AICon 2026 上海站正式启动：OpenClaw 袭来，我们来谈点真的

OpenClaw 来了，这意味着什么

最近两月，OpenClaw 一次又一次破圈。这个能让 AI 智能体像"爪子"一样深入操作系统、直接操控软件内部的项目，短短几天就引爆了 GitHub。

很多人惊呼：“这才是 AI Agent 该有的样子！”

“看完 OpenClaw 的 Demo，我整晚没睡。如果 AI 真的能这样深入系统内部操作，我们现在的产品形态、商业模式、甚至组织架构，是不是都要重来？”

这就是 OpenClaw 带来的真正冲击——它不只是多了一个工具，而是重新定义了"人机协作"的边界。

当 AI 从"聊天框里的助手"变成"能动手做事的智能体"，当它可以自主打开软件、填写表单、执行复杂任务流，我们过去所有关于 AI 落地的假设，可能都要推翻重来。

但问题是：你的企业，准备好了吗？

过去一年，我们看到了什么

过去一年我们沟通了几十家企业，和上百位技术负责人深聊，也反复研读了 2025 年参会者的每一页反馈。他们中的大多数，都经历了类似的挣扎：

第一个洞察：AI 的"蜜月期"彻底结束了。

2024 年到 2025 年初，企业对大模型的态度是"先上车再说"。买 API、接 Copilot、做 Demo——不管有没有用，先占个坑。但到了 2025 年下半年，风向变了。

我听到的最多的一句话是："我们做了那么多试点，为什么一个都推不下去？"

一位技术负责吐槽道：他们买了许多 AI 工具，三个月后统计使用率，不足 30%。那些数据分析、代码生成、推理规划的进阶功能，大多数员工从未尝试过。这不是技术问题，这是 使用深度问题。

更残酷的是，领先者与落后者之间的差距正在拉大。OpenAI 的企业 AI 报告指出：约四分之一的企业尚未开启连接器以允许 AI 安全访问内部数据，大多数活跃用户甚至从未尝试过数据分析或推理等进阶功能。

第二个洞察：数据成了"房间里的大象"。

每家企业都知道数据很重要，但当我们问"你们的数据治理做得怎么样"时，得到的回答往往是尴尬的沉默。一位 CIO 跟我吐槽：“我们的产线数据分散在 20 年前的系统里，连数据都取不出来，谈什么智能化升级？”

在’流沙’上建造 AI，项目难以扩展。

许多金融和业务核心仍依赖 1990 年代的数据库，甚至是手动填充的 Excel 文件。数据孤岛、质量堪忧、难以访问——IDC 预测，到 2027 年，40% 的企业将把"AI 融合数据架构"作为战略投资必选项。

第三个洞察：Agent 很热，但落地很冷。

2025 年，"AI Agent"成了最热的词。但当我们深入聊下去，发现大多数 Agent 还停留在 Demo 阶段。

许多技术人也提到，公司做了一个内部 Agent，演示的时候很惊艳，但一上线就各种问题：死循环、幻觉、乱调用工具、Token 成本失控。最后只能灰溜溜地下线。麦肯锡的报告印证了这个观察：能将 AI 智能体推向"规模化"阶段的公司仍占少数。 从 Demo 到生产，隔着一片海。

第四个洞察：ROI 成了"不能说的秘密"。

IDC 预测，到 2026 年，50% 的 AI 应用场景将因收益不明、风险上升、协作薄弱等原因无法达到 ROI 目标。

“做了很多 AI 项目，但没有一个能算清楚 ROI。老板问起来，只能含糊地说’提升了效率’，但具体提升了多少，说不清楚。” 这是大部分当前 AI 从业者的苦恼。证明 AI 项目的投资回报率仍然极具挑战，导致项目在发布初期后难以获得持续资金支持。

听众在要什么

2025 年参会者的反馈。总结起来，大家的需求集中在三个词：更深、更广、更实。

更深——进阶技术

大家不再满足于"什么是大模型"这种入门内容。他们想要：

• 模型原理的前沿研究

• LLM Context Control（上下文控制）

• 企业内部测评框架和实践

• 大模型推理加速、多模态理解

更广——工程化与工具链

从数据准备、模型管理到应用部署服务，大家需要完整的 AI 工具链及平台技术。不是某个单点工具，而是 端到端的工程化能力。参会者反馈需求集中在"AI 工程化"——数据准备、模型管理、应用部署服务等完整的 AI 工具链及平台技术。

