深圳湾畔，一场重塑软件研发范式的技术盛宴即将启幕

2025年11月14-15日，深圳湾万丽酒店将汇聚中国软件研发领域最强大脑，共同探讨AI如何深度重构软件研发的每一个环节。这不仅是一次技术的交流，更是一场关乎未来的智慧碰撞——第8届AI+研发数字峰会（AiDD 2025），诚邀您共同见证智能研发时代的开启！

主论坛：思想碰撞、共话研发未来

当AI成为研发的"第二大脑"，当大模型重新定义软件开发范式，行业需要什么样的洞见与指引？

峰会主论坛汇聚来自同济大学、极狐驭码、阿里巴巴、快手、百度等技术专家，他们将基于自己在一线的真知灼见，从战略高度、技术深度和实践广度，全面解读AI驱动的研发变革：

• 见证研发效能从服务化、标准化、精益化到智能化的完整演进路径；

• 探索AI Agent + DevOps工作流一体化如何重塑软件研发新范式；

• 了解大型企业如何实现AI工具的规模化落地，并突破从"AI过程指标提升"到"组织效能结果提升"的关键鸿沟。

这里有代码仓级智能化的技术细节，有AI代码占比30%背后的推广方法论，更有CTO/技术一号位真正关心的核心问题与解答，例如：

• 如何让AI真正成为研发效能的倍增器？

• 如何在智能化浪潮中抓住降本增效与创新突破的双重机遇？

AI+开发论坛：从编程范式到协同智能的技术跃迁

当Copilot、CodeFuse、通义灵码等AI编程助手成为开发者标配，当大模型开始理解复杂业务逻辑并生成生产级代码，软件开发正在经历一场静悄悄的革命。

"超越'编程Copilot'"论坛直击从辅助工具到协作者的范式革命。百度文心快码揭示SubAgent架构如何突破上下文瓶颈，通过Lead Agent统筹调度实现复杂任务的分层分工；极狐驭码聚焦Vibe Coding的"屠龙之术"——从心法、技法到身法，系统阐述上下文工程在企业级项目中的实战落地；腾讯则深度解析插件、IDE与终端三大形态的技术实现原理，从Context-Aware Inference到多智能体Task Graph，展现AI编程工具从个人助手向Enterprise Agent Gateway的演进路径。

"为大模型贴身打造的需求工程"（中兴专场）论坛构建知识驱动的质量防御体系。中兴通讯展示多角色智能需求评审如何通过智能体协同将隐性缺陷识别前置，结合需求知识图谱实现精准检索与全量知识组装，并创新性提出"五维知识体系"——五步法、五要素、五部件、五行体系的同频共振机制，打通从需求分析到AI赋能的底层逻辑，实现从经验依赖到知识驱动的范式升级。

"Multi-Agent协同开发框架"论坛聚焦端到端智能化。科大讯飞通过模块化Agent助手打破烟囱式系统，实现需求-开发-测试-部署全链路协同；中兴通讯Nebula-GUI Agent以7B量级模型在复杂屏幕操作任务中实现90%+准确率，攻克终端落地难题；CAMEL-AI则从开源视角剖析Eigent产品的工程实现，系统讲解大模型、工具、记忆机制如何构建可扩展的多智能体系统。

三大论坛从技术深度（SubAgent架构、知识图谱、GUI模型训练）、工程实践（上下文工程、质量防御体系、多智能体协同）到生态演进（Agent Gateway、知识驱动、开源产品），全景呈现AI如何重塑软件研发的每一个环节，为企业智能化转型提供可落地的完整方法论。

这条技术主线将回答一个核心问题：AI编程助手不是"噱头"，而是实实在在提升开发效率的生产力工具。从需求分析到代码生成，从智能补全到自动化测试，AI正在让"写代码"这件事变得更快、更好、更聪明。

AI+测试论坛：从智能辅助到自主决策的质量保障升维之路

如果说AI让开发效率提升了10倍，那么测试领域的智能化变革，则让质量保障从"事后把关"升级为"全程守护"。而AiDD峰会的三场论坛勾勒出AI测试领域从"工具赋能"到"智能自治"的完整演进路径，呈现出技术深度与工程实践的双重突破。

核心亮点：

"从智能测试到自主测试"论坛直击行业前沿，探索基于AI Agent实现端到端自主测试的可能性。从大模型幻觉处理、测试数据自主获取、覆盖分析与决策，到与现有业务流的无缝融合，展现了测试从被动执行到主动决策的范式跃迁。中兴通讯分享的"AI Agent+代码知识图谱"实践，将单元测试推向自主生成与自治优化的新高度，打造测试领域的"零号员工"。

