「龙蜥社区“走进系列”MeetUp」是由龙蜥社区与生态合作伙伴联合主办的系列月度活动，每期走进一家企业，聚焦龙蜥社区和合作伙伴的技术、产品和创新动态，展示硬核技术，共建繁荣生态。
6 月 20 日（本周五），龙蜥社区“走进系列”第 18 期将携手中兴通讯举办一场以「面相泛在智算场景的操作系统技术」为主题的 MeetUp，聚焦泛在智算场景下 AI 操作系统的应用与挑战。本次活动邀请了来自阿里云、中兴通讯、浪潮信息、英特尔等企业的技术专家，共同探讨 AI 技术、操作系统安全、大模型推理架构 Mooncake、RISC-V、最佳实践等话题，为 AI 时代国产操作系统的核心竞争力塑造贡献力量。
报名链接：https://openanolis.mikecrm.com/FQHxBKL
本次 MeetUp 演讲亮点一览：
主题：Mooncake 大模型开源生态体系建设与产业应用实践
嘉宾：马腾，阿里云高级技术专家
简介：大模型推理架构 Mooncake 通过 KVCache 中心设计，显著提升了 Kimi 智能助手的推理吞吐和成本效率。此项目已引起业界广泛关注。最近，清华大学和阿里云在内的多家企业宣布共建 Mooncake 项目，旨在建设高性能推理框架的开源生态。阿里云与该校共同探索大模型资源池化技术在工业界的应用，推动推理实例共享和缓存池化层的标准化，实现高效分布式资源解耦，提升大模型长上下文的推理性能。目前 Mooncake 已经在 vLLM/SGLang 等多个推理框架上集成，多家业界企业内落地。
主题：Co-Sight：基于多 Agent 动态规划与分层反思的下一代 AI 决策系统
嘉宾：蒋诗情，中兴通讯高级工程师
简介：随着 AI 技术向复杂任务场景渗透，传统 LLM 在动作决策和多步推理中的局限性日益凸显。如何构建具备自主规划、动态纠偏能力的智能体系统，成为产学研界的关键挑战。中兴通讯 Co-Sight 框架通过多 Agent 协同架构（Plan-Actor-Memory）实现任务降维，结合实时上下文精炼消除信息冗余，并依托分层反思系统生成奖励/惩罚信号，动态优化 DAG 执行路径。其核心创新在于关注点分离与闭环反思机制。在 GAIA 评测中，Co-Sight 以 72.73% 综合得分超越 Google DeepMind 与 OpenAI，尤其在复杂多步任务（L2 级）中稳定性显著领先。
主题：AI 场景安全防护：基于 eBPF 的勒索病毒、挖矿病毒检测与防御机制
嘉宾：甄鹏，浪潮信息操作系统安全专家
简介：在 AI 产业蓬勃发展的当下，数据、算力与系统安全面临诸多威胁。勒索病毒、挖矿病毒等严重危害 AI 场景的稳定与高效运行。本议题针对这些安全威胁，提出以下解决方案：基于 eBPF-LSM 技术结合勒索病毒行为分析，实现基于诱饵的勒索病毒防御，保障了数据的完整性与保密性；基于 eBPF+kprobe 技术结合挖矿病毒静态+动态特征，实现挖矿病毒检测与防御，防止 AI 算力资源的滥用；为 AI 场景构建起坚实可靠的安全防线。
主题：具身智能场景下端到端确定性挑战与思考
嘉宾：原晨旭，中兴通讯软件开发工程师
简介：具身智能系统代表了一种革命性的智能形态，其核心在于构建一个紧密耦合的“感知-融合-决策-执行”闭环，使机器能像具身实体一样实时理解并主动作用于物理世界。然而，实现这一愿景面临严峻挑战：系统必须达成高实时性与强鲁棒性的多模态感知融合，并在此基础上进行高效的动态决策与控制，以应对复杂多变的环境。
本次演讲将以智能机器人为核心示例，聚焦基于 Ubuntu + ROS2 构建的主流机器人操作系统生态，探讨 OS 在这场具身智能浪潮中扮演的关键角色及其所面临的端到端确定性问题。这将是实现真正实用化具身智能的关键基石。
主题：Confidential AI：基于机密计算的 AI 推理安全与隐私保护方案
嘉宾：赖堃，阿里云研发工程师
简介：随着 AI 技术在医疗、金融等敏感领域的广泛应用，数据隐私泄露与模型安全推理问题日益严峻。本次分享将介绍基于机密计算技术的 Confidential AI 解决方案，解析如何在机密计算环境中实现端到端安全推理，涵盖加密模型部署、端到端通信安全、系统数据落盘加密保护等关键技术，为行业提供可复用的安全推理框架。
主题：面向智算场景的 RISC-V 处理器 IP
嘉宾：Rocky Zhang，SiFive Principle FAE
简介：作为 RISC-V 指令集架构的先行者与领导者，SiFive 提供了一系列创新且高度可定制的 RISC-V 处理器 IP 核解决方案，覆盖从超低功耗嵌入式到高性能计算的不同层级需求。本次议题分享将深入探讨 RISC-V 在高性能服务器领域的突破性潜力，分析其如何挑战传统架构，为数据中心带来新的可能性；聚焦 RISC-V 与 AI 技术的深度融合，解析其作为高效能 AI 加速器控制核心或定制化 AI 计算单元的优势，展望其在智能化浪潮中的核心作用。
主题：多核场景下的 Linux 调度器现状和未来
嘉宾：陈渝，英特尔软件工程师
简介：多核场景下 Linux 调度器面临很多挑战和机遇：进程唤醒时顺序搜索 idle CPU 的开销随核数增加而递增，需优化搜索机制；默认时间片调度缺乏对进程工作集、线程数据共享等指标的感知，我们正推进同进程线程组在同一 LLC domain 唤醒的策略以减少跨核缓存失效。此外，内核调度器已支持用户态 BPF 自定义调度，其与 AI 结合具备潜力 。AI 可通过数据预测进程需求，辅助 BPF 生成智能调度策略。
主题：全景低侵扰的系统时延观测技术实践
嘉宾：范雨，中兴通讯操作系统研发工程师
简介：在泛在智算场景下，实时推理等业务对系统时延较为敏感，影响用户体验甚至业务收益。并且随着 AI 技术的深入发展，推理服务正逐渐下沉为底层基础设施，时延的稳定性将直接决定上层应用的可靠性。然而，传统观测工具往往难以兼顾精确性、完整性和低开销，导致生产环境中的时延问题难以高效定位和优化。
针对这一挑战，本次分享将介绍全景低侵扰的系统时延观测技术实践。通过构建轻量化、可部署的时延分析框架，覆盖从 CPU 调度到网络 IO 的全栈追踪，为系统性降低非预期时延对业务的干扰，提供有力的观测依据。实践表明，该方案在性能损耗可控的前提下，能显著提升运维效率，为泛在智算场景提供高稳定、低抖动的操作系统支撑。
更多详细议程见下方海报：
