龙蜥社区（OpenAnolis）
智焕新生·生态聚变！2026 龙蜥大会议题征集正式启动
墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 通过墨衍一键同步至各平台 可同步平台 CSDN微信公众号微博知乎掘金百家号博客园抖音小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要 关注 + 加入社区AI Agent 的发展正为操作系统创新打开新的空间。2026 龙蜥操作系统大会（简称 2026 龙蜥大会）计划于 12 月 29 日在北京中关村国家自主创新示范区会议中心举办，大会由中国计算机学会开源发展技术委员会、泛在操作系统开放社区、中国开源软件推进联盟指导，龙蜥社区主办，阿里云、中兴通讯、海光信息、Intel、浪潮信息、Arm、AMD 等 25 家理事单位共同承办。
2026 龙蜥大会以“智焕新生·生态聚变——Agent 驱动操作系统全生命周期进化”为主题，大会预计吸引千余名产业代表、专家与开发者参与，以 AI 原生技术赋予操作系统“新生”，以多方联合创新推动生态“聚变”。大会致力于凝聚政产学研创新合力，推动国产操作系统向 AI 原生演进，以开源协作促进产业生态共荣，为我国数字经济高质量发展构筑开放、可信、可持续的基础软件底座。
今年，在龙蜥大会看见什么、连接什么？
从 2023 年的“云智融合·共筑未来”，到 2024 年的“进化·重构·赴未来”，再到 2025 年的“生态共融·智驱未来”，龙蜥大会一直在追问：面对 AI 带来的变化，操作系统如何演进，生态伙伴如何协同？
今年，我们把问题再向前推进一步：当 Agent 不只回答问题，而是开始参与系统任务，操作系统从研发、构建、部署，到运行、调优与维护的全生命周期，会怎样改变？2026 龙蜥大会将设立 1 场主论坛，5 场分论坛，把 Agent 驱动操作系统全生命周期进化的讨论，与产业需求、工程实践和开放协作连接起来。
对于企业决策者，这里是研判产业趋势、评估技术投入与应用价值、寻找生态合作方向的窗口；对于关注技术趋势的你，这里是交流架构新思路、探讨系统与智能体如何协同演进的机会；对于正在推动方案落地的团队，这里是分享智算场景实践、讨论性能与安全挑战、与上下游伙伴交换经验的平台；对于开发者和开源贡献者，这里也是探讨如何将系统经验沉淀为可复用技能、让个人探索融入生态共建的空间。
我们希望，通过这场大会，让前沿探索与真实需求相遇，让不同领域的技术能力找到协作的切入点，让更多有价值的经验从一个团队走向整个生态。既共同看清变化，也一起讨论如何行动——这是大会的意义，也是邀请你参与的理由。
龙蜥已发出邀请，期待你的实践与见解
秉承龙蜥社区开放协作的精神，诚邀广大业界同仁、生态伙伴和开发者提交演讲议题，分享操作系统及上下游领域的前沿技术、创新实践与产业洞察。欢迎你带着思考与实践，来到龙蜥大会，与同行一起讨论操作系统的下一种可能。
演讲议题征集
本次龙蜥大会分论坛将聚焦 Agentic OS、AI Infra、AI Security、Agentic CPU、AI Native 五大主题方向，从智能体与操作系统协同演进、智算基础设施、AI 与系统安全、处理器与系统协同、AI 原生能力及系统级技能实践等层面，探讨 Agent 驱动操作系统全生命周期进化的新路径。此外，本次大会将同期举办第二期 SkillHub Workshop，围绕 AI 框架部署与优化、安全基线与加固、硬件驱动与调优、系统诊断与调优四大方向，分享系统级技能与最佳实践，推动技能成果从汇聚共享走向实战深耕。我们诚邀技术专家、生态伙伴和开发者，分享前沿研究、工程实践与典型应用案例，交流技术落地中的关键挑战与解决思路，让一线经验成为可借鉴的实践，让创新探索连接更多生态合作机会。若涉及社区合作成果（如联合白皮书、战略合作计划）发布，亦可通过“发布仪式”通道提报。
议题征集截止时间：11.12-11.20。