"LLM应用评测体系构建"论坛聚焦大模型时代的质量新挑战。腾讯iEval系统展示了从模型库、评测框架到自助评测平台的完整生态，为模型选型与业务落地提供科学依据；中兴的场景驱动三层评测体系更是将TDD思想创新性应用于AI全生命周期，构建"知识-模型-应用"的质量反馈闭环，破解大模型应用的"黑盒"难题。

"AIGC脚本生成"论坛则聚焦工程落地的关键痛点。OPPO基于知识图谱的脚本生成方案，从数据治理入手，通过调用链推理实现高质量脚本生成；小米的GUI AI Agent融合LLM语义理解与强化学习，实现从Monkey式随机测试到智能探索的升级；平安的API测试智能生态依托DevOps底座，将测试从"事后补丁"转变为"主动发现"的智能资产中枢。

技术深度：涵盖AI Agent自主决策、代码知识图谱、多模态缺陷分析、强化学习策略优化、场景驱动评测等前沿技术，展现从算法创新到系统工程的全栈能力。

优秀实践：从金融级数据合规到Android GUI探索，从单元测试自治到API资产智能地图，每个案例都是经过大规模验证的可复制方法论，为企业AI测试转型提供清晰蓝图。

这条技术主线传递的信号清晰而强烈：AI测试不是"锦上添花"，而是"必由之路"。在软件复杂度指数级增长的今天，唯有智能化才能守住质量的底线，唯有AI才能让测试工程师从重复劳动中解放出来，专注于更高价值的工作。

AI+领域论坛：从垂直场景到跨界创新的智能化深度探索

从工具到场景，从通用到专精

AI不是空中楼阁，只有深入到具体领域，解决真实问题，才能产生真正的价值。这条主线三场论坛跨越政务、运维、机器人三大垂直领域，展现AI技术从通用能力到行业深水区的突破性实践，构建起"数据治理→智能运维→具身智能"的完整技术演进图谱。

核心亮点：

"政务AI前置数据治理的新范式"论坛以Palantir本体思想为基石,探索政务大模型的"数据先行"路径。普元信息分享的"从数据到对象"的本体化治理方案，通过多维度标签体系与向量化匹配，将检索命中率提升至76%以上，破解政务数据共享深水区的"目录庞杂、匹配低效"难题。这不仅是技术升级，更是从"数据孤岛"走向"治理即资产、数据即智能"的战略转型；Databricks分享的行业AI落地实践，展现从数据湖到智能化的完整技术栈，为企业提供可复制的工程方法论。

"智能CI/CD流水线与AIOps"论坛聚焦全链路智能运维的核心能力构建。去哪儿旅行75%提效落地的案例，通过AI巡检、指标血缘分析、告警智能归因三大核心引擎，实现从"人工巡检"到"AI主动发现"的范式跃迁；贝壳四大AI Agent协同体系（Moma、CodeLink、LinkSpace、EasyQ）构建端到端智能产研闭环，展现Agent从单点工具到协同网络的进化路径；华为在智算万卡集群中的故障诊断算法，将专家数小时定位的疑难问题缩减至10分钟自动诊断，准确率超80%，诠释"用AI管AI"的运维新理念。

"机器智能与具身智能"论坛探索AI从虚拟到物理世界的跨越。南科大"柔感智能"技术体系，从人体动觉机理到机器人表征学习，打造视触融合感知与具身数据采集闭环；香港城市大学的自动驾驶自主导航研究，构建从感知到决策的完整技术链；南科大佳安智能的"控制-感知-执行-软件"四位一体方案，实现磨抛、抓取、装配全流程自动化，展现"AI+机器人"如何打造柔性制造产线新范式。

技术深度：涵盖本体化数据治理、语义级检索推荐、指标血缘分析、RC上下文推理、视触融合感知、柔性超材料设计等前沿技术，展现从知识工程到具身智能的全栈创新能力。

优秀实践：从政务数据语义匹配到智算集群智能诊断，从人机协同研发到柔性制造产线，每个案例都是经过规模化验证的方法论，为企业跨领域AI转型提供清晰蓝图与可落地路径。

这条主线的核心价值在于：展示AI技术从"通用"到"专精"的演进路径。无论是编程工具、数据库、电商还是云原生，AI只有与具体场景深度结合，才能释放真正的生产力。

AI+技术前沿论坛：从底层算力到上层应用的技术纵深探索

从大模型优化到智能装备，从理论创新到工程落地

这是整场峰会技术含量最高、前瞻性最强的板块。在这里，学术界的前沿探索与产业界的工程实践深度融合，共同勾勒出AI技术的未来图景。三场论坛构建起"模型训练优化→行业大模型训练→知识工程演进"的完整技术栈，展现AI从基础设施到垂直场景的全链路创新实践。

