2025年AI+研发数字峰会（AiDD）·上海站嘉宾演讲PPT合集（共30套打包）

1、时序数据迎来 AI 智能体时代陶建辉|TDengine陶建辉TDengine 创始人&CEO开源软件 TDengine 主要作者，2024 年“中国计算机学会(CCF)杰出工程师奖”获得者。1994年中国科大毕业后，到美国留学，1997年起，先后在芝加哥Motorola、3Com等公司从事移动互联网的研发工作。2008年初回到北京创办和信，后被联发科收购。2013年初创办快乐妈咪，后被太。

2、云函数 SCF 解码车企智能出行三大最优解王瑞明|腾讯云王瑞明腾讯云专家工程师 现任腾讯云Serverless云函数专家工程师，主导函数计算核心引擎的架构演进与技术攻坚，完成从技术架构设计到商业化落地的全链路实施。深耕云计算领域十余年，专注于分布式系统与弹性算力模型创新，主导的冷启动优化方案推动行业延迟指标突破百毫秒量级，创新设计毫秒级弹性资源调度体系推动资源利用率突破70%水位线。当前技术聚焦。

3、落地AI应用一站式智能开发平台AI应用建设实践李冰冰|网易Codewave李冰冰网易CodeWave解决方案负责人10+年企业数字化相关工作经验，先后在恒生电子、恒生聚源、瑞可科技担任研发、架构师、技术总监等岗位，深度参与制造、金融等行业的应用架构及开发，现任网易数智Codewave智能开发平台解决方案负责人，负责低代码+AI方案及场景研究。目 录CONTENTSI.AI应用客户现状及解决方案I。

4、脚本生成2.0基于智能体的脚本生成与修复之道陈超|中兴通讯股份有限公司陈超中兴通讯青年奖得主/数通产品测试经理数通产品测试经理、资深测试专家，近十年来一直从事数通产品软件测试的工作，牵头负责有线研究院自动化脚本AI生成方案制定与落地推广。2025年，数通产品自动化脚本累计生成代码行数82W+行，个人脚本开发效率提升43%目 录CONTENTSI.问题提出II.解决思路III.方案介绍IV.实践过。

5、AI驱动的需求洞察与自动化闭环实践彭华聪、傅汤毅|B站彭华聪B站资深测试开发工程师B站供给生态质量团队资深测试开发工程师。目前主要负责B站内容审核业务质量体系建设和探索。也曾任职阿里巴巴测试开发专家，负责过搜索、实人认证等产品从事质量工作十余年，经验丰富。傅汤毅B站资深测试开发工程师高级测试开发工程师，推进并落地了业务线自动化建设，流水线覆盖，有丰富的的服务端经验及平台建设经验。目 录CONTE。

6、基于视频生成模型Hallo和Champ的数字人构建朱思语|复旦大学朱思语复旦大学教授复旦大学人工智能创新与产业研究院研究员、长聘教授及博士生导师，研究方向为视频与三维生成模型。在CVPR、ICCV、ECCV、PAMI等国际会议和期刊上发表论文60余篇。博士期间，他联合创立了3D视觉公司Altizure，后被苹果公司收购。2017年至2023年，他担任阿里云人工智能实验室总监。他曾任ICCV/AA。

7、DeepSeek R1-MoE-NAS 融合赋能领域大模型高效训练体系张延|联通数字政府产品部张延联通数字政府产品部交付总监现任联通数字科技有限公司数字政府产品部交付总监，拥有高级技术职称。加入中国计算机学会、中国人工智能协会、ACM 协会、中国电子学会，并在部分协会中担任职务。深耕人工智能与大数据领域多年，凭借算法优化与技术创新推动企业数据资源整合标准化，为数字化转型提供核心支撑；主导智能应用。

