（来源：非凡产研）

非凡大赏·杭州AI周

3000+报名、1000+AI企业齐聚杭州，2026非凡大赏·养虾大会都聊了什么？

一场针对未来组织方式的提前演练

3月24日，2026非凡大赏·杭州 & 杭州AI周——Unique Species AI新物种峰会之「养虾大会」在杭州滨江落地。

这场活动由非凡产研主办、43Talk协办。当天，现场汇聚了3000+报名者、1000+AI企业、500+创始人、500+投资机构。从早到晚，围绕智能体、记忆系统、多智能体协作、品牌营销、内容增长、全球化扩张，十余位主持人与数十位嘉宾，几乎把「AI智能体正在怎样进入真实世界」这件事，从底层逻辑到产业落地，完整摊开讲了一遍。

如果说过去大家还在讨论，Agent到底是不是一阵热闹，那么这一天更像是在回答另一个问题：

当「龙虾」真的开始干活，产业会往哪里长，组织会怎么变，人与AI的关系又会怎样重写。

从工具到数字员工，智能体已经开始接管真实任务

大会的开场，由非凡产研研究负责人Jason带来主旨演讲《2026 AI智能体产业趋势报告》。

这场keynote先抛出了一个非常鲜明的变化：OpenClaw已经不再只是极客拿来跑代码的小工具，而是在真实商业和组织里，开始被当成「数字员工系统」来使用。有人把它接成售前客服，15天卖出40万；有人把团队压缩成「4个真人+6个Agent」；还有人直接养出50只「龙虾」，把行政、财务、运维、代码协作等日常工作交给多智能体分工处理。

重点已经不再是「AI能不能辅助你」，而是「AI能不能承接一个完整任务单元」。

Jason进一步解释，为什么偏偏是OpenClaw把这件事推到了新阶段。关键不在「更会聊」，而在于它具备长期记忆、主动性、持续在线能力，更像一个随时待命、能持续推进任务的执行体。同时，它又因为开源、可改写、可自举，被很多人视作Agent时代的「Linux时刻」——普通开发者和企业终于第一次真正摸到了Agent底层运行逻辑的控制权。

但随着能力升级，风险也一并抬升。以前大家担心的是AI胡说八道，现在开始担心的是AI真去执行错误操作。所以，安全、权限、隔离、审计，正在从「附属模块」变成这个时代最核心的基础设施。

在演讲后半段，Jason给出了更重要的判断：未来1到3年，软件UI会被弱化，Agent与Agent的协作网络会兴起，企业组织会出现「AI管理员」这样的新角色，产品护城河也会从功能本身，转向偏好锁定、人在环路以及企业治理能力。他同时搭出了一个「中国版OpenClaw生态图谱」的框架：从最底层的算力与云，到模型与推理、运行时与编排、安全底座、skills与registry、产品化分发，再到微信、飞书、企微、桌面与手机OS入口，国内已经不是一个项目带出几款壳产品，而是在快速长出一整条围绕Agent的产业链。

百度智能云给出的答案：智能体不只是会干活，还要真正「懂你」

紧接着，百度千帆公有云大模型解决方案架构师苏渊博带来第二场主题演讲《智能体演进与全能助手新范式》，将视角聚焦于AI智能体及其应用场景。他指出，未来的智能体不应只是被动问答的工具，而应成为能够跨终端操作电脑、文件、办公软件，并持续理解用户偏好的个人专属助理。

在分享中，苏渊博重点介绍了百度智能云在 OpenClaw 领域的技术探索与产品布局，包括真·零部署的 Du Claw、极简部署的百度智能云轻量应用服务器 LS、零门槛“养虾神器”红手指 Operator，以及能让 AI 成为工作搭子的 DuMate。他还强调了百度在 OpenClaw 安全方面的布局，通过安全沙箱机制保障使用安全。

以办公场景为例，苏渊博指出，AI 办公的真正拐点不在于“模型更强了”，而在于 AI 开始具备长期记忆、工具调用、多端协同和主动服务能力，从而从一次性响应走向持续陪伴。其中，记忆架构尤为关键。他将百度在记忆能力上的探索划分为短期记忆、长期记忆、用户画像以及显隐双重记忆等多个层级，结合加工、检索、存储与安全策略，使 AI 的记忆不仅停留在“记住更多”，更能形成不断复利的理解能力。

