### GOSIM AI Paris 2025 大会首日亮点总结 #### **大会概述** GOSIM AI Paris 2025 大会聚焦人工智能（AI）技术的前沿进展与实际应用，涵盖 **AI模型、基础设施、应用落地** 以及 **具身智能** 等核心领域。首日议程密集，包含主题演讲、分论坛、特色单元及实践工作坊，全面展示AI技术的创新与行业实践。 --- ### **一、核心议题与技术亮点** #### **1. AI模型与基础设施** - **模型优化**： - **LlamaEdge**：通过轻量化部署，支持边缘设备运行生成式AI模型，提升本地推理效率。 - **Zenoh协议**：打通智能机器人感知、执行与认知的壁垒，支持分布式数据流（Dora项目）。 - **GRPO训练框架**：针对DeepSeek-R1等大模型的强化学习训练流程，提供数据集构建与本地训练工具链。 - **开源生态**： - **Dify**：开源低代码平台，加速AI应用普及。 - **OpenHarmony**：构建全场景分布式操作系统，支持多设备协同与轻量系统设计。 - **Bielik项目**：发布多参数规模开源语言模型（1.5B-11B）及端到端工具链，降低大模型研发门槛。 #### **2. AI应用落地** - **开发者工具**： - **通义灵码**：从代码助手（Copilot）进阶为智能Agent，提升开发效率。 - **仓颉Magic**：基于仓颉编程语言的AI大模型开发框架，优化鸿蒙系统应用开发体验。 - **MCP集成**：通过Spring AI MCP实现AI模型与企业系统的无缝集成。 - **企业场景**： - **多智能体商业平台**（Cegid Pulse）：重构企业决策流程，提升运营智能化。 - **可信AI系统**（MCP & A2A）：通过“信任”机制构建安全、可解释的AI应用。 #### **3. 具身智能（Embodied Intelligence）** - **机器人技术**： - **RoboBrain**：统一大脑模型，提升机器人操作智能化水平。 - **VLA开源模型**：支持机器人应用，增强环境感知与导航能力。 - **空间推理LLM**：通过2D/3D环境理解，优化机器人操作与导航。 - **自动驾驶安全**： - **对抗性场景生成**：提升自动驾驶在复杂环境下的稳定性与可靠性。 --- ### **二、特色活动亮点** 1. **闭门会（Closed-door Meeting）** - 战略对话与行业深度交流，推动跨界合作落地。 2. **展示会（Showcase Sessions）** - 展示企业与科研机构的AI最新技术产品，如嵌入式平台部署工具链（Eclipse Aidge）。 3. **竞赛单元（Competition Sessions）** - 围绕开源SO-ARM100机械臂套件，结合Hugging Face LeRobot框架与NVIDIA技术，进行模仿学习实践。 4. **动手工作坊（Workshop Sessions）** - 基于OpenHarmony生态，实操从驱动开发到应用部署的全流程，提升系统级开发能力。 --- ### **三、关键技术趋势** - **边缘计算**：LlamaEdge、HAMi等技术推动AI模型在边缘设备的高效运行。 - **开源生态**：Dify、Bielik、OpenHarmony等项目加速AI技术普及与本地化创新。 - **具身智能**：机器人操作、自动驾驶安全、空间推理等成为AI落地的核心方向。 - **可信AI**：通过“信任”机制（如MCP）构建安全、可解释的AI系统。 --- ### **四、明日展望** - **PyTorch Day**：聚焦PyTorch框架的最新进展与实战应用。 - **重磅嘉宾**：更多一线技术专家与企业领袖将分享AI技术的未来方向。 --- ### **总结** GOSIM AI Paris 2025 大会首日展示了AI技术在模型优化、应用落地与具身智能等领域的突破，强调开源生态与实际场景结合的重要性。未来，随着PyTorch Day等专题活动的展开，AI技术的创新与产业实践将进一步深化。