2026年AI+研发数字峰会（AiDD）·上海站嘉宾演讲PPT合集（共33套打包）

1、大模型在智能运维场景中的初步探索陈鹏飞|中山大学计算机学院陈鹏飞中山大学计算机学院教授中山大学计算机学院教授，博士生导师，量子计算与软件研究所副所长，广东省大数据分析与处理重点实验室副主任，广东省杰出青年基金获得者，中山大学逸仙学者。曾获2020年陕西省计算机学会首届优秀博士论文，ACM FSE 2024(CCF A类会议)杰出论文奖，IEEE ISSRE 2022大会唯一最佳论文。主要方向为：。

2、快主站千级团队 AI 研发范式升级实践李思|快快主站千级团队 AI 研发范式升级实践李思|快快主站千级团队 AI 研发范式升级实践李思|快2016年加快，现任主站技术部搜索技术中负责 担任快主站千规模 AI DevOps 研发范式升级项负责李思深耕 AI 驱动的程效能提升与 AI Coding 等向，积累了丰富的线实践与落地经验快主站 AI DevOps 项负责AI 浪潮下的效能迷局60%60%。

3、百万 Agent 时代的原生记忆体与数据基础设施刘松|TiDB副总裁刘松TiDB 副总裁刘松先生拥有 20 多年的 IT 领域从业经验，曾经担任甲骨文大中国区技术战略部总经理，阿里巴巴副总裁等职务，长期服务中国 IT 产业的企业软件解决方案，数据库产品市场，云计算生态发展，人工智能生态，开源生态，产学研智库，数字化转型研究等等领域。目 录CONTENTSI.百万 Agent 时代的数据挑战II.。

4、通义点金双飞轮在Harness中演进与实践郭立帆|阿里云郭立帆阿里云高级算法专家成员专注于大规模机器学习及其产业应用的研究者与实践者，目前是阿里云通义点金的算法负责人，研究方向涵盖数据驱动建模、模型优化以及应用型 AI 系统等领域，论文发表在ACL,AAAI，SIGIR 等国际顶级会议与期刊近年来，致力于推动前沿 AI 技术在真实业务场景中的落地，尤其是在金融等高要求行业中，将数据合成、有监督微。

5、AgentOps:多智能体系统智能运维新方向裴昶华|中国科学院计算机网络信息中心裴昶华中国科学院计算机网络信息中心 副研究员中国科学院计算机网络信息中心副研究员，博士生导师，学位评定委员会委员，中国科学院“百人计划”引进青年人才，从事智能运维、AI forNetworking交叉学科研究，相关成果获得MIT Technology Review 和Hacker News报道，在SIGCOMM,IC。

6、自进化智能体及其在国产硬件算子生成中的应用示例温睦宁|上海交通大学 人工智能学院温睦宁动手学大模型智能体作者上海交通大学人工智能学院研究助理教授，主要研究方向为强化学习、大模型智能体及其在国产GPU算子生成方面的应用，在ICML、ICLR等顶级学术会议上发表论文二十余篇，谷歌引用2000余次。在过往的研究生涯中致力于研究先进的强化学习、持续学习算法与自进化智能体，深入参与了这些算法在昇腾、壁仞、。

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8、去哪儿旅行 L3 AI Coding 的研发平台与 Skills 实践李佳奇|去哪儿旅行李佳奇去哪儿旅行基础架构负责人/技术总监去哪儿旅行基础架构负责人，技术总监，技术中心TC委员、AI研发SIG&业务架构SIG负责人。10余年OTA一线研发经验，在高并发高可用系统建设、DDD项目落地、业务域系统价值度量、线上系统防腐治理等领域有代表性作品。2025年起全面负责AI在公司落地，在AI基础。