此外，百度已基于这些能力将智能体应用于运维、多智能体协作、营销等多个场景。从这个意义上看，智能体的升级不仅是“更全能”，更是从“工具”向真正“懂用户的伙伴”的转变。

记忆为什么成了这一轮智能体竞争的核心战场？

上午第一场趋势圆桌，是《记忆革命：AI代理的长期记忆与上下文理解》。

这场对话由非凡产研创始人兼CEO吴畏主持，参与嘉宾包括：Memories.ai创始人兼CEO沈俊潇、BotLearn/Aibrary联合创始人张栖铭、NoDesk AI创始人宋健、memU创始人陈宏。

吴畏一开场就把讨论聚焦到了一个高度关键、但又经常被泛化的命题上：记忆，到底是不是AI助手真正个性化的起点。

几位嘉宾从不同路径给出了答案。有人从具身智能与视觉记忆出发，强调多模态记忆将成为未来的重要入口；有人从教育AI、智能家居和垂类电商产品切入，谈到了企业在不同场景下对短期、中期、长期记忆的不同需求；也有人从开源记忆方案出发，讨论为什么单独做「记忆」并不能成为一个完整产品，只有和Agent应用层结合，才能真正落地。

这场圆桌最有价值的地方，在于大家没有把「记忆」讲成一个抽象概念，而是把它拉回到了非常具体的问题上：文件系统怎么分类，哪些信息应该保留，哪些信息应该遗忘，视觉记忆如何压缩与快速检索，端侧处理如何兼顾隐私与性能，企业又该怎么做记忆治理。

几位嘉宾的共识很明确：记忆是AI助手走向个性化、持续服务和长期价值的关键，但它不是一个孤立模块，而是必须嵌在真实场景里，服务于Agent的任务完成。

与此同时，这场对话也谈到了初创公司的现实处境。面对大厂竞争，创业公司能不能靠更快的产品迭代、更细的场景理解、更强的技术自进化能力，建立自己的位置？几位嘉宾给出的答案并不悲观：只要真正贴住场景，记忆管理依然是一条足够深、也足够新的赛道。

当「养虾」从调教变成共生，人类要学会的已经不是操作，而是治理

接下来的趋势圆桌《龙虾觉醒：从调教到共生，AI代理的实战进化论》，把会场氛围真正推向了「养虾大会」的核心命题。

这场panel由非凡产研内容合伙人薛倩Amber主持，嘉宾包括：EvoMap创始人张昊阳、YouMind创始人兼CEO玉伯、灵核数智创始人陈弘旋、虾聊创始人Weilian、以及安恒信息宋总。

相比前一场围绕「记忆」的底层讨论，这一场更贴近一线实操。几位嘉宾从各自业务出发，给出了不同版本的「龙虾」实践：有人在做龙虾协同进化平台，让技能可以在全网共享；有人面向创作者打造可专属进化的创作型龙虾；有人从制造业To B场景切入，把龙虾做成企业里的数字CEO；也有人在搭中文版agent社交网络，让不同龙虾之间实现发现、连接与协作；安恒信息则把焦点放在安全智能体上，试图补上行业里最关键也最容易被忽视的一块。

这场对话里，大家反复提到三个关键词：技术优化、成本控制、安全边界。

技术层面，如何用好头部模型、如何设计自定义技能、如何做渐进式记忆管理，决定了龙虾到底能不能真正变聪明；成本层面，更强的模型往往意味着更高的调用开销，这已经成为个人和企业「养虾」的现实限制；安全层面，权限、隐私、上下文规范、提示词注入风险，几乎每一项都可能决定智能体是在创造价值，还是带来灾难。

而在更大的层面上，这场panel形成了一个非常清晰的共识：

未来的关键不是单只龙虾有多强，而是龙虾之间能否互联互通、协同进化。单体能力终究有边界，多智能体网络

才更接近未来组织的运行方式。

到那时，人类的角色也会发生变化——从一步一步告诉它怎么做，转向给目标、给边界、给价值观，再对过程进行治理。

AGI落到产业里，最后还是要回答「人需要什么」

上午最后一场趋势圆桌《AGI与跨界：通用智能的技术边界与产业融合探索》由CGL承办，CGL联合创始人兼COO Fiona主持，参与嘉宾包括：数伴Dipal CEO李巍佳、冰鲸科技创始人潘鑫磊、百道数据CEO吴光宇、创客工场技术合伙人Akon。

