2025全球CEO峰會以“你好，數字具身！”為主題，圍繞架構創新、AI與EDA深度融合、軟硬件協同、系統級互聯等芯片設計熱點話題，邀請了行業專家學者、全球芯片設計產業鏈代表性企業，探討和分享了產業前沿的最新技術和行業最新的發展趨勢。
當前，AI 技術已經從“輔助工具”升級為芯片設計的核心驅動力。一方面，AI技術正從前端架構探索、后端物理實現、驗證測試到制造良率全鏈路滲透芯片設計，顯著提升設計效率、降低成本并加速新技術的落地。另一方面，數據安全、模型可信度、跨工具兼容以及人才培養成為行業必須同步解決的關鍵問題。
值得一提的是，數字具身概念通過數字孿生與AI代理的深度融合，使得芯片設計不再是孤立的電路工程，而是面向真實物理系統的全生命周期協同優化。未來，隨著AI與EDA深度融合，芯片研發將更趨向自動化、模塊化、智能化，為算力需求持續增長提供堅實的硬件支撐。
AspenCore 亞太區總經理、亞太區總分析師張毓波致辭
11月25日，作為2025國際集成電路展覽會暨研討會的主論壇活動，2025全球CEO峰會以“你好，數字具身！”為主題，圍繞架構創新、AI與EDA深度融合、軟硬件協同、系統級互聯等芯片設計熱點話題，邀請了行業專家學者、全球芯片設計產業鏈代表性企業，探討和分享了產業前沿的最新技術和行業最新的發展趨勢。
魏少軍教授：得算力者得天下
在本次峰會上，中國半導體行業協會IC設計分會理事長、清華大學集成電路學院教授魏少軍博士圍繞“中國算力半導體公司的發展之路”這一主題，指出中國在AI領域正走上一條不同的發展道路。
清華大學集成電路學院教授魏少軍
他介紹，從AlphaFold2蛋白質結構預測到GPT-3大模型訓練，算力的提升使得原本需要數月的計算任務縮短至天級完成。預計到2025年全球數據量預計將達到175ZB。而數據爆炸式增長對計算能力提出更高要求。算力需求每年增長約10倍，充足的算力已成為人工智能發展的基礎條件。這也使得“得算力者得天下”成為行業共識。
當前的人工智能算法發展仍處于初級階段。魏少軍以LeNet、AlexNet、LRCN為代表的三個模型分別專注于手寫體識別、圖像分類和視頻理解，這些模型的結構各異，說明目前尚無一種算法能夠涵蓋所有應用場景。而每種算法對應特定應用的特點，帶來了巨大的計算挑戰。
他還指出，為應對這些挑戰，我們需要新型的智能計算引擎，其應具備三個特點：可編程能力以適應各類應用；計算和存儲密集型以支持大規模數據處理；高能效以支持從云端到邊緣的遷移。在此基礎上，AI正在催生第六代電子計算機——AI超級計算機，其特點是超高速、高精度、海量參數處理能力。
盡管中國在先進工藝（≤5nm）方面受到限制，但必須尋求顛覆性技術創新，比如通過3D混合鍵合將存儲器與邏輯芯片集成近存計算芯片；軟件定義近存計算芯片設計等。
魏少軍劇透了基于國產14nm邏輯工藝+18nm DRAM工藝，通過軟件定義近存計算芯片技術，可以實現比肩英偉達4nm芯片的性能。采用這種技術構建Z級（10²¹ Flops）超算中心，能耗和成本均可大幅降低。與傳統架構相比，軟件定義近存計算芯片可實現能耗降低85%，成本僅為傳統方案的57%。
西門子EDA彭啟煌：AI重構世界，軟件定義未來
在AI技術席卷全球的當下， 西門子EDA全球資深副總裁兼亞太區總裁彭啟煌強調，“以人工智能驅動的軟件是未來趨勢”，而當今復雜的終端系統必須始于數字世界，提出了貫穿全場的核心框架——“軟件定義（Software-Defined）、人工智能加持（AI-Powered）、芯片賦能（Silicon-Enabled）”。
西門子EDA全球資深副總裁兼亞太區總裁彭啟煌