核心亮点：

"大模型训推优化"论坛聚焦底层性能工程的极致突破。阿里云分享的PD分离架构普惠实践颠覆"小规模无需PD分离"的认知，通过H20双机16卡实测证明：在满足SLO指标（TTFT 1s，TPOT 50ms）条件下，小规模部署同样可获得显著吞吐提升。RoleBasedGroup API（RBG）工作负载管理结合Envoy/ORCA智能路由，构建从拓扑感知调度、无损滚动升级到弹性伸缩的生产级部署框架，让PD分离架构从"王谢堂前燕"飞入"寻常百姓家"，为中小规模集群（≤50卡）提供可复制的优化蓝图。

"金融大模型训练与应用"论坛直击垂直领域落地的核心挑战。新希望金融科技分享的金融专用大模型解决方案，通过高质量数据清洗、垂直训练与微调，破解通用模型在金融场景中的"幻觉高、不遵循SOP、回答不准、内容黑盒"四大痛点。以语音外呼机器人为代表的应用实践，融合大模型、声音克隆、端到端TTS/ASR等技术，构建意图智能识别、内容精准生成、实时巡检、大小模型融合的完整技术链，实现坐席服务边界最大化，将大模型从"算法实验"转化为"24小时合规化运营能力"，为催收、客服、交易侦测等重人力投入领域提供可落地的0-1方案。

"下一代知识工程"论坛探索符号系统与大模型的深度融合。南京大学提出的知识图谱基座模型，运用大模型技术在大量知识图谱上预训练，实现图谱级知识泛化与迁移，支持动态更新与持续学习；南京柯基数据分享的Agentic Knowledge Base存储范式，将知识图谱成功落地赛诺菲、辉瑞等20余家全球头部药企，展现知识-语言模型双向增强的技术路径。从知识表示、知识融合到知识智能体概念，论坛勾勒出知识工程从"静态图谱"到"动态智能"的演进蓝图。

技术深度：涵盖PD分离算法、拓扑感知调度、大模型幻觉消除、SOP遵循增强、知识图谱基座模型、神经符号协同演化等前沿技术，展现从算力优化到知识推理的全栈创新能力。

优秀实践：从16卡小规模集群的吞吐优化到金融合规化语音机器人，从医疗大模型训练到药企知识图谱落地，每个案例都是经过规模化验证的方法论，为企业AI转型提供从基础设施到业务应用的可复制路径。

这条主线的价值在于"顶天立地"——既有学术界的理论创新，又有产业界的工程实践；既探索大模型的极限性能，又关注AI在物理世界的智能应用。从云端的算力优化到路面的自动驾驶，AI正在突破虚拟与现实的边界。

⚙️AI+工程论坛：智能运维的实战之道与未来演进

从CI/CD到AIOps，从"用AI造AI"到"用AI管AI"

当AI系统本身变得越来越复杂，传统运维方式已难以应对。这条主线聚焦AI驱动的智能运维实践，探索如何用AI管理AI基础设施，如何让运维从"救火"变为"预防"。三场论坛构建起"智能体工程化→基础设施架构→可信安全体系"的完整技术栈，展现AI从应用层到底座层的工程化实践与突破。

核心亮点：

"研发数字员工与上下文工程"论坛探索AI Agent从工具到员工的跃迁路径。百度AIQA数字员工实践揭示核心突破点：通过"群聊数据飞轮"机制，将日常研发沟通自动沉淀为优质知识与思维链，实现数字员工从"被动响应"到"主动学习、自我进化"的范式升级。这种多模态数据处理+知识动态更新+Agent自主纠偏的闭环体系，将交付模式从GUI向LUI转换，实现20%+的效能提升，打造真正"懂交付、会学习"的AI员工，破解传统强依赖人的高门槛交付困境。

"AI基础设施与运维"论坛聚焦支撑大模型的底层能力构建。JFrog展示的模型全生命周期DevSecOps治理方案，将模型与传统制品一体化管理，实现从研发到部署的可追溯、可验证合规交付；华为云基于Kubernetes的分布式推理架构，通过PD分离、KV Cache感知负载均衡、拓扑感知调度等创新，实现推理延迟降低40%、资源利用率提升60%的突破，支持异构硬件管理与动态LoRA适配器热切换；DaoCloud的HAMi异构GPU调度生态，统一管理英伟达、AMD、寒武纪、昇腾等15+厂商AI芯片，通过与Volcano/Koordinator/Kueue协同，构建从硬件抽象到作业调度的完整AI Infra技术栈，实现训练推理一体化高效编排。

