2025年AICon全球人工智能开发与应用大会·深圳站嘉宾演讲PPT合集（共32套打包）

1、演讲人：虎兴龙01020304Data Agent的挑战腾讯云WeData Agent的设计理念WeData Agent的工程化实践未来展望01优秀的Agent 类似优秀的员工信任感持续进化可控专业共鸣如何建立用户信任?可迭代进化自主可控专业可靠共鸣认同02腾讯云WeData Agent的设计理念信任，是协作的基础参考论文：https:/ Agent基于多智能体协作的超级智能体，具备数据开发、数。

2、演讲人：沈斌01020304无处不在的插件无处不在的插件我的插件人生我的插件人生插件六式插件六式从员工从超级员工再到超级个体从员工从超级员工再到超级个体01不止于软件USB 02从手搓到 AI 辅助构建2 AI 0%2 AI 15%AI GitHub Copilot2 AI 30%AI CursorMVP2 AI 50%AI Monica+TraeCopilotIDE GitHub Copilo。

3、演讲人：冯成蹊0102030405增长的枷锁营销市场的失衡与内卷现状破局的信号AI如何重塑营销价值链我们的答案以AI Agent为核心的增长新范式两大核心策略如何破解流量与ROI双重困局技术基石“SDK+Agent”架构如何驱动增长飞轮未来展望下一代智能营销的演进方向01020304050601营销市场的失衡与内卷现状 2024年行业前十大公司市场份额占比96.01%前四公司占74.25%，已有。

4、CodeArts Doer Agent 演讲人：侯凡侯凡2010年加入华为华为云PaaS产品部前端开发团队Leader华为云PaaS产品部首席前端架构JavaScript语言标准组织ECMA TC39成员开源项目DEVUI负责人华为JavaScript语言可信认证组专家/前端AI专项组目前负责华为云PaaS产品部的整体前端架构设计、产品业务交付以及前端架构演进与看护工作。在前端AI代码实践、前端。

5、智能体驱动信贷风险的动态感知到策略自迭代演讲人：董纪伟0102030405公司简介信贷风控的敏捷性困局基于Agent的决策自学习与自进化的框架设计场景实践总结和展望01公司简介同盾科技是中国领先的人工智能科技企业，总部位于浙江省杭州市，专注决策智能先进技术研发和应用，致力于帮助各行业客户有效防范风险、提升决策效率。多年来公司坚持自主科技创新与技术开放开源，多项算法和软件系统已达全球领先水平，并以。

6、以卓越性价比释放开放大模型潜能TPU 上的推理优化全解杨国强：谷歌云/AI Infra 架构师目录01TPU TPU 简介与版本演进TPU TPU 的演进02在 TPU TPU 上部署开放模型的关键技术HTTP/gRPC responseHardware(TPU)Inference ServerQueryQueueSchedulerInference EngineBatchingModelQue。

7、演讲人：季杨康010203040506Rokid Glasses 硬件介绍YodaOS-Sprite 介绍Rokid CXR SDK 概述CXR-M 移动端开发CXR-S+CXR-MCXR-L 扩展开发01Rokid Glasses Hardware02YodaOS-Sprite03Rokid CXR SDKAOSPYodaOS-SpriteCXR-SSelf-APPCXR-LRokid AI 。

8、演讲人：边雪冬01020301质量效率成本感知决策执行MTTFmTKECDB云原生观云数据TDWIaasCLBNoSql。SRE事件编排腾讯云资产编排容器编排作业编排MTBF混沌实验应急预案事件复盘改进调优容量评估变更管理护航巡检全联路压测MTTRMTTI故障发现监控告警用户反馈日常巡检异常检测MTTA故障响应OnCall人员互备ChatOps故障预案MTTL故障定位可观测事件管理DataOps。

9、演讲人：徐奕成0102030405为什么写作是 AI 最难落地的场景之一从句子不全到完成表达：AI 工具设计目标的转向基于多 Agent 的角色分工，构建 AI 原生写作系统Agent 工程化的挑战与调整路径内容生成工具未来的协作范式与演进方向01为什么写作是 AI 最难落地的场景之一用户、文体、文风高质量写作不仅仅需要语法正确的句子，还需要遵循文风，雕琢词句，降低幻觉，提升会话效率。模型生成的。

10、演讲人：琚克俭010203040506AI带来的数据湖变革Daft多模计算定位Daft核心场景Daft+Lance数据湖新范式Daft大规模数据处理实践未来展望01AI带来的数据湖变革 Database-Dataset Table/View-Volume/Model/Function ChatBI/Agent/智驾/基模/具身/.大模型发展迅速，数据处理领域快速从纯文本场景扩展到了文本、图片以及。