彭啟煌指出，“我們的世界依賴半導體，且這種依賴性正在加速”。從半導體供應鏈的穩定保障到可持續發展目標的推進，從人工智能的技術突破到軟件生態的持續完善，推動產業進入高速增長期。
盡管AI機遇巨大，但產業發展仍面臨重重障礙，主要體現在復雜性、成本與人才的三重考驗，此外還面臨著一系列系統級難題，比如多域系統設計要求軟件、電子與機械的協同優化，但碎片化的工作流與孤立的團隊導致效率低下與開發延誤；AI應用對性能與功耗的平衡提出更高要求，PPA（性能、功耗、面積）優化難度加大；隨著軟硬件在系統中的主導地位提升，系統可靠性風險增加；異構集成的推進面臨封裝、散熱、互連性與可擴展性的多重壁壘等。
面對重重挑戰，西門子提出的解決方案是構建“最全面的數字孿生”，最終實現“軟件定義、人工智能加持、芯片賦能的系統之系統”。這一全面數字孿生始于軟件、功能IC、物理IC、制造、3D IC、電子系統等多個核心環節，覆蓋從架構探索與IP選擇、IC功能設計與驗證、物理設計與驗證，到先進節點設計與制造、封裝集成、電子系統全流程開發的完整鏈路。
EETimes Nitin Dahad：AI正影響芯片行業及更廣泛的生態系統
2025年，人工智能正以前所未有的速度重塑全球半導體產業。Nitin Dahad指出，AI不僅改變了芯片設計方式，更深刻影響了整個生態系統——從先進封裝、制造工藝到冷卻技術、能效管理，乃至硅光子學與邊緣計算的興起。
EETimes主編Nitin Dahad
Nitin Dahad表示，當前AI對算力的巨大需求推動數據中心規模急速擴張，也帶來了能耗與散熱的嚴峻挑戰。液冷、直冷甚至片內冷卻等創新方案應運而生。與此同時，傳統芯片架構難以滿足AI負載，3D堆疊、近內存計算、高帶寬存儲（HBM）以及新型晶體管技術（如GAA、FinFET演進）成為研發焦點。應用材料公司和IMEC等機構已描繪出清晰的“埃級”制造路線圖，預示邏輯芯片將持續進化以支撐AI發展。
Nitin Dahad提到，數據傳輸正從電走向光，實現更高效率與更低延遲，也推動了硅光子技術的規模化應用。據預測，到2030年，硅光子收發器將占據數據中心光模塊市場超50%份額。這一轉變標志著數據傳輸正從電走向光，實現更高效率與更低延遲。他表示，這一技術已成為解決數據中心帶寬瓶頸的關鍵。
Nitin Dahad還介紹，AI正從云端走向邊端側，特別是延遲、安全與隱私問題凸顯，邊緣AI重新獲得重視。他提到，“馬斯克認為，人形機器人將蜂窩移動市場規模更大”，機器人也將超越人類，比如機器人在外科手術中的精確度將超過人類。
此外，他還提到自動駕駛汽車、軟件定義車輛、碳化硅功率器件等前沿領域的發展，這些領域也在AI驅動下加速融合。
安謀科技梁雅莉：踐行“AI Arm China”戰略，賦能中國本土AI創新
“AI無處不在，這應該是大家感同身受的。” 安謀科技（Arm China）執行副總裁梁雅莉表示，AI正出現從云端向邊端側滲透，比如智能汽車、個人電腦、智能手機和各種的互聯網的設備。而在這一趨勢下，邊端側會在本地會產生大量的數據，要將這些數據傳輸到云端會面臨多重挑戰：一是實時響應；二是隱私安全；三是能效成本；四是技術成熟性。
安謀科技（Arm China）執行副總裁梁雅莉
隨著AI處理器逐漸在邊端側去部署和應用，“這不僅僅是一個用戶體驗的提升，更是徹底重塑了所有行業的底層邏輯。” 梁雅莉認為，AI+正深度重構所有行業，已經從原來作為一種工具，到現在變成一個賦能各行各業的技術，重新定義我們的業務流程。
梁雅莉認為，在AI時代，我們需要新的計算機平臺，“在整個AI+在重構行業的過程中，需要從六大維度定義未來計算平臺，包括AI模型規模的擴大、AI應用多元化、端側AI爆發、設計復雜度和成本不斷上升、能效需求持續提升、創新速度飆升。” 她表示，這些趨勢都會要求未來計算平臺能夠兼顧高性能、高能效以及高拓展性，而下一代計算平臺也需要實現從云到端的全場景的AI的部署。