9、从Copilot到Agent：开发提效与范式跃迁周鸿轩|快从Copilot到Agent：开发提效与范式跃迁周鸿轩|快从Copilot到Agent：开发提效与范式跃迁周鸿轩|快AI Coding 向技术专家负责曾任职于百度，2019 年加快，负责公司 Node.js 基础设施、云研发等向的建设。周鸿轩前专注于 AI Coding 领域，24 年开始，主导快 AI Coding 产品从代码补全到 A。

10、郑涛|兴云数科意图驱动交付：Agent时代从交付系统到交付价值的实践郑涛AI需求教练 产品规划架构师19年深耕中兴通讯IT领域，跨越“业务、技术、咨询”。现任兴云数科人力资源产品架构师及AI需求教练。从事人力资源领域数字化工作15年，深度参与过麦肯锡、德勤等大型企业人事咨询实施项目。目前致力于将AI应用于业务场景落地。目 录CONTENTSI.规范驱动开发的现状与局限II.范式演进III.意图驱。

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13、Finna AI创新平台5A大模型平台体系与实践刘小成|北银金科大模型平台体系与实践 趋势分析：业务与技术双向奔赴 实践思考：Finna AI创新平台建设实践 未来发展：金融服务质量与效率同步提升刘小成北银金科 人工智能部负责人负责北银金科人工智能技术体系建设，主导企业级大模型技术平台体系、智能体核心框架、大模型评测体系、金融大模型国产化适配等工作，带领团队承接北京银行多个重点金融系统建设工作，。

14、高效时序预测：从数值模式到文本语义邓锦亮|北京航空航天大学邓锦亮北京航空航天大学教授北京航空航天大学计算机学院准聘教授（博导），主持国家高层次海外青年人才项目。2024年于悉尼科技大学获博士学位，2024年至2025年于香港科技大学任博士后研究员。主要研究领域包括时空数据挖掘、时间序列分析和城市计算等，研究成果在TKDE、NeurIPS、ICLR、ICDE、KDD等国际会议与期刊发表论文30余篇。

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16、智能UI例成与执苗星|快智能UI例成与执苗星|快智能UI例成与执苗星|快快研发Agent负责曾任职于去哪、滴滴等互联公司 现任快 AI 产中 研发 Agent 组 和 智能质量平台向 负责。苗星负责 AI 智能测试技术在质量保障体系中的探索、设计与落地，涵盖智能测试策略分析、智能例成、智能例执、智能测及质量控等关键领域，持续推动测试流程优化与程效率提升。录CONTENTSI.传统测试模式的痛点 。

17、从“代码编写”到“需求编译”：?智能体驱动下的软件工程演进与前沿探索林云?上海交通大学林?云上海交通大学副教授、系副主任、博士生导师博士生导师，原新加坡国立大学助理教授（研究岗），入选国家海外高层次青年人才计划、华为?人才计划。研究方向包括自动编程、可解释?、网络反诈等，获?杰出论文奖，及多次中国软件大会原型研究奖。?、?、?等重要国际会议的程序委员会委员。主持国家自然科学基金委海外优青项目及面。

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21、小时级 Agent 无干预编程实践与AI 原生软件开发范式任晶磊|思码逸任晶磊思码逸创始人 CEO清华大学计算机系博士；前微软研究院研究员，斯坦福大学访问学者多篇论文发表在 FSE、OSDI 等顶级国际会议上曾参与微软下一代服务器系统架构设计，获 4 项美国发明专利软件研发效能度量规范标准核心起草专家参与编著软件研发效能权威指南软件研发效能提升实践研发大数据平台 Apache DevLake 开。

22、知识工程全链路评测：构建知识分层化评估与其在企业级金融场景评测实践刘伦豪杰|蚂蚁数科刘伦豪杰蚂蚁数字科技 测试开发专家蚂蚁数科质量部的资深测开工程师，目前主要负责蚂蚁数科知识工程平台开发测试，专注测试技术发展，在自动化测试、UI智能体、AI大模型评测、RAG效果与评测等领域有深入探索。毕业后先后从事区块链合同质量保障、客服智能体效果评测、数科智能体平台知识工程的质量保障与评测工作。目 录CONT。

