Elastic中國AI搜索技術大會在京舉辦：解鎖AI搜索的無限可能

2026年4月18日，由Elastic主辦的"Elastic中國AI搜索技術大會"在北京成功舉辦。作為Elastic近年來在中國規模最大的技術盛會，大會以"AI搜索"為核心主題，匯聚Elastic、阿里云、Jina AI、Cloudera、新智錦繡、Inspire英湃科技、同濟大學等機構的十余位行業專家與技術領袖，圍繞智能體記憶、上下文工程、混合檢索、可觀測性AI進化等前沿議題展開深度分享與對話。大會創新性地穿插了五場開發者脫口秀表演，以輕松幽默的方式串聯全天議程，為技術盛會注入了別樣活力。本次大會由阿里云擔任鉆石贊助商，新智錦繡、Cloudera作為黃金贊助商，DataFun作為獨家合作媒體，共同為大會提供了鼎力支持。

釋放非結構化數據的 AI 價值

Elastic渠道和聯盟高級總監Patrick Dixon為大會做開場致辭，指出全球企業數據超過90%為非結構化數據，高達68%處于未被充分利用的狀態。他強調："能夠挖掘這些非結構化數據價值的企業，將獲得真正的競爭優勢。"

Elastic國際業務渠道和聯盟副總裁Andrew Habgood隨后深入闡述了"上下文工程"（Context Engineering）這一新興工程范式的重要性，指出在AI時代用戶需要的不再是十條搜索結果，而是"一個正確的答案"。他強調："沒有上下文工程，Agentic AI將無法發揮其全部潛力。"他同時介紹了Elasticsearch在BBQ向量壓縮（32倍以上）和Filtered KNN查詢加速（5倍）等方面的技術突破。

2026年的AI搜索就是智能體記憶

Elastic AI副總裁、原Jina AI創始人兼CEO肖涵帶來全場矚目的主旨演講。他系統梳理了過去十幾年搜索技術的演進路徑：從最初的關鍵詞匹配，到向量檢索，再到RAG與Deep Research。他指出，2026年的技術主線已切換至長時程任務（Long Horizon Task）。隨著Agent自主運行時間延長至四五小時，并仍在上行，持久記憶就從可選項變為剛需。他借 Andrej Karpathy 的判斷點出問題的本質：所有 LLM 的個性化記憶都困在同一件事上：不會選擇性遺忘。他還介紹了 Jina 并入 Elastic 之后雙方聯合研發的第一個成果：Jina Embeddings V5，分 Nano(239M)和 Small(677M)兩個版本。參數遠小于同級別模型，卻在多語言文本搜索任務上達到了行業領先水平，論文已被 SIGIR 2026 錄取。

阿里云Elasticsearch：千億級AI搜索的實戰進化

作為大會鉆石贊助商，阿里云派出三位核心技術負責人帶來連續深度分享。阿里云智能集團計算平臺事業部AI搜索負責人邢少敏深度解讀了云產品的進階之路。他提綱挈領地指出：“隨著大模型應用進入 Harness Engineering 階段，搜索的核心價值已從服務于人類查找信息，轉變為服務于 Agent 獲取上下文?！蓖ㄟ^重構 Agent 原生搜索體驗，阿里云 Elasticsearch 正致力于為企業構建“知識記憶湖”。

阿里云智能集團計算平臺事業部AI搜索產品負責人湯禎捷分享了大規模落地中的效能突破。他總結道：“AI 搜索正經歷從‘信息獲取’到‘智能體自主執行’的范式轉移。”在實踐中，阿里云推出混合檢索 2.0 架構與邏輯冷熱索引分層策略——僅對 10% 熱數據構建高性能 HNSW 索引，90% 冷數據降級為低開銷存儲，使單節點內存需求暴降 70%，整體擁有成本（TCO）降低 40%-70%。

阿里云計算平臺事業部AI搜索高級技術專家吳作棟則用實戰數據展示了極限的成本效益：通過引入 BBQ 量化技術與存算分離架構，100 億條向量數據的存儲節點可從原方案的 225 臺縮減至 11 臺，資源節約高達 95%，結合自研 FalconSeek 引擎，兼顧了極低的成本與毫秒級的檢索響應。

易捷問數 + Elastic 的跨場景智能化實踐

新智錦繡資深AI架構師Luke演示了"易捷問數+Elastic"的跨場景智能化實踐。他現場演示AI在零預設下，調用MCP模塊僅十余秒便自動解析陌生數據并一鍵生成Kibana看板。結合本地大模型算力與ES精準檢索，他直觀展現了AI自動排查安全告警、深挖底層數據資產的巨大潛力。

