[中国，上海，2026年9月18日]昇腾开源模型与生态共建论坛在华为全联接大会2026期间成功举办。算力底座筑牢根基，开源模型激发创新。本次论坛以“深耕开源，共筑新生态”为主题，汇聚产学研各界领导、专家与开发者伙伴，围绕昇腾开源模型生态建设、行业落地实践、开发者社区共建、前沿技术探索展开深度研讨，共同探索从底层算力到上层应用的全链路打通路径，推动AI技术赋能千行百业。
AI4S解锁科研新可能，昇腾打造科学计算模型生态
华为昇腾AI4S技术首席 张玉橙
华为昇腾AI4S技术首席张玉橙分享昇腾AI4S生态建设。AI4S是AI的终极挑战之一，AI与Science不断Co-evolve，在生命科学等场景迎来技术突破的“阿尔法时刻”。
昇腾通过算力资金资助、深度联合创新等模式联动科研院所及企业。近期联合昌平实验室推出TorchX模型套件，其中TorchFold蛋白质结构预测单卡支持4K序列，昇腾Atlas 800 A3单节点支持10K+超长序列；联合广州医药集团打造AI药物研发平台，覆盖小分子、大分子等20+常用模型；联合北京邮电大学对标PyTorch Geometric与Deep Graph Learning加速库全面提升昇腾图机器学习能力；联合深圳河套学院打造AscendBridge实现500+模型自动适配，其中100+AI4S模型在昇腾Atlas 800 A3超节点上性能超越业界产品；同步开放昇腾AI4S社区，邀请各界共建。
工业大模型昇腾算力：赋能工业供应链数智化提效
京东工业 工业大模型部负责人 刘洪森
工业是AI落地的重要主战场。京东工业工业大模型部负责人刘洪森分享《工业大模型昇腾算力：赋能工业供应链数智化提效》。京东工业聚焦工业供应链降本增效、合规保供核心诉求，从真实业务场景出发迭代工业大模型体系。
从1.0走向2.0阶段，工业大模型升级为完整模型家族：工业多模态理解模型已实现规模化落地，带来数万人天人效提升，节省千万级Token成本；“百川计划”联合行业头部企业打破数据孤岛、共建行业模型；全新发布工业AI CAD设计模型，即可通过自然语言实现模型设计，也可将图片、工程图纸等多模态输入转化为可编辑CAD三维模型，开源RealCADBench评测基准；工业世界模型也即将亮相。
京东工业与昇腾构建完整协同链路：昇腾提供算力底座与基础软件栈，京东工业主导场景、模型平台与商业交付。基于软硬协同优化，实现Prefill性能提升70%，Token单位成本下降50%，业务上线速度提升90%。未来，京东工业将把经过实战验证的AI能力向外开放，让AI成为工业供应链普惠生产力。
夯实训练软件底座，走出昇腾开源软件生态建设之路
华为昇腾计算开源训练软件技术专家 马勇强
开源训练软件，是开发者创新的关键基石。华为昇腾计算开源训练软件技术专家马勇强分享昇腾开源训练软件的演进历程与建设策略。
从早期单点客户支持，到20242025年加大生态战略投入，再到2026年深度参与社区共同演进，昇腾正致力于成为开源社区的重要共建者，向着软硬件标准引领的目标迈进。昇腾确立自底向上、原生优先、插件增强三大适配策略，向下夯实算子、框架基础，向上覆盖数据处理、微调、多模态、评测全开发者链路。
如今昇腾成为PyTorch官方组件，累计向各大开源社区输出30+Committer，将NPU CI看护合入PR流程；联合ModelScope等国内社区协同发展；创新打造Transfer Queue组件解决训练数据传输瓶颈，反哺VLLM、SGLang等主流开源项目。通过不断降低开发者迁移与使用门槛，让更多开发者可以优雅、高性能地使用昇腾算力开展大模型开发。
激活开发者力量，共建国内AI开源协作沃土
魔乐社区技术运营负责人 李囡囡
开源的生命力源于广大开发者。魔乐社区技术运营负责人李囡囡带来《激活开发者力量：魔乐社区的AI开源生态共建实践》。
Hugging Face数据显示，来自中国的开源模型下载量快速攀升，已经成为全球AI创新重要基座。但开发者普遍面临算力适配难、工具链分散、算力成本高、重复开发等痛点。魔乐社区是天翼云联合华为等机构发起的中立公益AI开源社区，以开发者为核心，打造“学练赛创共”完整成长体系。社区提供免费昇腾NPU算力、体系化课程、技术挑战赛、应用创作空间，将主流工具链预打包，实现模型Day0/Day1昇腾适配。帮助开发者快速上手模型迁移、量化与应用开发，鼓励开发者沉淀实践经验反哺开源，凝聚开发者力量繁荣国内AI开源生态。
拥抱Agent时代，PyTRIO探索大模型后训练全新实践
情感机器（北京）科技有限公司PyTRIO产品负责人 林泽毅
随着Agent智能体技术快速兴起，后训练成为企业打造差异化模型的重要路径。PyTRIO产品负责人林泽毅带来《PyTRIO在Agent训练的优势和场景实践》主题分享。
企业使用闭源API，普遍遭遇成本高、产品同质化、业务数据无法沉淀的难题，后训练成为打造差异化模型的重要路径，但企业又受困于数据管线、基础设施、评估体系三大门槛。
情感机器推出PyTRIO后训练平台，采用前后分离解耦架构，开发者本地编写代码，算力运行在云端，无需复杂环境部署。平台支持按Token计费，兼容多款主流基座大模型，屏蔽硬件、框架底层复杂细节。SearchR1等Agent案例可低成本快速复现，搭配SwarmLab可观测平台，支撑大规模实验迭代，实现Research Agent自动实验闭环。愿景助力每家企业拥有并掌控自己的专属模型。
本次论坛覆盖AI4S科学计算、工业产业落地、开源软件底座、开发者社区运营、后训练前沿技术多个关键维度，充分印证：开源从来不是孤军奋战，而是多方协同共建。算力底座、开源模型、软件工具、开发者社区、行业应用环环相扣，缺一不可。
道阻且长，行则将至。未来产业界、科研机构、广大开发者将继续深耕开源、开放协作，凝聚多方合力，共同建设繁荣健康、可持续发展的AI开源新生态，让人工智能技术真正赋能千行百业，释放数字科技无限潜能。