最近，安謀科技發布了最新的發展戰略——“AI Arm China”。梁雅莉認為，中國是全球AI的競技場，也是不可忽視的AI市場。她介紹，“AI Arm China”戰略代表公司將聚焦AI技術突破，推動“All in AI”產品戰略，加速端側AI與大模型應用，同時整合Arm全球技術生態，深化中國本土創新，賦能智能計算產業，“AI的中文發音是中文的‘愛’。我們會以AI為文化內核，全員聚焦人工智能創新。”
為了把握AI趨勢，服務中國市場，安謀科技重點布局了四大自研IP，分別是“周易”NPU、“星辰”CPU、“山海”SPU、“玲瓏”多媒體系列。梁雅莉表示，這四大自研IP的命名都遵循了中國傳統的文化，也代表安謀科技扎根、服務中國市場的決心。
思特威金方其：具身智能，從“看見”開始
思特威高級副總裁金方其表示，賦予機器視覺能力的核心器件，正是CMOS圖像傳感器（CIS）。過去十年，CIS從手機攝像頭走向汽車、工業、醫療乃至空間探索，其角色早已超越“拍照工具”，演變為智能系統感知物理世界的第一道神經末梢。尤其在“具身智能”加速落地的今天，CIS的性能邊界，直接決定了智能體對現實世界的理解深度。
思特威高級副總裁金方其
金方其指出，區別于僅依賴虛擬計算的離身智能，具身智能是數字世界與物理世界的深度融合，是一種基于物理實體開展感知和行動的智能系統。其核心在于通過智能體（如機器人、無人車等）與環境實時交互來獲取信息、做出決策并執行動作，從而產生智能行為與適應性。這一模式的關鍵特征，是形成“感知—認知—決策—執行”的閉環。在所有這些場景中，都離不開一個核心組件——CIS。
隨著具身智能發展，機器人已廣泛應用于智能制造、醫療健康、物流服務及家庭服務等場景。金方其表示，在機器視覺中，CIS必須能應對高速運動目標的精準成像。全局快門一次曝光即可讓整個畫面時間同步，避免“果凍效應”變形，這對AI識別至關重要。實測顯示，采用SmartGS™技術拍攝高速轉動風車時形態清晰無變形，而卷簾快門則出現明顯扭曲。該技術已廣泛應用于無人機、ITS、家用/商用機器人、車載DMS/OMS、掃地機器人、工業相機、AR/VR、AI PC等場景。
他認為，當越來越多的智能體走進真實世界，它們能否“看清”現實，將成為決定這場智能革命成敗的關鍵。在這場變革中，CIS，正默默扮演著那個不可或缺的起點角色。
英諾達王琦：AI芯片“降功耗”的破局之道
在英諾達創始人、CEO王琦博士看來，AI算力發展正從“大力出奇跡”的粗放階段，轉向“高能效、高智慧”的精細時代。“唯有從設計源頭系統性地解決功耗問題，才能真正突破大算力時代的能效瓶頸。”
英諾達創始人、CEO王琦博士
在算力爆發的時代，芯片功耗問題已經超越了傳統意義上的技術范疇，演變為影響企業核心競爭力的戰略要素。王琦將高功耗帶來的挑戰系統性地歸納為三個關鍵維度：一是技術維度：物理極限的嚴峻挑戰；二是商業維度：市場競爭力的直接威脅；三是戰略維度：發展路徑的根本抉擇。
在深入分析行業痛點的基礎上，王琦指出了當前芯片設計流程中存在的三個根本性瓶頸：瓶頸一：優化窗口的時效性困境；瓶頸二：分析效率的工程學挑戰；瓶頸三：工具生態的協同性難題。面對以上瓶頸，英諾達提出了“前端介入、全程協同”的解決方案，其中EnFortius®凝鋒®系列低功耗EDA工具，可在架構設計、RTL編碼等早期階段就開展功耗優化工作。這種全流程的協同優化模式，不僅解決了各個階段的具體問題，更重要的是建立了貫穿始終的功耗優化體系，使功耗管理從被動應對轉變為主動規劃，從局部優化升級為系統優化。