Cloudera:圍繞“主權 AI”的企業私有化 AI 平臺建設

Cloudera高級解決方案專家韓軍圍繞“主權 AI”分享了企業私有化 AI 平臺建設經驗。他重點介紹了利用“人造數據”（Synthetic Data）解決模型微調隱私痛點的創新方案，并解析了將 Elasticsearch 作為核心“記憶體”的多 Agent 協同架構。結合全球頭部客戶的落地實踐，直觀展示了該方案降本增效的巨大商業價值。

Jina Reader ：將網頁與文檔轉化為搜索就緒的結構化文本

作為上午肖涵主旨演講中多次提及的明星產品，Jina Reader在下午迎來了首次公開技術分享。Jina Reader負責人、Elastic首席工程師王彥龍揭秘了這款日均處理約3000億Token工具的架構。Jina Reader于2024年4月推出，核心功能是將URL轉化為大模型友好的Markdown結構化文本。王彥龍透露，大量流量來自中文大模型在強化學習訓練中的高頻調用——其同步API設計的核心考量正是"不讓GPU多等"，通過盡可能短的返回時間減少GPU空閑等待。

圓桌論壇：OpenClaw 浪潮下 AI Search 的范式重塑與人類生存指南

圓桌環節由媒體合作伙伴DataFun創始人兼CEO王大川主持，同濟大學長聘教授、博士生導師、AI與NLP領域資深專家王昊奮，阿里云計算平臺深度學習算法負責人、資深算法專家黃俊，Elastic AI副總裁肖涵，以及Inspire英湃科技高級副總裁肖然四位嘉賓圍繞OpenClaw熱潮展開深度對話：

● 肖然指出，OpenClaw 讓智能體跨越到具備行動力，標志著交互范式正式轉向“意圖驅動”。他強調企業引入 Agent 需要重構權責設計，未來具備駕馭工程（Harness Engineering）能力與創意品位的人才將最吃香；

● 肖涵提出，長線任務讓顯性搜索被動作隱性化，未來“全能顧問加專業執行者”將是最高效的協作模式。他同時強調，考慮到人性中不愿主動分享工具的特點，企業推動 Agent 普及必須“自上而下”；

● 黃俊從工程視角切入，強調企業落地更應關注規劃質量與執行的穩定性，必須建立可觀測與評測閉環。他指出單體與多 Agent 協作并不對立，應對復雜任務的核心挑戰在于明確權限管控與系統集成邊界；

● 王昊奮表示，Agent 是認知決策與執行閉環的體現，人機交互將向按需的隱式協同演進。他呼吁開發者拒絕做簡單的“信息搬運工”，應升維為具備架構思維與問題定義能力的“總工程師”；

嘉賓們達成共識：搜索正加速演變為 Agent 的記憶與決策大腦。在這個新時代，開發者不會被輕易取代，反而能借助強大的智能助手，放大自身能力，釋放前所未有的生產力。

可觀測性AI進化與Elasticsearch全景能力刷新

Elastic中國區首席架構師李捷將可觀測性AI進化總結為三個階段：從指標監控到RAG輔助，再到Agent自主完成告警到修復的全流程。他介紹了Agent Builder和Workflow兩大新功能，并圍繞提示詞工程、上下文工程、Harness Engineering三大維度闡釋了企業級Agent落地方法論。他寄語："技術的初心從來不是讓我們更疲憊，而是讓工作更簡單。"

Elastic中國區首席架構師朱杰則系統展示了Elasticsearch的全面進化——它已同時具備列式數據庫、時序數據庫、地理位置數據庫和向量數據庫能力，通過原生C代碼與NVIDIA GPU加速實現了向量計算的"彎道超車"。他總結道："搜索不再只是工具，它已演化成Agent的核心感知和記憶器官。"

結語

從智能體記憶的前沿洞察到千億級搜索的實戰經驗，從生態伙伴的多元探索到Elastic自身的技術能力全面刷新，本次大會以豐富的議程和務實的內容，勾勒出AI搜索領域的清晰演進路徑：搜索正從面向人的被動查詢工具，全面轉向面向Agent的主動感知與記憶基礎設施。正如多位嘉賓在不同環節所達成的共識——AI搜索的下一站，不是更快的引擎，而是更聰明的智能體。