在中关村论坛期间，众智FlagOS 2.0正式亮相，标志着我国在智能计算基础设施领域迈出重要一步。这一面向多元AI芯片的统一开源系统软件栈重大升级版本，实现了从大模型专用到科学计算全领域的覆盖，为智能体时代提供了核心智算支撑。同期，Flageval（天秤）大模型评测体系与Eclipse基金会签署战略合作协议，中关村人工智能开源联盟也宣布正式发起，共同推动AI产业生态建设。
FlagOS 2.0的研发汇聚了23家核心机构的智慧，包括北京智源研究院、中科加禾、中科院计算所等知名科研院所和企业。该版本支持范围全面扩展，不仅涵盖大模型训练推理，还延伸至具身智能与科学计算领域。为提升大模型性能，研发团队同步推出了Triton-TLE编程语言、AI算子自动生成平台KernelGen 2.0、FlagOS Skills 1.0智能体技能库等多项创新成果，构建起完整的技术与生态服务体系。
在芯片支持方面，FlagOS 2.0创造了全球纪录，成为支持芯片种类最多的AI系统软件栈。该版本率先实现对18家厂商32款AI芯片的全场景支持，应用场景从数据中心延伸到边缘推理和机器人云边协同，真正实现了从云到端的全覆盖。这一突破为智能体跨芯片、跨场景、跨平台运行提供了基础保障，解决了普适计算的关键难题。
技术突破体现在多个维度。FlagOS 2.0构建了"1+6"算子库体系，算子总数达497个，覆盖大模型和科学计算全域，成为全球最大的多芯片算子库。多芯片统一编译器FlagTree v0.5发布Triton-TLE编程语言，支持31种原语在三大代表性架构上验证，性能接近甚至超过各芯片原厂C语言实现。FLIR统一中间表示层预览版的发布，则让不同芯片可以共享统一编译优化，首批支持华为昇腾、清微智能、ARM AIPU等芯片。
针对行业应用需求，FlagOS 2.0推出了多项专业化解决方案。FlagScale统一插件体系形成面向多元AI芯片的统一插件中枢，覆盖推理、训练、强化学习全流程。FlagOS-Robo训推一体化多芯片框架支持具身智能大模型训练推理，打通训练-推理-仿真评测全流程。KernelGen 2.0算子自动生成平台在6款AI芯片上实现高于95%的生成正确性，超过50%的算子性能优于芯片原生实现。FlagRelease平台已面向12款硬件发布70多个开源模型实例，覆盖主流大模型。
开发者生态建设取得实质性进展。FlagOS Skills 1.0作为首个面向多种AI芯片的"AI计算专业技能库"，提供12种覆盖模型适配、算子生成等核心场景的技能，支持主流AI编程工具调用。全新上线的SkillHub技能中心，让开发者可以一行命令安装全部技能，大幅降低多芯片开发门槛。这些创新工具使模型迁移效率显著提升，例如使用model-migrate-flagos技能，原本需要数天的模型迁移工作现在可快速完成。
国际合作方面，Flageval与Eclipse基金会的战略合作具有里程碑意义。双方将联手打造适配欧洲需求的大模型评测开源项目Paneval，为FlagOS 2.0全技术栈提供欧盟合规的全维度评测验证。这一合作填补了智算基础设施"开发-评测-国际化合规"的生态空白，标志着中国AI评测体系首次深度嵌入全球顶级开源治理生态，为中国AI产业全球化发展筑牢技术支撑。
中关村人工智能开源联盟的发起，为产业发展注入新动能。该联盟由智源研究院、北京大学等单位发起，汇聚超过40家芯片、大模型、科研院所等机构，以众智FlagOS 2.0为核心底座，通过设立研发基金、搭建认证平台等举措，持续推进技术迭代与产业落地。联盟将立足中关村产业优势，构建自主可控AI开源生态，助力人工智能科技自立自强。
