2024AI+研发数字（AiDD）峰会深圳站圆满收官！

  本届峰会以“AI驱动研发变革，助力企业降本增效”为主题。邀请了来自百度、阿里、腾讯、华为、网易、360、字节跳动、快手、微软、去哪儿、中兴、等头部互联网公司，以及各大高校的一线从业者和技术专家带来最前沿的主题内容分享。融合主题演讲、互动研讨、案例分享、实战演练等多种形式，共筑AI盛会。吸引了近千位来自金融、

  、企服等行业的技术从业者参会，现场学习氛围热烈，与会者好评如潮。赶快跟随小编来探会吧!01主会场高光时刻

  作为联合主办方，开幕式由深圳市软件行业协会党支部书记、深圳市软件行业协会执行会长、中国软件产业40周年功勋人物邓爱国先生作开幕致辞。在大模型技术快速地发展的今天，AI与软件研发的深层次地融合已成为业界热点。然而，很多团队过分关注代码生成、测试用例生成等一些单一场景，忽视了大模型在软件工程全生命周期中的广阔应用空间。

  由“软件工程3.0”定义者/CCF杰出会员、质量工程SIG主席朱少民，带来的《大模型时代软件研发正确打开方式》主题演讲，本次演讲将从国内大模型在软件研发领域的实践现状出发，深入探讨代码生成的局限性，并引出基于验收测试驱动开发(ATDD)的新思路。将分享如何借助大模型技术，从需求的源头开始，完成测试的生成，进而生成高质量的代码，真正的完成AI赋能软件研发的价值。让我们一起探讨在大模型时代，软件研发的正确打开方式。

  机理。我们从微搜索优化的角度研究了面向路径覆盖的软件测试用例自动生成算法、软件

  线自动配置与测试算法等软件自动测试方法。微搜索算法明显降低了这一些方法的计算时间复杂度，极大提高了这些技术方法投入实际应用的可行性。由华南理工大学博士、教授黄翰，带来的《基于微搜索算法的软件自动测试方法与应用》主题演讲，报告将主要介绍微搜索算法实现上述方法解决实际问题的原理与效果，并且展示了技术成果在APP自动评测、软件产品线测试与软件系统审计等场景的应用案例与产业化成效。顺应新质生产力的发展的新趋势，企业要积极运用先进的数字化技术，借助先进的数字化平台实现数字化转型和数字原生建设。新一代企业级AI平台，全面整合了大模型、AI工具、AI可信、

  体开发等核心能力，结合原有云原生和低代码开发优势，帮企业快速构建适用于不同场景的AI管理助手Cosmic，重塑企业业务流程和管理体验。

  由金蝶 中国苍穹平台解决方案事业部总经理徐昊，带来的《平台筑力，让智能无处不在》主题演讲，本讲介绍了世界500强真实的服务实践介绍，以及新一代企业级AI平台的价值展示。CodeGraphRAG结合了大语言模型(LLM)与代码的图结构分析，能够深入理解代码库的结构与调用关系，精准实现自然语言-代码的高效查询，并支持，进行大规模项目及跨项目的代码分析。我们将这一技术应用于Eagle DevAgent智能体，并在软件研发和项目管理实践中取得了显著的成效，激活，代码，大幅度缩短二次开发项目耗时，提高了代码审核效率，同时帮企业和，更好地掌握开源代码。

  、Eagle DevAgent作者李明宇 ，带来的《CodeGraphRAG：基于LLM的大规模代码结构分析及在Eagle DevAgent中的应用》主题演讲，该演讲将介绍CodeGraphRAG的原理以及Eagle DevAgent的成功案例，展示这一技术如何利用AI推动研发效率和项目管理的变革。

  本届峰会Keynote对话主题为《大模型下半场：如何开发出杀手级的工具或应用?》，特邀谷歌，专家/谷歌出海创业加速器导师彭靖田担任主持人。

  徐 昊：金蝶中国苍穹平台解决方案事业部总经理汪晟杰：腾讯云资深技术产品专家李明宇：中科院计算所，工程师、Eagle DevAgent作者邢家玮：微软亚太研发集团，产品经理

  本届峰会分别聚焦“AI+产品、开发、测试、工程、领域”五大条线设置了“领域大模型优化及应用实践、知识增强与数据智能、AI+流程自动化、LLM驱动需求与业务分析、AI驱动设计与使用者真实的体验、AI驱动设计与使用者真实的体验、AI Agent研发落地实践、大模型应用开发框架与实践、具身智能与大模型加速技术、LLM驱动测试分析与设计、LLM和AI应用的评测、基于LLM生成测试脚本与数据、大模型安全与对齐、端侧大模型与云端协同、大模型训练与优化”等15个论坛内容，覆盖从大模型开发到应用的多个层面，确保每位到场的专业技术人员都能从中获得价值。

  本论坛深入探讨AI Agent在软件工程中的落地试点和无限可能，将聚焦于智能体如何模拟人类认知理解任务要求，实现大模型与传统软件工程工具链的有力结合，如AI Agent在单测生成任务、系统测试执行任务等环节的落地场景，研究落地路径和落地难点。你将与AI业内专家分享，研究成果、共同探索AI Agent赋能软件工程的奇妙过程!

  论坛致力于探讨大模型时代下的开放框架与应用实践，涵盖，的大模型应用开发框架(如LangChain、LlamaIndex、Semantic Kernel等)及其在私有化大模型托管和服务部署(如：Ollama，vLLM等)。论坛还将深入讨论如何构建高效、可扩展的大模型应用开发框架、平台和全链路技术，同时分享大模型应用开发的，研究成果与行业实践。我们旨在通过开放技术和框架的推广，助力大模型技术在各行业的落地与发展。

  本论坛旨在深入探讨AI和大型语言模型(LLM)的性能评估方法。涵盖模型基准测试、评估指标、测试工具和框架、结果解释、模型比较、可解释性和透明度等关键主题。通过分享，的评测技术和策略，致力于帮助参与者理解AI和LLM的性能，推动评估标准的制定和评测技术的进步。

  本论坛结合政务、金融、医疗、工业等领域的数字化转型实践，向业界呈现如何利用数据智能释放大数据要素价值、构建数据智能应用。在这过程中，会借助AI算法、RAG、建模分析和数据可视化等为主要手段，完成数据到知识的转化，帮企业智能运营、智能获客、智能推理、辅助决策，释放数据价值，促进企业竞争力进一步提升。

  本论坛聚焦于具身智能和大模型加速技术在前沿AI领域的突破与实践，涵盖类人机器人智能交互和具身智能的，研究成果。我们将探讨大模型如何赋能人形机器人在类人垂域中的智能交互与行为决策，同时分享在机器人社交生活中应用具身智能的前景和挑战。此外，论坛还将揭秘大模型推理加速技术的高性能优化路径，探讨如何在计算成本与性能之间取得平衡，为大规模AI应用的高效运行提供技术上的支持。本论坛旨在推动具身智能和大模型技术的深度结合，探索其在未来人工智能社会中的潜力与落地路径。

  伴随着人工智能(AI，特别是大语言模型)在众多行业领域的广泛应用及其带来的颠覆性变革，软件的开发模式、方式和实践都可能会发生巨大的变化。为助力更多企业在人工智能的浪潮中乘风破浪，“AI+研发数字峰会(AiDD)”应运而生，旨在帮助更多企业借助AI技术，使计算机能够更深入地认知现实世界，推动软件研发全方面进入数字化时代。峰会方地址：

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