王琦介紹，英諾達曜奇®系統驗證云平臺(EnCitius® System Verification Studio)平臺具備以下特點：基于Palladium Z1/Z2/Z3硬件仿真系統構建，其總仿真容量超100億門，單設計最大容量達46億門；提供PCIe、CXL、USB、Video、Ethernet等各類接口板；數據加密傳輸、物理隔離、專業防火墻保障客戶設計安全。
此外，他還介紹說，該平臺不僅提供仿真資源，更與EnFortius工具鏈深度融合，實現“基于硬件的功耗驗證閉環”，為功耗分析提供準確的信號活動信息，助力客戶在早期完成架構優化與功耗調優。
Philippe Notton：歐洲半導體市場的本土化處理器之路
當前復雜的全球地緣政治環境，推動歐洲將半導體產業主權提升至戰略高度。SiPearl 公司創始人兼首席執行官Philippe Notton提到，多重因素共同催生了歐洲對本土硬件的迫切需求。
SiPearl公司創始人兼首席執行官Philippe Notton
數據顯示，歐洲在超級計算領域具備顯著的規模優勢。2025 年 11 月發布的全球超級計算機 TOP500 榜單中，歐洲（不含俄羅斯）擁有 148 臺超級計算機。盡管歐洲消耗了全球三分之一的超級計算資源，卻僅供應全球5%的超級計算設備，更關鍵的是，當前歐洲超級計算機所使用的處理器中，歐洲本土產品占比為 0% 。市場份額主要被美國企業主導，其中 AMD 占比 50%、Intel 占比 40%、NVIDIA 占比 7%，其余 3% 由 NEC、IBM、Fujitsu 等企業瓜分。這種技術依賴對歐洲的安全、知識產權與產業競爭力構成嚴重威脅。
面對歐洲半導體產業的困境，Philippe Notton介紹，SiPearl 提出了“以歐洲處理器強化歐洲主權” 的核心解決方案，通過自主設計與無晶圓廠模式的結合，破解本土制造難題，實現技術自主可控。SiPearl 借鑒美國半導體企業的成功經驗，采用 100% 代工制造的無晶圓廠模式，不自建生產工廠，而是將制造環節委托給技術成熟的臺積電。
Philippe Notton表示，無晶圓廠模式讓 SiPearl 能夠聚焦核心優勢，集中資源投入處理器設計與技術創新，規避重資產運營的風險，同時借助臺積電的先進工藝實現產品量產，兼顧效率與成本。
他介紹，SiPearl 推出的首款處理器 Rhea1，被稱為 “歐洲有史以來設計最復雜的處理器”，采用臺積電 N6 先進工藝，在性能、架構與集成度上實現多重突破：核心架構搭載 80 個 Arm® Neoverse V1 內核，超過 610 億個晶體管，配備 4 個 DDR5 接口，同時通過 2.5D 先進封裝技術搭載 4 組 HBM 高速緩存，總容量達 64GB。這款處理器專為 HPC 與 AI 場景設計，可廣泛應用于能源、健康醫療、AI 推理等領域，目前已進入量產階段，2026 年初將開始樣品交付。
芯原股份汪洋：AI ASIC平臺加速端側AIGC規模部署和演進
“當你的手機能在本地運行270M參數的大模型、完成25輪對話僅耗電0.75%；當你的眼鏡能實時識別路人身份并生成對話建議；當你的玩具能記住孩子的名字、情緒和偏好，并講出專屬故事——我們便知道：生成式人工智能（AIGC）正從云端走向終端，從演示走向日常。” 芯原股份董事、首席運營官、執行副總裁、全球銷售負責人汪洋表示，端側AIGC爆發背后的關鍵推手是專用人工智能芯片（AI ASIC）平臺。
芯原股份董事、首席運營官、執行副總裁、全球銷售負責人汪洋
汪洋指出，根據第十三屆芯原CEO論壇五大預測之一（2024年1月）：到2028年，中國基礎大模型數量將少于10個。“百模大戰”終將回歸理性，模型競爭將從數量轉向效率，從云端轉向終端。