"可信AI安全工程"论坛构建覆盖全生命周期的安全保障体系。浙江大学聚焦自动驾驶场景的安全关键数据合成，探索对抗涂装生成与多视角极端数据生成两大前沿挑战，构建对抗样本物理化、生成式数据增强与安全验证的统一框架；中科院信工所展示智能化软件供应链安全分析，融合深度学习与大语言模型，实现二进制软件第三方库识别、函数相似性分析、漏洞存在性分析等核心能力，在Linux Kernel、Chrome等重要软件中发现零日漏洞400+；北邮提出的蜕变测试驱动的大模型内容安全评估框架，通过七种蜕变关系生成变体数据集，系统性评估大模型在多语言、多安全类别下的表现，为大模型安全部署提供科学依据。

技术深度：涵盖数据飞轮机制、上下文工程、PD分离架构、KV Cache感知调度、异构GPU虚拟化、拓扑感知调度、对抗样本物理化、二进制函数相似性分析、蜕变测试等前沿技术，展现从Agent智能化到基础设施优化、从供应链安全到模型鲁棒性的全栈工程能力。

优秀实践：从交付提效20%的数字员工到推理延迟降低40%的云原生平台，从管理15+厂商异构芯片的调度生态到发现400+零日漏洞的供应链分析，每个案例都是经过大规模验证的方法论，为企业AI工程化转型提供从应用层到基础设施层的完整解决方案。

这条主线的核心洞见是：AI不仅在改变应用层，更在重塑基础设施层。从智能CI/CD到AIOps，从云原生到万卡集群，AI正在让运维变得更智能、更高效、更可靠。运维工程师的角色也在转变——从"救火队员"变为"系统设计师"，从"手工操作"变为"策略制定"。

为什么这场峰会不容错过？1. 五大技术主线，全景呈现AI+研发生态

从Keynote到开发、测试、领域、技术前沿、工程，每一条主线都经过精心策划，既有战略视野，又有战术细节；既有理论创新，又有实践验证。这不是"拼盘式"的议程堆砌，而是系统化的知识体系构建。

2. 60+顶级专家，分享来自生产一线的真知灼见

来自阿里巴巴、腾讯、百度、华为、OPPO、中兴、小米、平安、京东等头部企业的技术领军者，以及清华大学、中山大学、南方科技大学、哈工大（深圳）、香港城市大学等顶尖学府的学术专家，他们带来的不是PPT秀，而是经过工业验证的实战经验与前沿探索。

3. 理论与实践深度融合，从"知道"到"做到"

Qoder深度解密、Vibe Coding Mini黑客松、万卡集群故障诊断实战……这些特色环节让参会者不仅能"听到"最新技术，更能"看到"真实案例，甚至"摸到"工具产品。从理论到实践的完整闭环，让学习真正产生价值。

4. 连接产学研，构建最具价值的交流平台

无论您是大厂技术专家、创业公司CTO、高校科研人员，还是关注AI+研发的投资人、产品经理，都能在这里找到同频共振的伙伴。这不仅是一场峰会，更是一个持续生长的技术社区。

5. 把握时代脉搏，抢占智能研发的先机

AI+研发不是"即将到来"，而是"正在发生"。在这场席卷全行业的变革中，率先掌握AI工具与方法论的个人和企业，将在竞争中占据压倒性优势。这场峰会，就是您抓住机遇、实现跃迁的最佳入口。

峰会使命与愿景

使命：全心服务行业与国家高质量发展，助力企业和个人成长

愿景：打造兼具专业性、专注性、全面性与前瞻性的顶级AI数字峰会，成为工业界与学术界技术交流与实践分享的顶尖平台

会议信息

时间：2025年11月14日-15日
地点：深圳湾万丽酒店
主办方：AiDD大会组委会

结语：未来已来，智者先行

软件研发正站在一个历史性的转折点上。

大型语言模型的突破，让机器第一次真正"理解"代码；AI编程助手的普及,让开发效率实现数量级跃升；智能测试的成熟，让质量保障从"事后把关"变为"全程守护"；AIOps的落地，让运维从"救火模式"进入"预防模式"……

这些变化不是未来式，而是现在进行时。在这场变革中，观望者将被淘汰，跟随者将掉队，唯有先行者能够引领未来。

第8届AI+研发数字峰会，就是为先行者准备的盛宴。我们诚挚邀请您：

• 与60+顶级专家面对面交流

• 在5大技术主线中找到破局之道

• 用2天时间掌握AI+研发的完整知识图谱

• 在产学研深度融合的平台上拓展人脉、碰撞思想、探索合作

这不是一场普通的技术会议，这是一次关乎未来的战略投资。

深圳湾畔，我们等您！

让我们共同见证AI如何重塑研发，让我们一起拥抱智能化的新时代！