11、演讲人：马腾010203040506Mooncake项目未来规划01算法-Transformer is all we need?内部所有的算子均为GEMM 或 BMM，最大化计算强度和并行度数据 Big Data is Everywhere数字化进程的推进使得采集和积累的数据前所未有的增多硬件 Huangs Law Take Over以 NVIDIA 为代表的 GPU 厂商通过提供高并发的稠密张。

12、演讲人：蒋林泉相对过剩严重不足数字人全面上岗，大幅拓展服务带宽，缩短响应时间，提升业务效果xx HC/年服务效率 分钟级 到 秒级-问答准确率 98%-用户渗透率 98.5%-月均留存率 57.8%云智能集团某IT部门某销售部门某职能部门全球人才招聘商机效能中心HR共享服务中心组织人才发展部技术内容全球化技术内容一组数据技术部销售运营部用户增长ReorganizeIdentifyDefineEx。

13、多模态AI眼镜打造个人Agent段然拂曦科技首席执行官0102030405个人简介AI眼镜整体概览软硬件技术解析AI眼镜前端应用过往实际案例目录CONTENTSPART 1个人简介个人简介段然拂曦科技首席执行官段然，香港中文大学深圳青年企业家成员、深圳市对外经贸协会成员，曾担任麦肯锡XR中国合作伙伴、华为云全球生态合作伙伴，并受邀担任北京大学“燕园有约”系列主讲嘉宾及深圳市政协会议科创企业代表。。

14、具身智能技术在工程机械智能化中的应用实践演讲人：干英豪010203040506网易伏羲机器人背景介绍挖掘机器人发展路线远控和智能化进展介绍具身智能大模型的发展现状具身智能大模型在挖掘机器人上的应用网易伏羲机器人背景介绍背景：AI技术出圈游戏，伏羲机器人应运而生伏羲实验室成立强化学习编程框架AI论文顶刊收录AI感知表情重大突破伏羲算法大赛沉浸式会议系统AIGC广泛应用灵动:挖掘机器人有灵:人机协作。

15、演讲人：刘中兵AI全局分析找痛点、AI波动归因找根因、AI智能工具解问题、AI辅助问答01运营成本+20%技术成本+30%业务增长+10%新市场快上线持续迭代新业务代码复制实际0203业务架构n个指标x个问题工程架构n个指标x个问题服务架构n个指标x个问题存储架构n个指标x个问题服务架构（权重25%）存储架构（权重20%）部署架构（权重20%）安全架构（权重5%）工程架构（权重20%）业务架构（。

16、演讲人：王毅纷享销客智能CRM创领者，中国ToB SaaS CRM的领先品牌。以智能型CRM为特色，通过连接业务、连接人、连接系统，帮助企业实现以客户为中心的，企业内部和上下游业务的高效协作。纷享销客坚持行业深耕战略，为高科技、现代服务、快消、农牧、制造等行业的大中型企业，提供深度行业化的产品、方案和服务，助力企业建设营销、销售、服务一体化、数字化、智能化的平台能力和经营能力。公司创立于2011。

17、演讲人：袁镱理想：假定算子MFU60%，16卡H20的吞吐可以到30K+tokens/s（输入：1812，输出：978 tokens）vLLM，SGLang，一念LLM非硬件厂商：调度和显存管理是研发重点硬件厂商：算子研发上有天然优势，充分利用自家硬件TensorRT-LLM，MindIE大语言模型推理的基本逻辑大语言模型推理框架现实：2025年2月，vLLM，SGLang基本都在2K toke。

18、1AI 重构 UGC 游戏创作链：玩法、内容与商业价值新范式游心雕龙 FusionFun 太一用户生成内容（User-Generated Content,UGC）游戏是指玩家可以自行创建、修改或分享游戏内容的游戏。WHY UGC 游戏值得做？WHY UGC 游戏值得做？用户喜欢UGC 游戏展现出高活跃度和强大的商业变现能力游戏名称年营收（2024年）DAU（2024年）累计注册用户数已运营年数（。

19、01传统推荐级联架构的规模化瓶颈与范式局限Scaling LawMFUMFURule-2Model-iModel-jModel-1Model-jLNLNM4oELNLNM4oE粗排精排Rule-1User/Item DataServerLog02OneRec：端到端生成式推荐的系统验证 在item id空间求解，I稀疏性高code book 10B量级 可学习的共现n-gram信息较少 压缩能力。

20、演讲人：莫子皓 Peter 01Amplify your intelligence.Amplify your intelligence.对话是大模型对世界理解的投射在Plaud，对话是一种智能的形式是思想的开端、决策制定和意义的分享之地我们相信对话蕴含着巨大的价值Plaud 的存在，就是为了帮助捕捉、提取并利用这些实时发生的智能Amplify your intelligence.Amplify 。

