具身智能的数据飞轮，是从"Demo 惊艳"到"产品可用"的关键桥梁。Sim-to-Real 迁移解决了数据从哪里来的问题，真实世界数据闭环解决了数据质量的问题，而量产工程化则是把这一切变成可持续的商业模式。2026 奇点双会邀请了从诺亦腾机器人到昆仑行机器人的量产实践者，是理解这一飞轮的最佳窗口。

2026奇点智能大会+C++及系统软件技术大会双会完整嘉宾阵容:34位确认嘉宾技术画像与参会指南(基于最新邀请函),覆盖大模型、AI原生软件、AI计算平台、企业级AI、智能体、AI Infra、多模态、具身智能、C++26、系统软件等18大议题,附角色导向参会路线推荐与80篇博文导览矩阵。

北京邮电大学拔尖人才教授方斌深度分享具身智能与机器人领域的算法创新与产业落地路径,涵盖视觉伺服、触觉感知、仿人机器人与学术产业化思考。

诺亦腾机器人创始人、CEO戴若犁深度分享从动作捕捉到具身智能的创业历程,涵盖技术选型、产品化路径、融资策略与机器人商业化实战经验。

视启未来联合创始人刘昊深度解读世界模型与具身智能的融合技术路线,涵盖视觉感知、物理仿真、Sim-to-Real迁移与机器人自主决策的工程实践。

本文详解 AMD Strix Halo 主机部署大模型选型指南，对比 Ollama 与 LM Studio。针对 Ryzen AI Max+ 395 平台，推荐 LM Studio 搭配 Vulkan 后端作为 OpenClaw 最优解，解决显存焦虑并实现 128k 上下文支持，助您打造高效本地 AI 工作站。

本文详解 AMD 显卡部署大模型的避坑指南，涵盖 ROCm 7.x 环境配置、PyTorch 源码编译及 vLLM 显存调优。通过精准设置编译器版本与架构参数，解决 OOM 难题，助开发者高效构建稳定推理服务，充分释放 AMD GPU 算力潜能。

本文详解 AMD 显卡部署大模型全流程，聚焦 ROCm 7.x 与 vLLM 的避坑指南。涵盖权限配置、驱动验证及源码编译关键步骤，特别强调 PYTORCH_ROCM_ARCH 设置与 FP8 量化优化，助开发者高效搭建高性能推理服务。

本文实测 AMD Ryzen AI Strix Halo 在笔记本运行大模型的突破表现。凭借 96GB 统一显存，本地可流畅部署 70B 参数模型，解决显存瓶颈。结合 NPU 加速与低功耗优势，打造隐私安全的本地 AI Agent，推动端侧 AI 创新落地。

本文详解如何在 AMD 锐龙 AI 400 笔记本上三分钟部署本地大模型。通过集成 AI Bundle 与 LM Studio，用户可轻松运行 Llama 3，实现离线推理与数据隐私保护。无需复杂配置，让端侧 AI 像智能厨房般简单高效，大幅提升个人生产力。