入选通知安排：11.23。
征集咨询联系人及联系方式：龙蜥社区助手-小龙（微信：openanolis_assis）。
议题征集提交链接：https://openanolis.mikecrm.com/FuG8Wq7
建议提报时提供演讲题目、内容摘要、嘉宾简介及准确的联系方式，便于组委会了解议题并沟通后续安排。与此同时，2026 龙蜥大会报名正式开启！前 100 名报名且参会的小伙伴可在活动现场“龙蜥礼物岛”领取龙蜥限量周边一份！更多龙蜥大会动态及详细议程，欢迎持续关注龙蜥公众号【OpenAnolis龙蜥】！
2026 龙蜥大会参会报名链接：https://hd.aliyun.com/form/9431
（图/前 100 名报名参会限量礼品示意）
2026 龙蜥大会重要日期
|
项目 |
时间 |
|
大会报名开放注册 |
11.12 |
|
议题征集截止 |
11.20 |
|
议题入选通知 |
11.23 |
|
大会官网上线 |
11.18 |
|
议程公布 |
12.01 |
往届龙蜥大会精彩回顾
截至目前，龙蜥大会已举办 3 届，4 大产业发展主论坛、300+场前沿技术分享，中央网信办信息化发展局负责同志出席并致辞，北京市网信办、北京市经信局、海淀区委网信办等领导莅临指导，中国工程院院士陈左宁，中国科学院院士梅宏，中国工程院院士陈纯，中国科学院院士王怀民，中国工程院院士倪光南，中国工程院院士郑纬民，清华大学教授、青海大学校长史元春，中国 Linux 先行者宫敏，北航网安学院院长、教授刘建伟，北京大学计算机学院教授、副院长、中国计算机学会开源发展委员会副主任周明辉，阿里巴巴合伙人、阿里云智能集团高级研发副总裁蒋江伟等一众领导、院士、专家、高管接连重磅亮相，与 1200+生态伙伴，3000+ 开发者共同探讨云智融合浪潮下如何协同打造中国操作系统黄金时代。
在龙蜥大会主论坛上，我们也会为“五周年特别贡献、最佳合作伙伴、最佳用户案例、最佳应用实践（个人）、卓越贡献、个人突出贡献、最佳 SIG ”等年度优秀贡献者进行颁奖，邀请院士、企业高管、高校教授等为获奖企业和个人现场颁发荣誉。
除了干货满满的技术分享外，龙蜥大会现场还精心策划了丰富多彩的特色活动，全方位打造沉浸式技术盛会体验，包括技术 Workshop、龙蜥实验室、龙蜥技术培训认证、龙蜥大讲堂近 10 场路演，多个上手体验教程，趣味打卡及互动抽奖环节，1000+ 份龙蜥精美周边，让超 3000 位参会者深度参与、满载而归。
图/往届大会精彩瞬间（部分）
更多龙蜥大会动态，点击这里查看。
—— 完 ——
相关推荐
状态估计【扩展卡尔曼滤波算法的神经网络训练】BP神经网络、扩展卡尔曼滤波EKF+BP、粒子滤波PF轨迹估计研究（Matlab代码实现）
内容概要：本文围绕状态估计与神经网络融合技术展开研究，重点介绍了扩展卡尔曼滤波（EKF）与BP神经网络的联合算法（EKF+BP）以及粒子滤波（PF）在轨迹估计中的应用。资源基于Matlab/Simulink平台，提供了BP神经网络、EKF+BP融合算法和PF的完整代码实现，旨在通过仿真手段提升非线性系统的状态估计精度。文中不仅涵盖了卡尔曼滤波系列（如UKF、EKF、PF）的基本原理与实现方法，还展示了其在风电预测、电池寿命预测、无人机状态估计、雷达跟踪等领域的广泛应用，突出其在复杂动态系统建模与轨迹预测中的实用价值。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事自动化、控制工程、电气工程、人工智能及相关领域的研究生、科研人员和工程技术人员。; 使用场景及目标：①深入理解并掌握扩展卡尔曼滤波与BP神经网络融合的建模机制与实现流程；②开展非线性系统的状态估计与动态轨迹跟踪仿真研究；③应用于无人机导航、机器人定位、电力系统状态监测、信号处理等领域的算法开发与系统优化。; 阅读建议：本资源以Matlab代码为核心，建议读者结合提供的仿真模型与参考文献动手实践，重点关注EKF与BP网络的参数配置、融合策略设计及滤波性能对比，通过比较UKF、EKF与PF等不同滤波算法的估计效果，深化对状态估计算法优劣与适用场景的理解。
