AiDD研发数字峰会

从工具到伙伴：发布首张中国AI+研发进化图谱

朱少民

《软件工程 3.0》作者/CCF 杰出会员 /AiDD 技术委员会成员

内容简介：

自2023年“百模大战”开启，中国AI技术正以前所未有的速度渗透软件研发领域，推动其从“辅助工具”向“协作伙伴”深刻演进。然而，技术的爆发式增长与碎片化信息也带来了普遍的认知过载和战略迷茫。企业决策者、研发管理者和一线工程师迫切需要一张系统性的导航图，来理解这场变革的全貌、看清未来的路径。本次演讲旨在响应这一时代需求，通过发布首张“中国AI+研发进化图谱”，全景式梳理过去三年的关键进展与内在逻辑，为业界在AI时代的战略布局与技术转型提供权威、前瞻的决策依据。

演讲提纲：
1.本演讲将首先阐述AI如何引发软件工程的第三次范式革命。
2. 核心部分将正式发布并详细解读“中国AI+研发进化图谱”，从模型能力、核心技术、应用场景、工具平台、生态标准五个维度，全景展示2023至2025年的关键跃迁事件与演进脉络。
3. 最后，将深度剖析图谱所揭示的核心洞察、机遇与挑战，并对2026年及未来的发展趋势提出预测与行动建议。

听众收益：
获得中国首张AI+研发全景图谱，建立对过去三年技术演进的系统性认知。
能够预见未来2-3年的关键技术趋势与市场节点，为个人技能升级和企业战略规划，找到清晰、可落地的行动方向。

同济大学特聘教授、CCF杰出会员、软件绿色联盟标准评测组组长，近三十年来一直从事软件测试、质量管理等工作，先后获得多项省、部级科技进步奖，已出版了二十多部著作和4本译作，代表作主要有《软件工程3.0》、《软件测试方法和技术》、《全程软件测试》、《敏捷测试》等，并经常在国内外学术会议或技术大会上发表演讲，曾任思科（中国）软件有限公司QA高级总监、IEEE ICST2019工业论坛主席、IEEE ICST、QRS、DAS等国际学术会议的程序委员、《软件学报》审稿人等。

AGENT驶入代码仓浅谈企业研发效能进化论

杨波

极狐驭码技术服务与AI业务发展副总裁

内容简介：

极狐驭码CodeRider作为企业私享的智能体编程一体化平台，兼顾AI Agent智能体编程 + DevOps 工作流一体化集成、企业知识库构建、私有化 & 混合云 + SOTA 大模型结合三块特性，可以快速安全有效的提升企业研发效能；报告将深入浅出的介绍驭码CodeRider的最新AI技术与功能，特别是AI Agent在研发领域的最新进展，以及其与企业代码仓的协同，并将场景化的介绍AI如何助力企业研发全流程。

演讲提纲：
1.软件定义世界、AI 重塑软件研发竞争力
2.GitLab DevOps 新范式：AI引领双轮驱动、全面赋能企业开发工作流
3.代码仓级检索增强：解决大模型个性化问题
4.代码仓级智能评审：Code Review 更有效
5.CodeRider一体机企业级AI软件研发的不二之选
6.大模型+DevOps平台+工具链+企业私有数据=企业AI研发平台

听众收益：
1.了解程序员团体软件开发运维DevOps全流程
2.了解AI时代软件研发平台新范式
3.了解代码仓级检索增强实现AI大模型个性化

极狐驭码技术服务与AI业务发展副总裁，拥有20余年跨行业管理经验的资深高管，曾在字节跳动、思科、微软等全球顶尖科技企业担任核心管理职务，覆盖To B、To G、智慧城市、工业互联网、AI 大数据等前沿领域。其既富有大公司高效运营和专业化管理经验，也具备创业公司的经验，职业历程兼具国际化视野与本土化深耕，在战略客户开拓、业务创新突破、团队体系构建上有丰富且成熟的经验。杨波先后获得了湖南大学机械电子工程学士学位和复旦大学 MBA 学位。

Qoder Coding Agent 探索上下文工程的能力边界

陈鑫

阿里巴巴资深技术专家/Qoder IDE Agent 技术负责人

内容简介：

AI智能体通过自然语言理解、代码语义分析与上下文推理能力，开创了人机对话式协同编程新范式，彻底改变了“人机单向指令”的传统模式，让编程成为开发者与AI智能体共同进化的创造过程，推动软件研发效率与创新水平迈向新高度。代码智能体在发展过程中已经从简单的提示词工程扩展到上下文工程领域，多智能体、代码检索、工程知识融合、记忆感知以及复杂的上下文组织策略，成为了影响智能体效果的关键。本次演讲将介绍阿里巴巴 Qoder Coding Agent 在上下文工程领域的实践、思考与得失。

演讲提纲：

1.AI Coding智能体技术发展趋势：从人机协同执行到AI自主执行，Agentic智能体的技术发展路径。
2.Qoder 技术架构和产品思考：从代码片段推荐，对话协同编程再到异步委派编程的产品建设思路与技术布局。
3.Qoder 上下文工程技术优化细节：智能体框架，上下文组织、压缩策略，代码检索策略，记忆感知能力，评测体系建设。
4.未来技术挑战与应对：长任务代码生成准确率挑战，多智能体架构落地存在的挑战，大模型调度和成本的挑战。

听众收益：
1.了解最新大模型Coding Agent技术发展趋势、学习Coding Agent的上下文、框架、执行策略优化技巧、学习如何在企业中落地智能体 AI 编程范式。
2.学习如何通过精细化上下文管理、代码检索、记忆感知、架构感知等能力，让Coding Agent达到了世界先进水平。
3.了解Coding Agent未来技术发展的方向，面向未来通过多智能体架构，实现更好的代码生成效果。

阿里巴巴资深技术专家，Qoder IDE Agent 技术负责人。带领团队积极探索 Coding Agent 能力的上限，在上下文工程、智能体架构、AI Coding企业落地等方面有丰富一线实践经验。

智效共生：大型研发组织的AI范式跃迁之路

秦巍

快手智能化研发工具产品&解决方案

负责人

内容简介：

快手的研发效能团队，在过去三年搭建了从研发在线化、流程标准化、提效精益化的3个阶段
25年开始演进到智能化的过程中，从AI原子能力建设、工具规模化推广达成了AI代码占比30%的水位；经历了AI过程指标提升，但是组织效能结果性似乎未同步提升的诸多挑战；演进的内容围绕：
- 在实际项目实践中CTO/技术一号位关心的问题是什么？
- AI工具如何在大型企业里完成规模化推广落地？
- 从工具一线落地如何跨越组织研发效能提升的鸿沟？
- AI浪潮下研发效能的“黄金三角”体系的演进是什么？
结合真实案例展开分享。