23、基于要素因子SPEC的需求工程实现需求分析质效双提高桥|中兴通讯高桥中兴通讯有线研究院需求领域教练中兴通讯有线研究院某中心需求领域效能提升负责人长期从事需求领域相关工作，包括需求智能构建、需求知识图谱构建、需求体系化建设等工作。在本次分享中，将聚焦于如何通过要素化建模和AI技术，解决大型项目需求分析效率低、场景遗漏等行业痛点，实现需求分析的质效双提。目 录CONTENTSI.需求分析的长期痛点：。

24、面向 AI Agent 时代的下一代推理基础设施车漾|阿里云容器服务团队车 漾阿里云高级技术专家及CNCF Fluid项目联合发起人阿里云高级技术专家及CNCF Fluid项目联合发起人，拥有深厚的云原生AI基础设施经验，他聚焦解决AIGC工程化核心瓶颈：通过创新数据编排技术（如Fluid分布式缓存框架）实现模型加载加速与存储成本降低，技术演进覆盖从容器化深度学习到LLM多云架构优化，在Kube。

25、Agentic Skill 在 ECS 运维中的实践胡兵|阿里云构建 ECS 运维智能体，主导 Agentic Skill 方案从 01 落地。覆盖 50+诊断场景，诊断准确率 95%，效率提升 620 倍，上线至今零安全事故。胡兵阿里云 技术专家 ECS运维智能体负责人 目 录CONTENTSI.ECS 运维复杂性与长尾困局II.Agent Skill 如何突破规则局限III.实践运行结果具体。

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28、AI原生知识库及其实践与应用刘琮玮|腾讯PCG应用效能技术部刘琮玮腾讯PCG应用效能技术部、工程效能与AI算法研究、QQ业务质效提升专注于人工智能(NLP)技术，大数据技术与质效领域的结合，参与过多个质效项目从0到1的研发落地工作，擅长通过引入人工智能技术驱动业务质效改进，具备丰富的人工智能研发落地经验。目前，正致力于通过“大模型”技术驱动业务质效提升，探索质效大模型建设，质效Agent研发与落。

29、!#$%&()*+,-./)0123)45!#%$&()!#!#$%&$()*+,-./0!#$%&()*+,)*-./012345678,569:;?ABCDEFGHIJ KLMN,OMN,PMN,QMN,KLRS T5678U%723VWVXYZ LLOQ _abcdefZghiabjdklmn OMN,KLMN,QMN,PMN T5678opWqrsXtu%。

30、!#$%&()*!+,-./0123456789!#%$&()!#!#$%&()*+,-.%&/01!#$%&()*+,%&-./012345*6789:;?;AB*CDE./0FGH+,IJKLMNOPQR(S*%&./023TUJVWXYZ:(*89_:(%&*abcdeMNOPf%&QR(SJghijCklamnopq。

31、AI-Infra全链路性能分析和优化实战孙禹峰|阿里云孙禹峰阿里云技术专家现任阿里云技术支持专家，8年AI领域实践经验，聚焦于训推框架及AIInfra相关技术，有云上多行业客户训推业务的全链路性能分析和优化场景落地的能力。目 录CONTENTSI.背景与挑战：大模型时代的训推性能问题痛点II.核心方法论：全链路性能分析体系与瓶颈定位III.核心方法论：全链路性能优化方法IV.实战攻坚：基于业务场。

32、突破 LLM 的运维能力边界：图驱动多 Agent 协同与因果推演实战刘贵阳|阿里云刘贵阳阿里云(云原生可观测)技术专家阿里云可观测AIOPS算法开发专家。负责可观测领域的智能化算法和多Agent开发，对指标、事件、文本、链路领域的相关算法开发。参与高性能、低成本的指标检测和预测系统开发；文本模式挖掘；根因分析领域问题研发，致力于 探索LLM在可观测领域的落地路径，探索多Agent模式在可观测领。