AiDD研发数字峰会-北京站

出品人：张乐

腾讯DevOps与研发效能资深技术专家
《价值流动》译者

腾讯 DevOps与研发效能资深技术专家、腾讯研究院特约研究员，前百度工程效率专家、前京东DevOps平台产品总监与首席架构师，曾任埃森哲、惠普等全球五百强企业咨询顾问、资深技术专家。长期在拥有数万人研发规模的一线互联网公司，负责研发效能提升、研发效能度量体系建设、敏捷与DevOps实践落地及DevOps工具平台研发工作。作为DevOps运动国内早期布道者与推动者，目前是 DevOpsDays 国际峰会中国区核心组织者，国内多个DevOps、工程生产力、研发效能领域技术大会联席主席、DevOps/研发效能专题出品人。《研发效能宣言》发起人及主要内容起草者，EXIN DevOps 全系列国际认证官方授权讲师、凤凰项目沙盘授权教练。著作：《软件研发效能提升实践》、《软件研发效能权威指南》；译著：《独角兽项目：数字化转型时代的开发传奇》、《价值流动：数字化场景下软件研发效能与业务敏捷的关键》

AI驱动效能提升（含OA、PM）

本论坛将探索人工智能如何赋能研发管理、项目管理和办公自动化等，以显著提高工作效率和质量。深入讨论基于LLM的智能助手、LLM驱动效能度量、智能工具集成、LLM赋能项目管理、LLM赋能CI/CD等关键技术。通过分享成功案例和策略，旨在帮助企业通过AI技术实现效能的飞跃。

研发测试大模型助力邮储银行降本增效

李培

邮储银行软件研发中心副处长

内容简介：

随着互联网金融多年高速发展，银行产品研发面临需求旺盛、功能多样化、迭代周期短的巨大挑战。为进一步提升研发效能、提高研发质量，邮储银行在系统研发上利用大模型、机器学习等技术构建“研发测试大模型”，赋能全工程生命周期，落地自动生成UI设计图、UI转代码（D2C）、代码生成、单元测试、系统测试、研发安全、用户体验提升等六大能力闭环，同时通过将智能研发能力集成于DevOps研发平台与星辰测试平台，为员工打造沉浸式大模型研发体验，实现智能研发闭环效能提升。

演讲提纲：

1、背景与挑战

1）互联网金融的高速发展及其对银行产品研发的影响

2、创新战略：研发测试大模型

1）基于大模型构建研发测试大模型

3、研发测试六大能力闭环详解

1）大模型赋能全工程生命周期

2）自动生成UI设计图

3）UI转代码（D2C）与代码生成

4）单元测试生成

5）系统测试生成

6）研发安全自动检测

7）用户体验自动监测

4、智能研发平台集成

1）DevOps研发平台与星辰测试平台的智能集成

2）智能研发闭环如何具体提升效能

5、成效与未来展望

1）研发测试大模型实施后的降本增效成果

2）邮储银行在金融科技领域的发展愿景

听众受益：

1、智能化研发流程的效益分析：听众将了解到邮储银行如何通过引入大模型实现研发过程的自动化和智能化，显著减少人力成本和错误率，同时加速产品上市时间，为银行赢得市场竞争优势。

2、员工赋能与工作流程优化：分享邮储银行如何通过集成智能研发能力于DevOps和星辰测试平台，为员工提供沉浸式的研发体验。

这些受益点不仅展示了邮储银行在金融科技领域的创新实践，也提供了其他金融机构和企业可以借鉴的经验，帮助他们理解如何通过技术革新来提升自身的核心竞争力。

现任中国邮政储蓄银行软件研发中心副处长，邮储银行信息科技人工智能领军人才，负责邮储银行历代智能系统建设，具有丰富的人工智能银行业落地经验，前后历经第一代基于深度学习的智能客服、语音智能化的工程建设、第二代全行级邮储大脑平台建设，第三代生成式大模型场景规模化落地。在大模型场景落地建设上，规划大模型业务范式应用，打造大模型智能业务中枢，并以点带面建设研发测试智能助手、小邮助手、个金理财经理助手、网点数字柜员等，加速大模型在金融场景的规模化落地。