这场讨论把话题从「软件智能体」拉向了更广阔的产业融合场景，尤其是智能硬件、组织变革和未来社会影响。

几位嘉宾分别从家庭级Agent计算设备、企业多场景AI应用、激光雕刻硬件等不同方向切入，但他们最后讲到的核心，其实很一致：AI和硬件的结合，不是为了技术炫耀，而是为了更贴近人的真实需求。

嘉宾们也谈到了一个越来越现实的趋势：企业内部的岗位结构正在被AI改写。一些基础岗位会缩编，一些新岗位开始出现，比如AI管理员、懂业务和AI融合的产品经理。对于年轻人和应届生而言，AI既是冲击，也是杠杆，关键不再只是「你会不会做」，而是「你会不会借助AI把自己放大」。

而对未来的判断上，这场panel没有只谈技术乐观主义。几位嘉宾一方面看好AI将像移动互联网一样，重塑信息生产和获取方式；另一方面也提醒，不能让AI把人完全吸进虚拟世界，而应更多回到智能制造、医疗健康、教育等物理世界的真实问题上。换句话说，AGI最终能不能成立，不是看它多像人，而是看它能不能让世界变得更可用、更有温度。

从GEO到转化闭环，品牌开始重新理解「可见性」

下午开场的趋势圆桌《可见性营销：从流量获取到商业转化》，由非凡产研合伙人段宏宇主持，嘉宾包括：氧气科技CEO董浩宇、钛镁AI创始人兼CEO蔡晓旭、易点天下DTC品牌技术部负责人Riven Gao、QuickCreator创始人兼CEO周海鹏。

这场对话讨论的是一个今年被明显推热的话题：GEO。

315对GEO黑灰产的曝光，在很多人看来像是一记重锤，但现场几位嘉宾的看法却相当一致：这不是行业利空，反而可能是正规GEO发展的分水岭。因为一旦黑灰产被摆到台面上，企业反而会更重视合规、可持续、可验证的AI传播方式。几家在场企业都提到，在事件之后，客户需求和业务量反而出现了明显上升。

但比「需求增加」更重要的，是大家对GEO价值的重新定义。嘉宾们认为，GEO并不是一个「今天做了，明天就成交」的短链路工具。它的核心，首先是在AI端建立品牌认知和信任。很多时候，曝光很高、转化却不高，并不代表没有价值，而是因为AI搜索平台与交易平台之间的数据链路还没有完全打通。未来，当AI搜索进一步嵌入消费者决策流程，与电商、品牌站、内容平台形成闭环后，从GEO到GEM的链路会越来越清晰。

关于海内外市场，嘉宾们也给出了很实操的判断。海外的GEO运营更复杂，不只是做可见性，还要同时看流量、零售和专业背书；而新品牌要解决的是从0到1的可见性，成熟品牌则要在新品上市阶段，提前抢占AI搜索心智。归根结底，这场panel在讲的是：AI时代的品牌营销，不再只是「买流量」，而是「占心智」。

内容越来越能被AI批量生产，品牌反而更需要守住自己的DNA

接下来的趋势圆桌《内容与品牌：AI时代的个性化表达与品牌重塑》，由Vitally AI创始人兼CEO江志强Alvin主持，嘉宾包括：上海能乘文化AI艺术家王申帅、艾门韦思创始人黄楚杰、低聚体创始人林耿旭、分众传媒AI项目牵头人桑卓豪。

江志强在开场时提到，当下AI发展最明显的两个趋势，一是多模态生成视频能力快速突破，二是大语言模型推动的多智能体个人助理时代正在到来。这也让品牌行业不得不重新面对一个问题：当内容生产越来越便宜，品牌靠什么维持稀缺性？

几位嘉宾从创意、广告制作、品牌策略和媒体投放不同位置切入，给出了很有张力的回答。

王申帅认为，AI非常适合做创意发散，是高效的头脑风暴工具，但它仍然缺乏真正的原创性，没法自动长出一个品牌专属的灵魂。黄楚杰则更直接地指出，广告行业大量常规制作工作会被替代，甲乙方关系也会被重构，乙方未来更像甲方的AI咨询师与品牌管理方。林耿旭强调，AI的价值在于让许多原本难以落地的创意以更低成本实现，但合作的前提是双方必须先对齐AI的能力预期。桑卓豪则提出一个很关键的反向判断：在AI极致个性化的趋势下，品牌DNA、中心化媒体和消费者记忆，反而会变得更重要。