21、Agent开发挑战：如何在敏捷与可靠之间做到既要、又要、还要？演讲人：王志宏01020304引言面向敏捷开发的 Agent 架构设计理念实现“敏捷+稳定”的架构平衡未来展望与生态共建AI风潮席卷全球，大模型渗透千行万业以大模型为核心的AI技术取得突破，推动从通用生成能力到行业特定能力的全面升级。大模型引领的AI风潮正席卷全球，推动各行业迈入智能化新阶段。目前纯大模型及微调无法满足实际的场景需求，。

22、Large Models in Finance:From Innovation to Real-World Impact演讲人：刘炜清9 years of deep collaboration with financial industry partners.We have expanded our industrial partnership into the areas of Regtech。

23、演讲人：吴云010203大模型如何应用到企业大模型在制造业典型应用以及如何落地大模型在企业应用会遇到的主要问题和对策01新新业业务务现现有有业业务务新商品/服务服务等级提高自动化品质提高提高效率步骤步骤 1将通用模型应用于部分业务 与公司数据联动步骤步骤 2应用于自身固有业务及客户应对步骤步骤 3实现自身服务的高度化及创造新业务 与公司IT系统数据联动（大语言模型应用开发）使用目的使用领域1.公。

24、TRAE 在代码编辑中的实践演讲人：冯绪TRAE/架构师目录010203Agent 在 AI 编程助手中的价值从代码补全到 Agentic Edit 的探索01020304TRAE 编程助手的发展阶段总结和展望Agent 在 AI 编程助手中的价值Agent 在 AI 编程助手中的价值AI 编程助手正经历从 辅助工具 到 自主智能体 的深刻变革Q 代码编辑能力定位文件的编辑位置，准确完成文件的修。

25、演讲人：杨勇强03AI 时代的实时性、全球化、成本与复杂性鸿沟AI 时代实时数据分析进化AI 实时数据分析实践案例01AI 时代的实时性、全球化、成本与复杂性鸿沟Apache Doris：Open-Source Real-Time Analytics and Search Database#1 Daily Page Views of Apache Project Websites#1 Month。

26、演讲人：刘梦怡01020304内容安全业务背景与挑战大模型时代的变革与机遇快手安全大模型核心技术未来技术与业务大图展望01风险对抗强变异快风险对抗强变异快审核标准复杂多变审核标准复杂多变领域专家知识依赖领域专家知识依赖0102030402通用大模型垂直大模型03Multi-Head AttentionMLP LayerNorm LayerMulti-Scale Encoder Layer Lin。

27、演讲人：周絮01020304大规模云上系统运维的特点和挑战AI Profiling+AI Agent，助力云+AI运维进化AI观测助力训推场景提升稳定性AI Agent助力提升运维效率01大规模云上系统运维的特点和挑战大规模云上运维的特点和挑战技术堆栈门槛高指标解读难运维时刻的碎片化故障定界难监控指标爆炸式增长及秒级抖动盲区与现场缺失高度依赖于Linux系统的使用和命令并且需要具有专家技能人员，。

28、演讲人：王立凯1SaaS 化智能客服2目标驱动的主动 Agentic AI 探索2.1销售拜访复盘 Agent3总结与展望2.2B 端 Agentic AI 框架及平台建设01SaaS 化智能客服关键判断：在商业化B端，面向销售运营、代理商和广告主的服务中，有丰富的智能客服的需求场景破局思路知识碎片化问题解决慢人力缺口业务特点三横一纵 SaaS 化架构重点做功关键设计经验思考效率&效果0。

29、演讲人：宁啸威01020304050601020304050601良好的开发体验AI 原生加持集成化 随时随地开发，支持跨终端和多场景 开箱即用的开发环境，轻量化、极速性能 良好的 AI 人机交互形态 研发提效，更快的完成编码 辅助决策，提供高质量回答 人人都有一个 AI 搭档 一站式部署能力 研发系统集成 多人协作核心出发点：用 AI 提升用户编码的效率02思考(Thought)规划(Plan。

30、演讲人：马金龙01020304智能客服场景及挑战介绍开天客服大模型研发之路应用探索及未来展望知识图谱与LLM结合优化01智能客服场景及挑战介绍AIH5APPagentagentagentagentagentRAG+1+2NLP+NLP34多模态知识导入用户提问文本嵌入匹配相似度最高的片段生成提示词AI智能客服问题文本嵌入向量A I解答相 似匹 配问 题 与 知识 组 合上下文补全逻辑推理解析实体。