团队AI助手设计初探

亢江妹（KK）

Thoughtworks AI创新服务咨询顾问

内容简介：

当前有越来越多的组织开始探索研发团队AI助手，尝试提升团队的协作体验和效率。哪些是合适的切入场景？从体验设计的角度如何与现有研效一体化平台融合？怎样以性价比最好的方式利用好大模型能力？哪些场景下可以尝试让AI自动化完成任务？如何为团队AI助手的下一步演化预留好空间？本次演讲希望结合我们的实践与大家碰撞出新火花。

演讲提纲：
1、团队AI助手及趋势
2、AI助手的切入场景和参考案例
3、如何与现有平台融合，提供良好的AI体验：“Bad Case”和“Good Case”分享
4、以性价比最优化利用大模型能力：TeamAI助手的迭代优化案例
5、想象一下2025-2026的团队AI助手？我们该如何预留好空间？
6、总结，Q&A

听众受益：
1、通过实践案例了解到团队AI助手的落地思路
2、获得团队AI助手在规划和落地实施时的指导建议

Thoughtworks 咨询团队 AI创新服务负责人，15年以上跨行业的大型企业产品管理经验，当前专注于AI与BizDevOps、AI辅助产品探索与设计、AI辅助需求分析与领域建模、AI业务场景探索与规划、AI开放能力
平台设计规划、提示工程和AI产品管理赋能培训、企业AI文化打造、企业AI战略设计等咨询工作。

基于GenAI的混合云智能运维实践

周彩钦

联想混合云产品研发总监

内容简介：

在本次演讲中，我们将探讨如何在混合云场景下，通过生成式人工智能（GenAI）技术提升智能运维的效率和效果。内容涵盖联想在混合云智能运维中的发展历程、GenAI实际应用场景、效果展现，以及解决方案展示。通过实践经验的分享，展示GenAI如何帮助企业IT实现卓越运维，提升服务质量、降低运营成本、提高服务质量。

演讲提纲：
1、联想混合云智能运维发展历程
1）联想混合云智能运维的演进
2）GenAI在IT运维中的应用前景，为智能运维带来新的机遇
2联想GenAI混合云智能运维架构
1）联想智能运维架构介绍
2）IT运营智能体Lenovo xSpark介绍
3）IT运营智能体Lenovo xSpark实现原理
3、GenAI在混合云智能运维中的应用场景
1）资源管理与优化
2）故障预测与预防
4、GenAI在混合云智能运维中的实践经验
1）GenAI在智能运维落地过程中碰到的困难
2）解决方案和实践经验总结
5、总结与展望
1）演讲内容回顾
2）未来发展方向与趋势

听众受益：
1、深入了解GenAI在混合云智能运维中的实际应用：听众将学习到如何将GenAI技术应用于混合云智能运维，提升服务质量、降低运营成本、提高服务质量。
2、掌握混合云智能运维的最佳实践与解决方案：通过案例分析和产品展示，听众可以获取到一线实践经验和创新的解决方案，为企业的智能运维策略提供有价值的参考。
3、展望智能运维的未来发展趋势：通过对未来发展方向的探讨，听众将获得对智能运维领域最新技术和趋势的洞察，帮助他们在快速变化的技术环境中保持竞争力。

联想混合云产品研发总监，负责联想xCloud产品的研发。在技术研发和团队管理方面拥有丰富的经验，成功带领团队开发了AIOps、云原生平台等前沿产品。通过这些创新，推动了联想智能运维转型，实现卓越运维。

代码大模型在研发全流程的应用与实践探索

杨希

中国移动云能力中心高级架构师

内容简介：

代码大模型已经在研发技术领域崭露头角，成为提升生产力的有力工具。无论是代码生成、代码审查，还是自动化测试等各个研发流程节点，都能看到代码大模型的实际应用与显著成效。中国移动云能力中心代码大模型团队，在代码大模型在研发流程落地过程中遇到的一些问题和思考进行了一些分享，最后进一步展望了代码大模型的未来趋势。

演讲提纲：

1、代码大模型的演进与现状。
2、代码大模型在研发流程中应用与思考
1）需求设计阶段
2）研发（前端、后端）阶段
3）测试以及运营运维阶段
3、代码大模型未来的展望

听众受益：
1、了解代码大模型在研发过程中的核心技术与难点。
2、了解代码大模型如何能够为研发过程做到什么样的提效。

中国移动云能力中心大模型算法高级架构师，长期从事自然语言处理、大语言模型相关算法研究工作。现主要负责中国移动代码大模型技术演进与算法业务落地。

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