更实——垂直落地

软件测试方向的 AI 应用、大模型定制与私有化、企业具体业务结合的 AI 实践——要能看到 ROI 的落地案例，而不是"未来可期"的愿景。企业已经跨越了"什么是大模型"的阶段，进入了落地攻坚期。他们不再问"怎么用 AI"，而是问"我的业务场景在哪？为什么效果提不上来？"

结合痛点与调研，我们决定这样做

基于以上洞察，我们做了许多调研。走访了一些企业，也参考了 Gartner、麦肯锡、IDC、德勤等机构的最新报告。

我们发现，2026 年企业 AI 落地面临六大核心挑战：

挑战一：组织成熟度滞后于技术成熟度

企业 AI 落地的瓶颈已经从"模型够不够聪明"转向了"组织够不够成熟"。技术与业务的"深沟"真实存在：技术部门常被当作外部服务提供商而非战略合作伙伴，管理层对 AI 能力缺乏深度理解，导致 AI 开发者需要花费大量时间证明方案的可行性，而非直接推动业务价值。

挑战二：数据基础设施的"流沙"

许多金融和业务核心仍依赖陈旧的数据库，数据孤岛与质量差的问题普遍存在。没有 AI-Ready Data，再强的模型也发挥不出价值。82% 的受访机构缺乏数据治理框架和相关技能的员工。

挑战三：Agent 规模化落地的"最后一公里"

麦肯锡调研显示，能将 AI 智能体推向"规模化"阶段的公司仍占少数。大多数 Agent 停留在试点，无法真正融入工作流。"看得见、管得住、可审计、敢上线"的最后一公里没打通。

挑战四：推理成本正在吃掉利润

“GPU 池化、弹性调度、波峰推理成本优化”——这些不是锦上添花，是生死存亡。企业面临"算力不够、利用率低"的真实问题，需要 不依赖高端 AI 原生芯片 也能跑起来的方案。

挑战五：ROI 难以量化，项目难以持续

IDC 预测，到 2026 年，50% 的 AI 应用场景将因收益不明、风险上升、协作薄弱等原因无法达到 ROI 目标。证明 AI 项目的投资回报率仍然极具挑战。

挑战六：合规与安全的"达摩克利斯之剑"

金融、医疗等受监管行业，“透明度和合规性仍是 AI 角色处于探索阶段的主要原因”。缺乏适当的访问权限和监控工具，员工在使用 Copilot 等工具时意外共享敏感信息的风险真实存在。

今年我们设置了哪些专题

围绕上述挑战，AICon 2026 上海站设置了 12 大专题论坛，覆盖从前沿技术探索到生产级落地的全栈能力：

人工智能前沿技术探索

聚焦 AI 核心前沿赛道，锚定定义下一代智能边界的关键技术突破。深度探讨 AI for Science、AI Simulation、Sovereign AI、Causal AI、Quantum AI 等领域，为技术决策者提供前瞻视野。

大模型推理优化

聚焦 AI 决策能力的"核心引擎"，探讨如何通过算法压榨实现智力增量与成本控制的极致平衡。深入解析 Inference-time Scaling Law 的强化学习路径，攻克极致长序列工程下的计算与存储瓶颈，加速高精度 SLM 向通用硬件渗透，定义 2026 年度企业级推理的最优 ROI 路径。

企业智算架构弹性适配

聚焦于"务实的智算进阶路径"，深入探讨如何在不颠覆现有技术栈的前提下，构建高效、弹性且低成本的 AI 基础设施。探讨如何在传统虚拟化与私有云环境中，通过架构微调实现大模型推理与训练的高效运行；分享 GPU 池化与混合云调度的实战案例，彻底解决算力利用率低、波峰成本过高的痛点。

Agent 系统架构与执行内核

聚焦 Agent 的核心执行模型与协同机制，涵盖任务分解、规划与决策、状态管理、工具调用、多 Agent 协同、失败恢复与自我修复等关键议题。这是 Agent 技术的"心脏"，解决"智能体怎么做、能力怎么来"的底层问题。

