作为人工智能与机器人领域的年度盛会，第八届GAIR全球人工智能与机器人大会已正式敲定日程——将于12月12日至13日在深圳举办。本届大会以“技术突破与产业落地共振”为核心导向，不仅设置“AI算力新十年”等多个高规格主题论坛，还将聚焦大模型迭代、算力基础设施变革、自动驾驶技术突破等前沿议题，汇聚产业链上下游企业、高校科研团队及行业专家，打造一场覆盖“技术研发-产业应用-资本对接”的全维度交流平台。
在本届大会的众多议程中，12月13日全天举办的“AI算力新十年”专场堪称焦点。该专场精准锚定当前AI产业发展的核心瓶颈——算力供给与效率问题，特别邀请到燧原科技、摩尔线程等国内AI算力领域的头部企业，以及清华大学、北京大学、哈尔滨工业大学（深圳）等高校的顶尖科研团队代表，通过“上午技术路径+下午产业演进”的分阶段讨论模式，深入剖析国产AI算力的突破方向。
上午时段，论坛将围绕“国产AI芯片从架构创新到资本化的路径”展开深度对话。据大会组委会透露，燧原科技将分享其在通用GPU架构优化上的最新进展，重点解读如何通过硬件设计与软件栈协同，提升大模型训练与推理的效率；摩尔线程则将聚焦“算力芯片的国产化供应链构建”，探讨在全球供应链重构背景下，国产芯片从研发到量产的关键挑战与解决方案。此外，高校专家团队还将从学术视角出发，分析当前AI芯片架构的技术瓶颈，如存算分离带来的延迟问题、能效比优化难点等，并提出面向未来十年的架构创新方向。
下午时段，议题将转向“智算系统全产业链的演进方向”，覆盖从算力芯片、服务器整机到智算中心建设、算力调度平台的全链条。与会嘉宾将共同探讨“东数西算”战略背景下，智算中心的区域布局与协同机制；同时，针对当前行业关注的“算力供需错配”问题，多家企业将联合发布“算力需求预测与调度优化倡议”，推动建立跨行业的算力共享平台，提升算力资源的利用率。
除了算力领域的深度探讨，本届GAIR大会还将成为前沿技术成果的首发平台。其中，清华大学赵昊教授团队将带来自动驾驶仿真领域的突破性成果——DGGT框架，该框架在4D高斯重建效率与跨数据集泛化能力上均实现重大突破，有望解决当前自动驾驶仿真训练中的“效率低、泛化差”两大核心痛点。
据赵昊团队提前披露的信息，DGGT框架通过创新的动态高斯网格变换算法，将传统4D高斯重建（即包含“空间三维+时间维度”的场景重建）的耗时从平均2.5秒压缩至0.39秒，效率提升超5倍，且重建精度未出现明显损失。这一突破意味着自动驾驶仿真平台可在更短时间内生成海量高保真的动态场景数据，大幅缩短自动驾驶算法的训练周期。