8、人工智能新进展与金融应用实践白 硕|恒生电子白 硕恒生电子副总裁、首席科学家恒生电子副总裁、首席科学家。本科就读于清华大学计算机系，硕士、博士研究生就读于北京大学计算机系。曾任中科院计算所研究员、博士生导师、软件室主任、软件方向首席科学家。在任上海证券交易所总工程师十余年，主导了上交所新一代交易系统的上线。目 录CONTENTSI.AI及大模型原理II.近期态势与思考III.金融场景分析IV.未。

9、基于MobileFlow的终端自动化测试效能跃升实践唐晓璇|蚂蚁集团唐晓璇蚂蚁集团-CIO MobileFlow 算法负责人 就职于蚂蚁集团，专注于研发效能优化方向，主要工作方向为AI驱动的研发效能体系创新。作为MobileFlow技术团队的算法工程师，聚焦多模态大模型与智能体技术的前沿探索，主要研究方向包括：1）视觉-语言联合建模在UI自动化测试中的精准指令理解与执行；2）LLM-based 。

10、从代码框架到智能化测试，UI自动化的建设之路张永杰|科大讯飞张永杰科大讯飞 高级测试工程师8年移动端开发测试经验，对各类客户端的UI测试、专项测试、性能测试等，有较为丰富的探索及实践，负责集团基于移动客户端的本地和平台层工具建设，推动测试技术在集团内的推广落地，助力集团测试人员持续提效。目 录CONTENTSI.背景：UI自动化为什么难落地II.我们是如何推进UI自动化落地的III.最终解决方案。

11、浦银理财AI+agent应用案例员工数字助理智浦小鹿王岩|浦银理财王岩浦银理财金融科技部技术专家浦银理财金融科技部技术专家，先后负责浦银理财直销系统、产品管理系统、CRM系统建设，牵头完成浦银理财大模型智能员工助理智浦小鹿建设工作。目 录CONTENTSI.背景II.AI+Agent应用构建简介III.智浦小鹿系统功能架构IV.智浦小鹿能力场景介绍V.内部大模型平台运营探讨VI.对 Agent的。

12、基于开源技术栈构建智能弹性大模型推理服务的架构实践车漾|阿里云车漾阿里云 高级技术专家阿里巴巴云原生应用平台高级技术专家，从事 Kubernetes 和容器相关产品的开发，重点探索利用容器技术加速异构计算、深度学习、边缘计算等广泛场景方案的交付与落地，同时是对于开源社区的积极参与者。他是CNCF旗下开源项目Fluid的创始人之一，也是核心维护者。也是业界第一个 GPU 共享调度的主要作者和维护者。

13、AppAgentX可进化GUI智能体框架张驰|西湖大学AGI实验室 助理教授张驰 博士连续两年入选美国斯坦福大学发布的全球前2顶尖科学家榜单2021年博士毕业于新加坡南洋理工大学计算机学院，博士毕业后加入腾讯公司担任研究科学家。2024年秋加入西湖大学担任博导，并创建 AGI 实验室。博士研究课题专注于高效低成本的机器学习和计算机视觉算法，目前的研究方向是大模型时代下的多模态模型与AIGC模型。。

14、从需求到代码：DeepSeek+AI代码助手的全场景自主编程革命汪晟杰|腾讯云产品专家汪晟杰腾讯云代码助手 CodeBuddy/产品专家腾讯资深产品专家，20年工作经验，负责腾讯云开发者AI代码助手产品规划设计与运营，十多年协作SaaS和 SAP 云平台、SuccessFactorsHCM、Sybase 数据库、PowerDesigner 等产品的开发经理，在软件架构设计、产品管理和项目工程管理。

15、线上质量保障之客诉处理体系的智能化实践吕冬冬|快手吕冬冬快手商业化线索营销方向测试负责人南京邮电大学大学计算机系专业硕士毕业，毕业后入职华为、百度、贝壳等公司，现任快手商业化线索营销方向测试负责人。现负责服务端质量保障体系、FT效能提升等专项建设，同时负责AI智能测试技术在质量保障侧的探索、设计与落地，包括智能测试用例生成、需求风险智能分级、AI数字员工、客诉&舆情数据智能挖掘、模型评测。