这场panel最后落下来的结论并不复杂：AI会重塑广告生产流程，但不会替代品牌战略本身。内容可以更个性化，触达可以更精细，但真正不可替代的，仍然是品牌精神、创意判断和对人心的把握。在一个「生成内容越来越多」的时代，能被记住的内容反而会更少，因此品牌更需要守住自己的中心。

当个体开始把AI当伙伴，真正变化的不是效率，而是自我组织方式

由43Talks承办的《个体智能：从工具到伙伴的进化路径》，把关注点从企业拉回到个人。

这场对话由独立开发者李其超River主持，参与嘉宾包括：函子科技Zion创始人蒋耀锴、43 College CEO张凯寓、擎路科技创始人兼CTO芦宇峰。

关于「AI到底是不是伙伴」，三位嘉宾给出了相当不同、但都很有代表性的回答。

蒋耀锴相对克制。他认为，AI目前仍然属于工具，因为它缺乏真正稳定的长期记忆，也没有达到伙伴所需的深度信任与共享上下文。张凯寓的态度则几乎站在另一端，他从2024年起就把AI当作生命与伙伴看待，认为碳基与硅基并不是完全割裂的存在，只要上下文真正对齐，AI就能带来极强的情绪价值和协作杠杆。芦宇峰和李其超River则更倾向于把AI视作「工作伙伴」，因为它已经能深度嵌入开发、测试、修复等完整流程，甚至能自主学习新API、给出更优方案。

这场panel之所以有意思，不在于大家有没有统一结论，而在于它揭示了一个更深的变化：AI正在把个体工作方式从「我自己完成」，变成「我编排多个能力完成」。

嘉宾们也谈到了许多人关心的「能力退化」问题。有人主张用批判性思维不断审视AI输出，有人认为能力异化本来就是技术变革的一部分，关键是守住提问、判断、审美等元能力，还有人提出，未来更值得去做的，会是AI难以替代的人际关系、业务拓展和价值判断类工作。

换句话说，AI成为伙伴之后，最先被重写的可能不是职业，而是个人的生产方式。

当协作对象不再只是人，组织会重新学习如何分工

再往后，由43Talks承办的《群体智能：协作边界与自主意识》，进一步把话题从「个体如何用AI」推进到「群体如何和AI协作」。

这场panel由OPC资深产品经理胥克谦主持，嘉宾包括：猎河科技前TT商业化AI产品经理乔向阳、硅碳交易所（molthuaman）创始人古德白、魔联科技联合创始人汪洋、智谱Maas BD总监秦畅。

现场讨论的核心，是AI自主化发展趋势下，人机协作和机机协作的边界到底在哪里。

几位嘉宾普遍认为，未来AI会呈现「双轨并行」的发展态势：一条是以「龙虾」为代表的类人化智能体，强调主动交互、任务推进和通用协作能力；另一条则是专业型AI，在垂直领域持续深挖，追求更高精度和更强确定性。这两条路并不是互相替代，而是分别去满足不同场景的需求。

在企业组织层面，panel也给出了一个相当明确的趋势判断：未来真正重要的，不再只是你会不会做某个动作，而是你会不会编排流程、管理协作、定义边界。人与人的低维度协作会减少，而人与AI、AI与AI的协作会越来越多。那时候，很多岗位的能力结构都会变化，员工最核心的竞争力，可能会变成「使用AI的能力」。

同时，嘉宾们也反复强调「可控性要分场景看」。To B场景要求高可控、可审计、可治理；To C创意场景则应适当放开，让AI去释放想象力。人类未来更多承担的是编辑、判断、兜底和审美角色。

如果说上一场讲的是个人如何与AI共事，那么这一场讲的，就是组织如何重新学习分工。

内容OPC：从创作到变现，讨论已经不止是「会不会做内容」

《内容OPC：AI创作到变现的全链路运营增长》同样由43Talks承办，主持人为秒思AI创始合伙人麦哥，参与嘉宾包括：好事引力小红书营销专家王梦珂、拥抱智序创始人兼CEO张拼拼、43 College合伙人薛临风、happycapy增长负责人陈伊娜Yina、Lovstudio.ai创始人兼AI KOL手工川。