Agent 数据、记忆与运行时基础设施

聚焦支撑 Agent 长期运行的状态、记忆与基础设施底座，涵盖 RAG 与长期记忆、上下文工程、企业数据接入、AI 原生数据架构、运行时环境、隔离机制等方向。没有高质量的记忆与数据基础设施，Agent 就是"金鱼脑"。

Agent 生产工程与运营治理

聚焦 Agent 从 Demo 走向生产的工程化体系，涵盖 Agent 平台、可观测性、评测与调试、稳定性治理、部署发布、成本与 Token 管控、多租户与规模化运营等方向。解决"看得见、管得住、可审计、敢上线"的最后一公里。

Agent 安全、评测与可信治理

聚焦 Agent 在真实生产环境中的安全防护与可信落地，涵盖权限控制、行为审计、敏感信息保护、对抗攻击防御、合规治理、自动化红队、风险评估与可信评测体系等方向。负责任 AI 从空谈走向实际应用。

企业级研发体系的重构

系统探讨如何将 AI 深度嵌入需求、架构、开发、测试与运维全流程，打造人机协同的新型研发范式。涵盖企业级 Coding Agent 矩阵搭建、技术债智能治理与遗留系统重构、AI 驱动的智能质量保障体系，以及研发合规与工具链选型策略，提供可落地的架构方案与实践路径。

端侧智能与物理 AI 探索

聚焦 AI 向硬件终端与物理实体的深度渗透。重点探讨端侧系统级助手的权限与交互边界、具身智能在复杂环境下的决策闭环，以及由感知驱动的新型 LUI 演进，解析 AI 如何在端侧算力约束下实现物理世界的实时响应与精准操作。

金融领域大模型落地实践

聚焦"合规、安全、落地"三大核心命题，围绕金融行业大模型应用的现实边界与实践路径展开深入探讨。系统解析金融大模型在强监管环境下的合规应用框架，探讨如何在满足监管要求的前提下释放模型能力；分享信创体系下金融 AI 架构改造的实践经验，平衡自主可控、安全可信与系统效率。

制造 / 供应链 / 零售 Agent 实践

聚焦 Agent 在垂直行业中的真实落地与规模化复制，围绕"能否跑通、能否扩展、能否持续创造价值"展开讨论。结合制造、物流、医疗与零售等核心行业场景，分享可落地、可复用的实践路径，填补"只有大厂标杆案例，没有中小企业可复用方案"的空白。

超级个体与智能体集群管理探索

OpenClaw 的爆火让许多人的效率 100 倍提升，本专题聚焦 AI 驱动下的极端生产力飞跃。围绕“一人一公司”的超级个体崛起路径，解析管理者如何从管理“人头”转向管理“智能体集群”，并深度拆解支撑 100 倍人效提升的协作范式、激励模型与数字化指挥中心构建。

邀请你一起来分享

OpenClaw 不是终点，是一个起点。它让我们看到了 AI 的无限可能，也暴露了我们准备的不足。AICon 2026 想做的不只是办一场会议，而是搭建一个场域。我们深知，最宝贵的经验往往藏在那些踩过的坑里，最实用的解法往往来自一线实战者的摸索。写到这里，发出一个真诚的邀请。

如果你是：

• 大厂 AI 技术负责人 / 架构师

• ——在 AI 工程化、LLM 进阶、大规模系统架构方面有深入实践

• 金融机构 AI 核心负责人

• ——在金融大模型合规应用、信创改造、数据安全治理方面有落地经验

• AI 研发领域专家

• ——在多模态、因果推理、端侧 AI、物理 AI 等前沿技术方向有研究成果

• 垂直行业龙头 AI 负责人

• ——在制造、物流、零售、医疗等领域的 AI 规模化落地方面有成功案例

• AI 创业者 / 技术专家

• ——在 Agent 构建、数据飞轮、AI 安全、智能体集群管理等方向有独到见解

我们诚挚邀请你成为演讲嘉宾，分享你的实战经验、踩坑教训、解决思路。

AICon 2026，期待与你同行。