16、面向复杂软件工程任务的Coding Agent高鹏飞|字节跳动高鹏飞字节跳动 Trae Research Team上海科技大学计算机科学与技术工学博士学位，导师宋富研究员。曾访问新加坡管理大学，导师孙军教授。主要研究方向为利用形式化方法保障软件的安全性和可靠性。博士期间共发表高水平论文10篇，包括一作身份发表ACM TOSEM 3篇，IEEE TSE 1篇，OOPSLA 2024 1篇，荣获教育。

17、教育大模型评测体系构建与场景化测试实践文皓|科大讯飞文皓科大讯飞AI研究院教育质量部总监有10多年软件开发及测试经验，2017年加入讯飞研究院质量团队，负责AI算法测试，对于认知类技术产品的落地有较多经验;在讯飞星火大模型的攻关项目中，参与了星火大模型在教育、汽车、司法等多个业务场景的落地工作。目 录CONTENTSI.背景与挑战II.教育大模型评测体系构建III.作文批改场景端到端测试实践IV。

18、金融AIGC安全攻防构建大模型时代的数字内容风控体系李雨珂|网易易盾AI算法负责人李雨珂网易易盾AI算法负责人网易智企算法专家，信通院专家委员会成员，目前负责数字内容风控领域的人工智能算法研究，曾获得浙江省科学技术进步奖一等奖、中国人工智能产业发展联盟年度创新人物等奖项，所带团队多次在音视频伪造检测、大模型安全等领域的人工智能算法竞赛中获得最高荣誉，拥有多项数字安全领域的发明专利并发表多篇国际期。

19、推动研发智能再升级：通义灵码在 AI Coding 领域的实践张燎原|阿里云是人类历史上第一次大规模集体智力协作活动。软件工程杰弗里韦斯特系统组成结构设计规模带来的挑战“突破规模法则的限制，就必须创新，要么改变系统的物质组成，要么改变其结构设计，要么二者均发生改变。”（人，技术）（组织结构、技术架构和协作方式）研发效率提升=f(协作效率、个体效率)软件工程 是社交学习过程。效率提升假设一：集体协。

20、领域推理引擎-大模型不止于小作文徐彬|德邦证券徐彬算法架构师无双谱知乎实战深度学习算法著者，多项智能算法专利发明人，CCF会员。研究方向为信用风险管控、复杂项目群管理、机器学习在特定场景的应用。历任 平安银行 应用架构专家，银行间市场清算所 创新衍生品及利率产品项目群负责人。牵头完成多项证券业协会、交易所研究课题。机器会思考吗？目 录CONTENTSI.大模型应用现状II.问题和溯源III.应对。

21、知识工程引领AI智能体落地新范式许威|中兴通讯（兴云数科）许威中兴通讯 产品架构规划师/公司级教练中兴通讯股份有限公司产品架构规划师，公司高级AI教练，大型企业数字化转型实践咨询师。需求COP组长，部门能力提升负责人，公司二级讲师等。曾做过5年开发，4年项目经理，3年产品架构规划师等。目前主要负责公司AI产品规划，AI助力研发效能提升工作。目 录CONTENTSI.背景II.问题/痛点III.解。

22、大小模型协同智能及端云协同应用张圣宇|浙江大学张圣宇浙江大学平台”百人计划”研究员、博士生导师浙江大学启真优秀青年学者。入选第十届中国科协青年人才托举工程。研究方向包括大小模型端云协同智能，多媒体计算与推荐系统。近年来，在TPAMI、TKDE、KDD、CVPR等CCF A类期刊和会议上发表论文四十余篇。任KDD、ACM MM 领域主席，SIGIR、IJCAI等会议高级程序委员会委员，ICMR、A。