一個顛覆性的趨勢正在形成。根據第十三屆芯原CEO論壇提出的另一五大預測之一：到2028年，用于端側微調卡和推理卡的銷售額將超過用于云側的訓練卡。這一判斷標志著AI產業重心正從“云重端輕”轉向“云邊協同、端側主導”。汪洋表示，驅動這一拐點的核心，是AI正在經歷一場根本性的“遷徙”——從集中式云端走向分布式終端。這一范式轉變包含兩大維度：一是價值重構；二是能力進化。
面對端側AIGC對算力、功耗、成本的極致要求，通用芯片已難勝任。汪洋強調：“只有ASIC，才能同時滿足高性能、超低功耗與大規模量產的成本控制。”
芯原依托其全球領先的半導體IP組合與一站式芯片定制能力，構建了覆蓋“IP→Chiplet→SoC→系統方案”的AI ASIC平臺，已在眾多AI應用場景中實現應用。
他還介紹，作為中國半導體IP第一股，芯原是全球唯一同時擁有六類處理器IP（NPU、GPU、VPU、DSP、ISP、Display Processing）的公司，在AI ASIC領域具備不可復制的平臺優勢。其IP組合覆蓋從感知、計算到顯示的完整數據通路，可為客戶提供一站式芯片定制服務。
星宸科技林永育：構建持續創造價值的系統性優勢
林永育介紹，星宸科技脫胎于擁有輝煌歷史的晨星半導體，這支“志同道合、能征善戰”的團隊在2017年創立之初，便確立了“務實、反思、開放”的價值觀與“QSIP”的經營哲學。2017年，人工智能芯片的創業熱潮席卷而來，無數公司以“AI芯片”的名義涌現，但星宸科技并未盲目追逐熱點。星宸科技敏銳地洞察到，AI本身不是一種獨立技術或者獨立應用，而是一種賦能技術，一個“大腦”。而若要成就一家偉大的芯片公司，就必須為這個“大腦”找到與之緊密協同的“眼睛”和“耳朵”——即具體的應用場景。
星宸科技董事長林永育
當時的安防市場群雄并起，卻并無絕對的霸主時，星宸科技看到了機會。經過審慎評估，結合團隊在Mstar時代積累的深厚視頻、圖像與顯示技術底蘊，最終將星宸科技的航向精準錨定在智能安防領域。林永育表示，星宸科技這種對“第一”的執念，并非虛榮，而是源于對半導體產業規律的深刻洞察——只有成為頭部，才能掌握定義權、定價權與生態主導權，從而在內卷化的競爭中構建起真正的護城河。
不過，戰略藍圖從來無法自動兌現為市場勝利。林永育在分享中毫不避諱地談及創業路上的“一地雞毛”：技術的瓶頸、供應鏈的挑戰、以及“極致的內卷競爭”。他直言“從來沒有藍海”，企業能做的唯有直面現實，將挑戰轉化為能力建設的契機。星宸科技的核心競爭力，正是在這樣的磨礪中，沉淀為一個相互咬合、協同發力的精密系統：一是全面且可復用的平臺化技術能力”；二是端到端的系統解決方案能力”；三是通過“精準高效的市場鏈接能力”。
這一戰略體系的成效已得到市場的有力驗證。自2021年起，星宸科技在智能安防攝像頭AI SoC領域的出貨量已穩居全球第一，實現了從戰略布局到市場結果的完美閉環。但“一馬當先”在星宸科技的語境中，從來不是一個終點，而是一個新的起點。其未來的宏大敘事，是“一個平臺支撐N條增長曲線”的生態化擴張。
如今，在安防領域驗證過的核心能力平臺，正被高效地復用于智能汽車、智能機器人、智能工業等新興賽道，形成一個持續迭代、自我強化的動態管理體系。在智能汽車領域，星宸科技從行車記錄儀芯片切入，已成功進入車規市場，今年出貨量近200萬顆，并計劃在3-5年內沖擊L2及以下輔助駕駛芯片年出貨超千萬顆的目標；在機器人領域，其掃地機芯片年出貨已超千萬顆，成為細分市場頭部，并規劃向割草機、泳池清潔機乃至人形機器人逐步延伸；更具前瞻性的是，公司已布局激光雷達，旨在打造“感知+計算”協同的解決方案，形成更完整的技術壁壘。
CoreLab Technology吳雄昂：共建AI時代開放芯片架構
