A | 口径 B | 本报道采用 |
|---|---|---|---|
| 分论坛场次 | 官网条目 119 条、官方库 119 场 | 官方宣传「120 余场」、百科/媒体「140 余场」 | 119，并标注差异 |
| 展品数量 | 官方展商库 1084 件 | 官方宣传「5000+ 展品」 | 1084，标注宣传口径可能含线上会场或历史累计 |
| 论坛主题标签 | 官方库 theme 单选（Agent 23 / 行业实践 31） | 官网议程页多选（Agent 57 / 行业实践 55） | 两者并列，结论一致 |
| Qwen 未来参数规模 | 中文「5–10 万亿」 | 英文「500B–1T」 | 中文口径，标注存疑 |
pull 拉取 + stats 统计