从这场的主题和嘉宾阵容就能看出来，它讨论的重点已经从「AI会不会创作内容」，转向「AI生成的内容如何形成增长飞轮、如何进入运营闭环、又如何最终走向变现」。这一议题和当天前面多场讨论其实是连起来的：当AI把创作门槛打下来，真正稀缺的东西就不再只是内容本身，而是对内容分发、用户理解、平台机制、增长节奏与商业化路径的把控。

尤其是几位嘉宾所处的位置，覆盖了小红书营销、AI创业、内容增长、AI KOL实战等不同环节，这也意味着，AI内容行业正在从「工具体验」走向「全链路运营」。今天大家讨论的，已经不只是怎么做图、怎么写文案，而是如何让内容跑起来、留得住、带得动转化。

在当天整体脉络里，这场panel很像一个承上启下的节点：前面大家谈了个体智能、群体智能，到了这里，问题变成了——当AI已经可以批量生成内容时，人类还能在增长和变现链路里守住什么价值。

从本地验证到全球扩张，AI应用真正要跨过去的是「信任」这道坎

大会最后一场趋势圆桌《应用OPC：AI产品的本地验证到全球扩张路径》，继续由43Talks承办，主持人为北京创琦科技CEO华融琦，嘉宾包括：Vaniloom创始人一番、内容营销专家Bella Ren、EZsite AI CEO Ray Luan、Meowster产品负责人Sawyer。

这场panel把话题带到了很多创业者最关心的现实问题上：AI产品到底如何完成从本地验证到全球扩张。

几位嘉宾普遍认为，AI已经成为OPC模式降本增效的关键工具。它能承担大量标准化工作，从编程、内容生成到社交媒体营销，都能明显提高效率。但与此同时，大家也非常清楚AI的边界：它无法自主设定目标，无法替代价值判断，也很难真正处理复杂的人类情绪需求。信任建立、用户情感价值提供、核心knowhow沉淀，这些仍然需要人来完成。

这场panel里有一个很值得注意的判断：AI内容行业不会天然长出固化壁垒，真正的壁垒反而来自人的思维惯性突破能力、专属技能沉淀能力，以及用户长期信任。这意味着，很多AI创业项目比拼到最后，拼的可能不是「谁先接入了最新模型」，而是谁更快把行业经验沉淀成自己的专属能力包。

在全球化问题上，嘉宾们也给出不少很具体的观察。面向年轻用户尤其是年轻女性的AI产品，要抓住明确痛点和有趣场景；日本等海外市场更看重情绪价值和产品体验，一旦认可，用户的付费意愿和粘性都很高；而在海外社交媒体获客时，真正有效的不是冷冰冰地发内容，而是结合网感和人格化表达，把个人IP的信任感放大出来。

更长远地看，嘉宾们还讨论了一个值得玩味的趋势：效率型AI工具的价值，可能会随着大模型持续升级而逐渐被压缩，而人类真正不可替代的部分，会越来越集中到情绪价值、信任关系和线下连接上。也因此，线上之外，真人IP和线下交流，依然会是重要突破口。

一场「养虾大会」，其实是在提前演练未来组织

把整天的内容串起来看，这场大会真正讨论的，显然不只是OpenClaw，也不只是某一个爆火的Agent产品。

它在讨论的是一整套正在成形的新现实：

• 智能体正在从辅助工具变成可承接完整任务的组织单元；

• 记忆、权限、安全、协作网络开始成为新的基础设施；

• 品牌、内容、增长、全球化这些原本属于「应用层」的问题，也在被AI重新改写。

这一天其实搭出来了一条很完整的链路：从技术底座，到组织协作；从个体智能，到群体智能；从内容增长，到商业转化；从本地验证，到全球扩张。

表面上看，这是一场「养虾大会」；但更准确地说，它像是一场针对未来组织方式的提前演练。

因为当AI真正开始「干活」之后，问题就不再是「要不要用AI」，而是：

你准备怎么和它一起工作，怎么管理它，怎么放大它，又怎么限制它。

而这，可能才是2026年真正值得反复讨论的产业命题。

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