“每一次指數級計算增長的浪潮都將催生一類具有新處理器架構的設備。” CoreLab Technology董事長吳雄昂特別闡述了計算技術發展的三個階段：PC互聯網時代以x86+Windows和Intel為代表；移動互聯網時代以Android和ARM為核心；AI計算時代則轉向開源軟件與開源處理器架構（如RISC-V）。他引用Jim Keller名言“開放最終會獲勝”，強調技術演進中開放生態的重要性。
CoreLab Technology董事長吳雄昂
在AI計算時代，巨大的算力需求推動新計算架構的演進。吳雄昂表示，從移動互聯網時代的標準處理器（ARM），到加速計算時代（GPGPU，如NVIDIA、AMD），再到當前的AI計算時代，他強調定制化AI芯片（ASIC）的重要性，如Google和Tesla的專用芯片。他提出了“大模型是新OS，多樣化自主AI終端將無所不在”的觀點。其中，人形機器人、自動駕駛、自主AI終端將是AI應用的新終端形態。
吳雄昂認為，基于RISC-V架構構建可定制的大模型處理器平臺，支持統一軟硬件架構下的多類型處理器（XPU）配置，包括CPU、NPU/LPU、GPU和第三方處理器。這些處理器可基于RISC-V處理器基座，分為第三方處理器核、開源處理器核和CoreLab定制處理器核三類。
吳雄昂特別介紹了CoreLab推出的開放可定制計算系統平臺（OpenCSS）。該平臺旨在構建一個可兼容的統一開發系統。他介紹，OpenCSS平臺將定制芯片開發費用降低至行業主流的1/3，開發周期縮短至1/2，顯著提升了效率與成本效益。他還表示，“我們的使命是賦能創新者，在高性能人工智能計算領域自主開拓前行。”
研華科技許杰弘：From chip to platform，加速工業AI落地和產品化
邊緣計算與工業AI市場正迎來爆發式增長，預計到2034年市場規模將達到5000億美元，復合年增長率（CAGR）高達24%。這一廣闊的市場空間，源于各行業對智能化升級的迫切需求。研華（中國）嵌入式物聯網平臺事業群總經理許杰弘表示，公司精準把握行業痛點，以“連接AI技術和應用”為核心使命，構建了三大核心競爭力：一是標準化平臺支撐快速部署；二是多方位技術整合能力；三是開放式生態系統構建。
研華（中國）嵌入式物聯網平臺事業群總經理許杰弘
同時，研華科技以“共創繁榮的邊緣人工智能生態”為目標，聯合Intel、Qualcomm、NVIDIA、Axelera AI、AMD、NXP、PHISON、Hailo、瑞芯微等全球優秀企業，構建了開放且有活力的生態系統。許杰弘表示，這種生態協同模式，不僅解決了行業技術碎片化的問題，更通過整合各方優勢，為客戶提供了一站式、全鏈條的Edge AI解決方案，加速了工業AI的落地與產品化進程。
目前，研華科技構建了覆蓋“硬件產品+軟件服務+行業應用”的全棧式Edge AI解決方案，形成了完善的產品布局。他介紹，公司在AI邊緣智能系統（AIR系列）涵蓋四大產品線，AIR-500/700系列具備服務器級計算能力；AIR-300系列主打高性能計算；AIR-100系列聚焦高能效計算；AIR-000系列為輕量級計算方案。
其中，Edge AI SDK作為“無縫Edge AI開發的捷徑”，實現了“即插即用AI”的體驗——通過預配置硬件與優化軟件，簡化開發流程；同時提供GenAI Studio、Inference Kit、Orchestration Platform三大核心工具。GenAI Studio支持企業內部經濟高效地構建、評估和集成自定義LLM；Inference Kit則可在嵌入式操作系統上快速創建和評估高效兼容的AI運行環境；Orchestration Platform簡化大規模邊緣部署中的AI模型與應用更新流程，集成MLOps能力。
