问题——人工智能正从“生成式应用”快速向“智能体”阶段演进，系统需具备持续感知、任务规划与执行能力，并政府治理、工业制造、金融服务、机器人等复杂场景中稳定运行。然而，这个过程中面临三大挑战：一是算力硬件路线多样化——芯片类型与架构差异扩大——导致软件适配成本高、迁移周期长；二是大模型向具身智能与科学计算发展后，对算子、编译与运行效率的要求更高，传统单一技术路径难以兼顾性能与通用性；三是缺乏开放协同的底层软件体系，生态易受限于少数封闭接口与工具链，阻碍创新扩散与产业竞争力提升。 原因——这些问题的根源在于智能体时代对计算底座提出了“普适、高效、开放”的系统性要求。普适性需支持跨芯片、跨平台、跨场景运行，以支撑规模化应用；高效性需在训练、推理及云边协同中实现更优性能与成本，才能满足关键行业需求并形成可持续商业模式；开放性则决定技术迭代速度与生态广度，唯有开放协作才能降低开发门槛、提升兼容性，构建良性循环的产业体系。面对这些挑战，建设统一开源系统软件栈成为连接多元算力与复杂应用的关键路径。 影响——在2026中关村论坛年会“人工智能主题日”的AI开源前沿论坛上，统一开源系统软件栈众智FlagOS 2.0正式发布。该版本由北京智源研究院、中国科学院计算技术研究所、清华大学等23家核心单位联合研发，是面向多种AI芯片的重大升级。众智FlagOS 2.0实现了多项关键突破：支持范围从大模型训练推理扩展至具身智能与科学计算；技术体系上形成面向智能体时代的综合支撑能力，成为多元算力协同的重要底座。此外，其芯片适配范围深入扩大，率先实现对18家厂商32款AI芯片的全场景支持，覆盖数据中心、边缘推理及机器人云边协同，构建了从云到端的完整链路。在算子生态上，基于原有大模型算子库持续扩展，新增多个领域算子库，总量达497个，满足从大模型到科学计算的广泛需求，明显提高跨芯片迁移与性能优化的效率。 对策——围绕“以开源促协同、以场景牵引迭代”的理念，论坛宣布成立中关村人工智能开源联盟。联盟由智源研究院、北京大学等机构发起，汇聚芯片、大模型及科研院所等40余家单位，提出“技术开源—场景驱动—产业赋能—全球合作”的推进思路，旨依托中关村创新资源构建自主可控的开源生态。联盟将以众智FlagOS 2.0为基础，通过设立研发基金、搭建认证平台、打造工具链及举办开发者赛事等方式，形成“研发—验证—应用—反馈”闭环机制：标准化与认证提升兼容性与可靠性；工具链降低开发门槛、缩短适配周期；赛事与社区聚集开发者，扩大生态供给；行业场景持续验证推动版本迭代与规模化落地。 前景——全球算力竞争呈现多芯片并行发展趋势，统一软件栈的价值日益凸显：一上可弥合多元算力与应用需求间的“工程鸿沟”，降低跨平台部署与运维成本；另一方面通过开放协作与标准化接口加速关键技术扩散，促进算子、编译等基础能力迭代，提升整体创新效率。随着具身智能、边缘推理与科学计算需求增长，面向云边端协同及机器人任务闭环的基础软件将迎来更广阔空间。业界普遍认为，只有整合开放底座、开发工具、行业场景与人才社区，才能推动技术从“可用”迈向“好用、耐用、易扩展”，支撑产业链协同发展。
人工智能迈向智能体时代，竞争焦点不仅是模型参数，更是从芯片到系统、从工具链到生态的“底座能力”。以统一开源软件栈为牵引，通过联盟机制汇聚产学研用力量，既是降低协同成本的务实选择，也是增强自主创新韧性的关键路径。未来，唯有坚持开放协作与场景验证并重，才能将技术创新转化为可持续的产业竞争力。