人工智能正加速进入产业核心流程，成为新型工业化、数字经济变革的重要驱动力。以ChatGPT、DeepSeek、通义千问等为代表的大模型，让机器以自然语言、多模态交互和工具调用方式参与知识生产、软件开发、工程设计与运营管理。类比瓦特蒸汽机通过分离冷凝器实现效率和稳定性跃迁，并从矿井排水走向纺织、冶金、交通运输等领域，今天的大模型是否已具备支撑新工业革命的效率、可靠性和规模化应用能力？如果还没有，这个“瓦特式突破”是什么：通用基础模型、长程可靠智能体、专业化垂域模型、多模态统一模型、大小模型协同，还是面向Token生产与调度的新型智能基础设施？本论坛将以思辨形式凝练判断框架与产业应用共识。

简介：CCF大模型论坛副主席，中国移动集团首席科学家、IEEE Fellow，中国人工智能产业发展联盟副理事长、中国大模型标准联合组组长。曾任美国AT&T实验室高级研究员、主任研究员，2013年加入中国移动研究院，带领团队构建九天人工智能产品体系，服务3700余项生产性应用。发表论文200余篇，拥有国内外专利150余项，承担国家级科研项目21项。

报告题目：可信人工智能：让智能系统成为安全的工业引擎

报告摘要：近年来，人工智能取得爆发式突破，但大规模真实场景应用仍受到安全性、可控性、可信性和可解释性不足的制约，这些问题阻碍大模型与智能体进入复杂且高影响的生产环境。本报告将结合大模型和智能体在产业生产中的实践案例，深入分析规模化部署面临的实际风险，并探讨构建原生安全人工智能系统的技术路径，推动智能系统从能力展示走向安全、可信、可控的工业引擎。

简介：北京大学智能学院教授，长期从事机器学习与人工智能研究，聚焦机器学习基础理论及其在人工智能中的应用，在国际权威期刊和会议发表论文200余篇。曾获NeurIPS 2024最佳论文奖、ICLR 2023杰出论文奖，并获ICLR 2024杰出论文提名。

报告题目：大模型带来的行业变革——从人工智能赋能数学的视角

报告摘要：大模型能力在近一年持续跃迁，正在显著提升生产力与效率，并开始影响部分领域的发展方向。本报告将从“人工智能赋能数学”的视角讨论大模型带来的行业变革，系统介绍相关研究工作，分析人工智能作为新工具对数学研究产生的影响，并对未来发展进行展望。在此基础上，报告将由数学领域延伸至其他行业和专业领域，讨论大模型能力跃迁如何改变研究范式、生产方式与行业走向。

简介：京东集团副总裁、AI创新业务负责人，IEEE Fellow，长期从事语言与视觉多模态智能研究。2018年加入京东，带领团队打造JoyAI大模型并推动其在零售、物流、金融、健康等行业应用。此前任微软雷德蒙研究院首席研究员及深度学习技术中心负责人。发表论文200余篇，被引用6万余次。

报告题目：人工智能大模型：从数字世界到物理世界

报告摘要：纵观人类工具史，工业革命往往把稀缺生产要素转化为廉价、可规模化的标准品。蒸汽机解放动力，电力系统解放能量，互联网解放信息；大模型则使“智能”逐步成为可生产、定价和调度的生产要素。当前大模型已在聊天、写作、代码与视频生成等数字空间创造价值，但要引发新一轮工业革命，仍需跨越可靠性与经济性的双重拐点。本报告将结合京东在大语言模型、多模态数字人和具身智能方面的实践，探讨人工智能如何从数字世界走向物理世界。

简介：西湖大学教授、ACL Fellow，主要研究自然语言处理、语言模型与可信赖人工智能。获清华大学计算机科学学士、牛津大学计算机科学博士学位，曾在剑桥大学从事博士后研究。著有剑桥大学出版社《自然语言处理——机器学习视角》，曾任CCL 2020、EMNLP 2022等程序委员会主席，现任LLM期刊主编、TACL执行编辑及多本期刊副主编。

报告题目：语言模型推理与泛化研究

报告摘要：推理已成为大模型研究的核心议题。本报告从逻辑推理出发，分析语言模型的推理模式及其与人类因果认知的差异，揭示模型推理的统计性与因果推理之间的距离，并进一步讨论这种差异所带来的分布外泛化问题及其对通用人工智能的挑战。报告后半部分将介绍提升模型推理因果性的方法，以及利用统计性与因果性的差异开展大模型生成内容自动检测的研究思路。

简介：哈尔滨工业大学（深圳）教授，国家自然科学基金优秀青年基金获得者，中国中文信息学会大模型与生成专委会秘书长，2025年度吴文俊人工智能科技进步特等奖获得者。主要研究基座大模型、多模态大模型与智能体，在IEEE TPAMI、NeurIPS、ICML、ACL等发表论文100余篇。研发“立知”系列大模型，推动相关成果在多家企业落地，曾任IJCNLP-AACL 2023程序委员会联合主席。

报告题目：以语言智能为核心的多模态大模型与人机交互

报告摘要：物理智能难以复制类ChatGPT的单点突破，因为真实世界中的知识与规则并非全部沉淀于文本，而高度依赖环境交互、经验习得和动态适应。本报告提出双主干支撑的智能体系：以语言智能为核心的多模态理解与类人全双工交互，负责静态知识供给与冷启动；以实时交互强化学习和长效情景记忆为主干，支持智能体实践试错、持续学习和自适应进化。报告将结合Lychee系列模型，探讨实体智能体从认知理解走向物理世界行动的路径。

CNCC是一个宏观论述技术趋势的大会，具有规格高、规模大、内容丰富等特点，会议形式包括大会特邀报告、大会论坛、专题论坛、特色活动及展览。大会汇聚两院院士、国内外顶尖学者、知名企业家等亲临大会，展望前沿趋势，分享创新成果。ACM、IEEE CS、IPSJ、KIISE等国际计算机组织的代表也多次获邀现场参加这一盛会。CNCC2026将于10月21-24日在四川省成都市举办，大会主题是“数聚驱动，智算未来”，欢迎各界前来参会。