許杰弘介紹，面對智能機器人/具身智能的廣闊市場機會，研華科技提出了“從感知到行動”的一體化控制解決方案，通過集成Edge AI技術，協助客戶加速智能機器人的開發與落地。
畢亞雷秘書長：深圳模式的探索與實踐
“技術創新的核心不在于技術的先進性本身，而在于其能否有效轉化為市場價值。這一過程需要構建完整的生態體系，涵蓋人才、機制、平臺與產業協同多個維度。” 深圳市新一代信息通信產業集群促進機構負責人、深圳市機器人協會秘書長畢亞雷介紹，深圳先進技術研究院作為中國科學院、深圳市人民政府與香港中文大學三方共建的新型科研機構，自2006年成立以來，始終以“與國際學術接軌、與粵港澳大灣區產業接軌”為定位。
深圳市新一代信息通信產業集群促進機構負責人、深圳市機器人協會秘書長畢亞雷
畢亞雷提出，科技成果轉化需借鑒市場營銷的“4P理論”，系統解決技術到產品的最后一公里問題：一是產品：聚焦具有工業價值的成果，以客戶需求為導向；二是價格：通過分階段合作與風險共擔機制，實現雙贏；三是渠道：依托工程中心、地方政府平臺、工業實驗室等多元化路徑；四是促銷：通過高交會、電博會等品牌活動，強化科研機構與產業的連接。
其中，深圳先進技術研究院“成果超市”模式成為典型代表。通過將科技成果“擺上貨架”，企業可直觀對接技術需求，該模式被央視報道并入選中國科學院“融合點”行動案例。畢亞雷表示，先進院創新性地將博弈論的“納什均衡”理念應用于產學研合作中。通過建立“聯合實驗室”，將復雜的技術轉化過程分解為多階段合作，明確各方權責與階段性目標。目前，先進院已聯合企業建立265家聯合實驗室，合作金額達21億元，帶動產值超百億。這一模式顯著降低了合作風險，避免了信息不對稱導致的糾紛，成為科研機構與企業“喜聞樂見”的合作范式。
畢亞雷介紹，作為深圳市新一代信息通信產業集群的促進機構，先進院推動構建了規模達2.82萬億元的產業集群，占全國同類產業規模的六分之一。在機器人領域，深圳市機器人協會會員企業達777家，其中上市企業53家，擁有專精特新、國家高新技術企業等資質的企業268家。協會通過發布年度產業發展白皮書、組織國際展會、制定團體標準、開展技能培訓等舉措，構建了覆蓋“產學研用資”的全鏈條生態。
此外，他還介紹，2025年深圳啟動“線上工研院”，以“線上融合+線下服務”模式打通科技成果與市場需求的對接通道。該平臺匯聚企業需求、科研成果與政策資源，通過算法匹配與線下服務結合，推動“企業界出題、科技界答題”的協同機制落地。
本次峰會特別感謝以下企業的贊助與支持：
德州儀器 TI，ADI，西門子，意法半導體，瑞薩電子，MPS，赫聯，Cadence，銘冠國際，瑞凡微電子，必易微，SEEDST INTERNATIONAL ，固勤科技，思特威，偉德國際，躍躍電子，希碼科技，匯佳成電子，驫鑫科技，美特國際，凱新達電子，潤石科技，思諾信電子，華封科技，聯創杰，聚芯憂品，瑞盟科技，安謀科技，鴻鼎業科技，安博電子，普源精電，易達凱電子，香農芯創，安世半導體，美盛電子，Adesio，京北通宇，濟德精密，拍明芯城，凱新達科技，瑞能半導體，卓越飛訊，天鯤科技，Mobileye，晶華微電子，愛芯元智，是德科技，杰理科技，恒安泰達，中電港，云漢芯城，晶宇興科技，芯片超人，Silicon Expert，概倫電子，Chip 1 exchange，華邦電子，英諾賽科，新思想，立創電子，萬國半導體，坤恒順維，集創北方，芯息壤 ，美時龍技術，唯時信，騰訊云，ECAS，迪文科技，中科院深圳先進院，璞勵咨詢，英諾達，睿查森，越疆機器人，星宸科技，SiPearl，VeriSilicon，沃時電子，深萬亨，銘爾達，正品之源
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