23、基于 LangGraph 框架和 Ambient智能体构建企业级智能平台张海立LangChain Ambassador张海立（沧海九粟）LFAPAC 开源布道师、LangChain AmbassadorLangChain实战、LangGraph实战作者，LangChain 官方大使，LFAPAC 开源布道师。B 站万粉 UP 主，开源爱好者，长期关注和致力于云原生和前沿互联网技术的技术落地和推广。

24、面向多领域的AI稳健性评估技术与案例分析千善日(Chon sun il)|ThinkforBL千善日(Chon Sun il)Manager of ThinkforBL Co.,Inc.Lead author of the AI Trustworthiness Development Guide,published by the Korean Ministry of Science and IC。

25、抖音性能LLM分析体系建设从智能诊断到决策推荐姚凡、李文博|字节跳动姚 凡抖音测试开发专家毕业于悉尼大学计算机专业，现就职于抖音专项测试团队，负责抖音体验平台的性能诊断、大模型应用等方向的开发工作。李文博抖音测试开发专家毕业于悉尼大学计算机专业，毕业后即加入抖音，现就职于抖音基础体验团队，专注于客户端性能体验分析、测试效率优化等专项技术。目目 录CONTENTS1.背景2.整体解决方案3.核心模。

26、多模态大语言模型中的上下文学习杨旭|东南大学杨旭东南大学计算机学院副教授/博导杨旭博士2021年6月从南洋理工大学计算机科学与技术系获工学博士学位，导师为蔡剑飞，张含望教授。现为东南大学计算机科学与工程学院、软件学院、人工智能学院副教授。新一代人工智能技术与应用教育部重点实验室副主任，江苏省双创博士。主要研究方向为多模态视觉语言任务，基于多模态大语言模型的上下文学习。在过去的3年内，以第一作者身。

27、多模态、多端手机智能体多模态、多端手机智能体Mobile-AgentMobile-Agent徐海洋|阿里巴巴通义实验室徐海洋徐海洋阿里巴巴通义实验室 高级算法专家 阿里通义实验室高级算法专家，负责通义多模态大模型mPLUG、Mobile-Agent系列工作，包括基础多模态模型mPLUG/mPLUG-2，多模态对话大模型mPLUG-Owl/Owl2，多模态文档大模型mPLUG-DocOwl，多模态。

28、AI 生产力工具产品构建提效实践张 涛|商汤科技 小浣熊家族张涛商汤科技 小浣熊家族技术负责人商汤科技小浣熊家族技术负责人，主导了小浣熊家族的应用落地全进程，对AI应用落地有深刻的理解和丰富的实践经验。以代码模型为产品AI能力基底，小浣熊家族一方面为原生的开发者场景提供了AI编程助手产品，代码小浣熊；另一方面，也破圈地将代码能力作为AI工具，拓展产品能力边界，为办公人群提供了AI生产力应用，办公。

29、大模型在得物部署优化实践孟令公|得物孟令公得物 机器学习高级专家得物机器学习高级专家，算法工程方向，主要负责得物算法平台的相关研发工作。在得物从0到1打造通用大模型训练和推理平台。曾就职于腾讯，阿里等多家互联网大厂。2022年加入得物，专注于大模型相关技术，包括推理加速与各应用场景落地。目 录CONTENTSI.背景II.如何设计高性能的大模型推理引擎III.通用大模型性能优化之路解决显存碎片问。

30、NASL领域大模型训练刘东|网易数智刘东网易 AI算法专家2012年毕业于清华大学电子工程系，长期从事人工智能领域算法与系统的研发工作，参与过OCR、语音识别、机器翻译、机器学习平台等多个方向的项目研发，目前主要负责网易CodeWave产品中NASL大语言模型以及多模态模型的相关研发工作。目 录CONTENTSI.CodeWave智能开发平台与NASL语言介绍II.NASL领域模型训练项目背景I。