2026 智源大会议程公开 | 类脑智能与下一代 AI 路径
一句话看懂：2026 年智源大会将于 6 月 12-13 日在北京举办，其中“类脑智能与下一代 AI 路径”论坛将集中探讨大模型规模扩张路径遇瓶颈后，如何通过类脑计算、认知控制、概念级语言建模等多元化技术路线，寻找下一代 AI 的基础模型与计算架构。
事件核心：发生了什么
第 8 届智源大会公开了完整议程，其中“类脑智能与下一代 AI 路径”论坛定于 6 月 12 日下午举行。论坛由北京大学田永鸿教授担任主席，邀请了复旦大学的冯建峰、中科院自动化所的余山、清华大学的赵明国、上海交大的林洲汉等多位学者，以及 Springer Nature 的高级编辑 Yann Sweeney。议程包括从数字孪生脑到随机计算、认知控制从脑到 AI、基于类脑技术的机器人控制，以及“超越 Token 预测：迈向离散潜空间的概念级语言建模”等主题演讲，最后将进行圆桌讨论。目前公开信息显示，论坛旨在为行业提供一条不同于当前大规模算力堆叠的、开放多元的发展思路。
为什么重要
当前以 GPT 为代表的大模型技术路线正面临算力成本飙升、数据瓶颈和能耗效率难题。类脑智能试图借鉴人脑的低功耗、高鲁棒性以及感知-存储-计算一体化的特点，为下一代 AI 提供基础理论支撑。此次论坛集中了国内顶尖的类脑计算、神经形态芯片、机器人与理论建模团队，意味着产业界和学术界正在有组织地推进“从脑科学找答案（Brain for AI）”与“用 AI 反哺脑科学（AI for Brain）”的双向研究。这对于打破目前大厂主导的“大力出奇迹”范式，培育更多元、更节能的 AI 研发路径具有技术路线级的意义。
对用户/开发者/创作者的影响
对于开发者与算法工程师： 应关注林洲汉提出的“概念级语言建模”方向，它可能绕过 Transformer 的 Token 预测范式，开辟新的模型训练思路，影响未来自监督学习框架的选择；对于机器人与硬件开发者： 赵明国团队基于类脑计算实现的无人驾驶自行车（曾登 Nature 封面）和机器人全身控制方法，展示了低功耗智能控制在实际硬件上的可行性，为具身智能芯片选型提供参考；对于关注政策与投资方向的人群： 国家科技创新 2030 重大项目已公开支持类脑计算研究，这一赛道的商业化落地（如边缘设备、具身机器人）将加速获得资源倾斜。
AI 工具推荐
想把多个 AI 模型放在一个入口？
GamsGo AI 集成 ChatGPT、DeepSeek、Gemini、Claude、Midjourney、Veo 等常用模型，适合写作、绘图、视频和日常 AI 工作流。
推广链接：通过此链接购买，我可能获得佣金，不影响你的价格。
值得关注的后续
1. 概念级语言建模能否落地： 林洲汉提出的“离散潜空间”概念是否会在后续开源模型或框架中给出原型代码，将直接影响 NLP 领域的技术演进方向。2. 类脑芯片与具身机器人的协同： 邓磊、余肇飞等学者在神经形态芯片领域的研究进展，是否能在 2026 年下半年推出适配机器人的低功耗方案。3. 产学研合作平台的开放程度： 智源大会本身提供社区平台，后续是否会有类脑智能开源数据集、训练框架或基准测试发布，值得关注。
来源：Readhub · AI
