在中關村論壇期間，眾智FlagOS 2.0正式亮相，標志著我國在智能計算基礎設施領域邁出重要一步。這一面向多元AI芯片的統一開源系統軟件棧重大升級版本，實現了從大模型專用到科學計算全領域的覆蓋，為智能體時代提供了核心智算支撐。同期，Flageval（天秤）大模型評測體系與Eclipse基金會簽署戰略合作協議，中關村人工智能開源聯盟也宣布正式發起，共同推動AI產業生態建設。

FlagOS 2.0的研發匯聚了23家核心機構的智慧，包括北京智源研究院、中科加禾、中科院計算所等知名科研院所和企業。該版本支持范圍全面擴展，不僅涵蓋大模型訓練推理，還延伸至具身智能與科學計算領域。為提升大模型性能，研發團隊同步推出了Triton-TLE編程語言、AI算子自動生成平臺KernelGen 2.0、FlagOS Skills 1.0智能體技能庫等多項創新成果，構建起完整的技術與生態服務體系。

在芯片支持方面，FlagOS 2.0創造了全球紀錄，成為支持芯片種類最多的AI系統軟件棧。該版本率先實現對18家廠商32款AI芯片的全場景支持，應用場景從數據中心延伸到邊緣推理和機器人云邊協同，真正實現了從云到端的全覆蓋。這一突破為智能體跨芯片、跨場景、跨平臺運行提供了基礎保障，解決了普適計算的關鍵難題。

技術突破體現在多個維度。FlagOS 2.0構建了"1+6"算子庫體系，算子總數達497個，覆蓋大模型和科學計算全域，成為全球最大的多芯片算子庫。多芯片統一編譯器FlagTree v0.5發布Triton-TLE編程語言，支持31種原語在三大代表性架構上驗證，性能接近甚至超過各芯片原廠C語言實現。FLIR統一中間表示層預覽版的發布，則讓不同芯片可以共享統一編譯優化，首批支持華為昇騰、清微智能、ARM AIPU等芯片。

針對行業應用需求，FlagOS 2.0推出了多項專業化解決方案。FlagScale統一插件體系形成面向多元AI芯片的統一插件中樞，覆蓋推理、訓練、強化學習全流程。FlagOS-Robo訓推一體化多芯片框架支持具身智能大模型訓練推理，打通訓練-推理-仿真評測全流程。KernelGen 2.0算子自動生成平臺在6款AI芯片上實現高于95%的生成正確性，超過50%的算子性能優于芯片原生實現。FlagRelease平臺已面向12款硬件發布70多個開源模型實例，覆蓋主流大模型。

開發者生態建設取得實質性進展。FlagOS Skills 1.0作為首個面向多種AI芯片的"AI計算專業技能庫"，提供12種覆蓋模型適配、算子生成等核心場景的技能，支持主流AI編程工具調用。全新上線的SkillHub技能中心，讓開發者可以一行命令安裝全部技能，大幅降低多芯片開發門檻。這些創新工具使模型遷移效率顯著提升，例如使用model-migrate-flagos技能，原本需要數天的模型遷移工作現在可快速完成。

國際合作方面，Flageval與Eclipse基金會的戰略合作具有里程碑意義。雙方將聯手打造適配歐洲需求的大模型評測開源項目Paneval，為FlagOS 2.0全技術棧提供歐盟合規的全維度評測驗證。這一合作填補了智算基礎設施"開發-評測-國際化合規"的生態空白，標志著中國AI評測體系首次深度嵌入全球頂級開源治理生態，為中國AI產業全球化發展筑牢技術支撐。

中關村人工智能開源聯盟的發起，為產業發展注入新動能。該聯盟由智源研究院、北京大學等單位發起，匯聚超過40家芯片、大模型、科研院所等機構，以眾智FlagOS 2.0為核心底座，通過設立研發基金、搭建認證平臺等舉措，持續推進技術迭代與產業落地。聯盟將立足中關村產業優勢，構建自主可控AI開源生態，助力人工智能科技自立自強。