2026上海AI学术交流会：聚焦AI4S、Agent与AI教育，大咖云集

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2026上海AI学术交流会聚焦AI4S、Agent与AI教育，推动沪港AI交流与合作。

原文标题：2026上海首场AI盛宴｜与马毅、Vidal、朱军共探AI4S、Agent与AI教育

原文作者：机器之心

冷月清谈：

2026年3月1日至2日，第三届沪港AI学术交流会将在上海举办，主题为“探本溯源、智启新篇”。本次交流会将聚焦Science for AI、AI Agent与AI for Education三大核心议题，汇聚全球顶尖专家学者，旨在推动人工智能领域的学术交流与合作。作为沪港合作会议机制20周年的重要活动，沪港AI学术交流会致力于打造亚太地区AI学术资源融合的标杆会议。会议内容包括开幕式、全体大会以及多个Workshops，并将通过上海人工智能实验室官方视频号进行直播。

怜星夜思：

1、Science for AI、AI Agent 和 AI for Education 这三个方向，你认为未来哪个方向会率先取得突破性进展？为什么？
2、沪港AI学术交流会选择这三个议题的原因是什么？你觉得这三个方向分别面临的最大挑战是什么？
3、你认为“AI沪港通”对于中国AI发展意味着什么？你对未来的沪港AI合作有什么期待？

原文内容

2026年3月1日至2日，第三届沪港AI学术交流会（Hong Kong-Shanghai AI Forum）将在上海浦东新区举办。本届交流会以“探本溯源、智启新篇”为主题，聚焦Science for AI、AI Agent与AI for Education三大核心议题，汇聚全球顶尖专家学者展开深度对话与思想碰撞。


在沪港合作会议机制建立20周年之际，，于上海、香港两地轮流举办，旨在推动人工智能领域的“AI沪港通”。目前，该会议已，共吸引百余位顶尖学者参与、10万余名观众观看，是亚太地区AI学术资源深度融合的标杆会议。


诚邀AI学者、行业专家参与本届交流会，扫描下方二维码或点击文末“阅读原文”，提交参会信息。



  • 会议地址：上海市浦东新区芳春路500号6号楼4层。

会议议程与嘉宾阵容


本届交流会还将通过上海人工智能实验室官方视频号直播，欢迎预约。



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开幕式及全体大会


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Workshop：Science for AI


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Workshop：AI Agent


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Workshop：AI for Education

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想听AI for Education的！现在AI教育产品鱼龙混杂，希望能听到专家们对AI教育的客观评价，以及如何利用AI更好地促进教育公平。最好能听到一些案例分析，看看AI在实际教学中是如何应用的。

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个人感觉AI Agent最具潜力。现在大模型在感知和决策上进步很快，如果能把这些能力整合起来，让AI像人一样自主完成任务，那将颠覆很多行业。当然，安全和伦理问题也需要重视。

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AI for Education吧。教育资源不平衡的问题太严重了，AI如果能个性化教学，让每个孩子都能得到最好的教育，那才是真正的AI造福人类。虽然现在还有很多挑战，但我觉得这是大方向。

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“AI沪港通”我觉得是一个很好的尝试，能促进两地AI资源的互通有无，优势互补。上海有应用场景和市场，香港有科研实力和国际视野，合作前景广阔。我希望未来沪港能在AI伦理、数据安全等方面加强合作，共同制定行业标准，提升中国AI的国际竞争力。

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我个人更看好AI for Education，教育是根本。如果能利用AI有效提升教学质量，实现个性化学习，就能从根本上改变社会，培养更多优秀人才，反过来推动其他AI领域的发展。而且教育领域的数据相对容易获取，有助于AI模型的训练和优化。

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我觉得AI Agent方向可能性更大。现在大模型发展迅速，Agent是连接模型和现实世界的桥梁，能让AI真正落地应用，解决实际问题，更容易看到成果，也更容易吸引投资和人才。

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这绝对是强强联合！香港的国际化优势和上海的技术落地能力结合，想想就激动。期待未来能看到更多沪港合作的AI项目，比如共同研发智能医疗、智慧城市等解决方案，服务中国乃至全球。

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意味着中国AI发展可以更好地对接国际标准，引进海外人才和技术，同时也能将中国AI的成果推广到国际市场。期待未来沪港能在AI芯片、算法等领域加强合作，共同突破技术瓶颈，占领AI发展的制高点。也可以多一些学生交流项目，现在的年轻人思路广，没准碰撞出什么火花呢。

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我觉得这三个议题都代表了AI发展的关键方向：Science for AI是理论基础，AI Agent是应用落地，AI for Education是人才培养。可能主办方希望通过这三个议题，构建一个完整的AI发展生态。我认为Science for AI的最大挑战是缺乏统一的理论框架；AI Agent的最大挑战是安全性与可靠性；AI for Education的最大挑战是如何避免AI加剧教育不公平。

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我猜是因为这三个方向既有学术深度，又有应用前景，而且都能结合上海和香港的优势。上海在AI应用场景方面更有优势，香港在基础研究和国际合作方面更有优势。这三个方向面临的挑战也各不相同，Science for AI可能更多的是理论突破，AI Agents更多的是伦理和安全问题，AI for Education 更多的是如何平衡效率与公平。

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从科研的角度看，Science for AI是最基础的，但从落地的角度，我觉得是AI Agent。但是这里面也有一些风险，因为目前大家对Agent的定义和理解都不一样，很容易出现一哄而上的局面。另外，如果AI Agent真的能解决问题，那它需要解决什么问题？需要解决谁的问题？会不会出现新的伦理问题？这些都是我们需要思考的。

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这三个议题的选择很有前瞻性啊！Science for AI强调AI的理论基础，避免AI成为“炼丹术”；AI Agent强调AI的自主性和决策能力，是未来AI发展的必然趋势；AI for Education强调AI在教育领域的应用，有助于培养下一代AI人才, 如果让我说挑战，我觉得是 数据、数据还是数据，AI没有高质量、大量的数据就是空中楼阁。