北京大学计算机学院院长胡振江作开场致辞。他表示当下Agentic AI广泛应用于各类科研工作，自主软硬件基础设施仍存在诸多待解决难题。卓越中心对此有两大落地目标：一是面向国际产出适配鲲鹏架构的前沿原创学术成果，二是依托鲲鹏算力打造可落地标杆技术，同步配套算力开放、课题扶持机制培育计算领域专业人才。本次研讨搭建自由交流平台，希望校企双方聚焦Agent操作系统、记忆系统、沙箱等鲲鹏适配核心课题深度协作，产出能落地、有行业影响力的创新成果。

胡振江致辞

华为计算超智协同实验室主任、计算系统首席专家王龙带来产业分享。他提出当前 Agentic AI技术体系尚未完全定型，但人的引导在AI辅助编程等场景中仍不可少；大模型的数据驱动需与规则系统深度结合，同时应在成熟场景加速落地。鲲鹏处理器作为重要的基础设施，拥有差异化算力能力，通用规格适配常规智能任务，高性能型号搭载 HBM 与矩阵加速单元，适配大规模多分支推理场景。他期待与学界携手挖掘智能体负载特征，充分发挥鲲鹏优势，推动创新突破。

王龙分享

围绕智能体发展趋势与安全两大内容，华为两位技术专家依次开展分享。华为计算AI Agent技术规划专家明方森梳理智能体四阶段演进路线，梳理出内存波动、KV Cache 低效等四大算力痛点，推出适配鲲鹏硬件的五大优化技术；华为鲲鹏计算安全领域技术专家万立鹏以OpenClaw风险事件为案例，梳理各类安全威胁，提出内核网格化安全管控方案，以鲲鹏机密计算硬件特性为基础，提供敏感数据托管、快照一键回滚能力，兼顾运行性能与全链路安全防护。
    聚焦Agentic AI底层基座，四个高校团队分别分享适配鲲鹏平台的基础设施研究成果。北京大学计算机学院孙艳春课题组赵潇晗分享针对鲲鹏CPU完成大模型推理调度优化；北京大学计算机学院汪小林教授分享研发Rust架构Agentic OS与SPM硬件沙箱；北京大学计算机学院郝丹教授分享搭建AI代码可信测试与漏洞检测完整工具链；北京理工大学计算机学院秦宏超助理教授提出多维自适应记忆检索算法，可原生对接鲲鹏数据库。

赵潇晗分享                       汪小林分享

郝丹分享                         秦宏超分享

    面向鲲鹏、昇腾异构算力落地应用场景，三位科研负责人带来自研智能体方案。北京大学计算中心工程师龙汀汀介绍了基于塔图MaaS、SCOW与Aether的平台级科研通用智能体方案，统一纳管鲲鹏、昇腾异构算力，集成全套科研工具，已在国内多家算力中心落地使用。北京大学先进制造与机器人学院张智琅研究员搭建多物理场仿真AI代理模型，利用鲲鹏完成大规模仿真计算、昇腾训练预测模型，压缩仿真耗时。北京理工大学计算机学院柴成亮副教授发布Edit Banana视觉解析平台，依托鲲鹏调度与昇腾算子加速，实现各类图纸、图表一键分层矢量化，适配多学科科研场景。

龙汀汀分享              张智琅分享           柴成亮分享

技术分享后，由华为鲲鹏计算技术开发模块负责人张宇主持校企圆桌交流，参会人员围绕算力适配、底层安全、科研协作四大议题交换观点，达成共建联合课题、开放鲲鹏昇腾科研算力、联合输出研究成果等共识。

圆桌交流

本次研讨完整覆盖智能体趋势、底层基础设施、场景应用全链条内容，打通北大科研探索与华为算力技术落地通道。后续北京大学鲲鹏昇腾科教创新卓越中心将持续联合华为，围绕智能记忆、高并发沙箱、精细化调度等核心技术开展研究，依托鲲鹏、昇腾自主算力孵化多领域智能体解决方案，搭建高校科研与产业技术双向联动的创新平台。