科技中介服务机构如何降低技术评价服务成本？.docx
科技中介服务机构如何降低技术评价服务成本？
单相PWM整流器基于直流电流控制+虚拟dq两种闭环控制仿真【2个仿真+参考资料】
内容概要：本文详细介绍了单相PWM整流器基于直流电流控制与虚拟dq两种闭环控制的仿真研究，包含两个完整的Simulink仿真模型及相关参考资料。通过构建控制系统模型，分别实现对直流电流的直接调节和在虚拟dq坐标系下的解耦控制，旨在提高整流器的动态响应性能与稳态精度，同时确保单位功率因数运行。文中系统阐述了两种控制策略的设计原理、坐标变换机制、PI调节器参数整定方法及系统稳定性分析，并通过仿真结果对比验证了各自在动态响应、抗干扰能力和稳态误差等方面的性能特点，充分展示了其在现代电力电子系统中的适用性与优势。; 适合人群：具备电力电子与电力传动基础知识，熟悉Simulink仿真环境，从事新能源变换器、PFC控制或电机驱动等相关领域研究的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标：①掌握单相PWM整流器的基本工作原理与数学建模方法；②学习并比较直流电流控制与虚拟dq控制两种主流闭环控制策略的设计流程与性能差异；③应用于实际项目中如充电桩、光伏逆变器、UPS等场合的控制系统开发与优化。; 阅读建议：建议结合提供的仿真模型边操作边学习，重点关注控制框图搭建、坐标变换模块实现及PI参数调试过程，同时参考相关文献深入理解控制理论背景，以提升实际工程应用能力。
高校技术转移办公室人员如何高效筛选优质科技成果？.docx
科易网基于AI模型+行业大数据，在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景，推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案，推动科技创新与产业创新智能化发展。
两相交错并联Boost电路仿真模型（Simulink仿真实现）
内容概要：本文详细介绍了“两相交错并联Boost电路仿真模型（Simulink仿真实现）”这一电力电子系统仿真资源，隶属于一个涵盖多种主流电力变换器拓扑与先进控制策略的综合性仿真资料库。该资料库以Simulink为主要仿真平台，集成了2.5kW双相交错并联Boost电路、全桥/半桥LLC谐振变换器、双向CLLC、三相维也纳（Vienna）PFC、图腾柱PFC等多种典型电路的仿真模型与配套设计资料。其核心技术不仅包括开环、闭环、软启动、双闭环PI控制等基础控制方法，更深入涵盖了中点电位平衡、恒压恒流双竞争闭环、变频与移相混合控制、模型预测控制（FCS-MPC）等前沿控制算法的实现。此外，资源体系还整合了Mathcad计算书、参数设计报告、PPT说明文档等，构建了从理论推导、参数设计到仿真验证的完整闭环，充分体现了理论与实践的高度融合。; 适合人群：具备扎实的电力电子技术与自动控制理论基础，从事新能源发电、电力变换、工业电源、电动汽车等领域研究与开发的研究生、科研人员及研发工程师。; 使用场景及目标：①系统学习并复现各类DC-DC、AC-DC变换器（如Boost、LLC、Vienna PFC等）的工作原理与核心控制策略；②开展电力电子系统相关的科研项目，支撑拓扑结构创新、控制算法优化、关键参数设计与系统性能验证等工作；③作为毕业设计、课程大作业或工程项目开发的标准化参考模板。; 阅读建议：此资源以仿真为核心，强调理论分析与工程实践的紧密结合。使用者应结合所提供的Mathcad计算书与设计报告，深入理解电路参数的设计依据和控制策略的实现逻辑，并在Simulink环境中动手调试模型，通过细致观察波形变化、定量分析数据结果，来深化对电力电子系统动态特性与稳态性能的理解。
