专题论坛-2025上海站_SECon全球软件工程技术大会-橙柚科技

AI产品研发与智能交互

AI 的智能涌现，简化了人机交互复杂度，为产品设计注入了新的活力，同时也对 AI 时代的产品，设计，研发提出来新的要求。本专场以“AI 产品研发与智能交互”为主题，共同探讨在 AI 为产品带来一系列激动人心创新方向的同时——如更接近自然交流形态的人机交互设计，更偏向于意图传达的软件操作逻辑，更积极灵活的流程流转路径等——对产品研发带来的新变化，新需求，和新实践。

Agentic AI 应用与实践

专场以“Agentic AI技术的场景化落地与价值延伸”为核心，从技术架构、行业适配、工程化落地三个维度递进呈现实践逻辑：先聚焦多智能体技术的底层能力，通过框架搭建与动态工具插值推理等核心技术，实现智能体从辅助执行到自主决策虚拟AI投研部；再针对传统企业数智化痛点，以Agentic AI与业务技术的融合架构破解工具孤岛等问题，形成覆盖多行业的降本增效价值闭环；最后围绕智能体平台赋能AI小软件规模化应用运营，依托“开源+自研”基建搭建平台，完整展现了Agentic AI从平台赋能，到场景深化的全链路实践路径。

Agent开发框架应用与实践

Agent作为智能体技术落地的核心载体，正成为连接大模型能力与产业场景的关键纽带——其开发框架的成熟度，直接决定了智能应用的落地效率、功能深度与场景适配性，是当前AI工程化领域的核心突破方向之一。本专场内容覆盖深度智能体的能力升级，以及相关工具生态加速Agent开发运营的前沿视角，再到垂类场景的实践路径（含技术踩坑、效果优化）展现AI从“工具级应用”到“体系化智能”的演进思路。

DataAgent：AI 重塑数据智能

AI 技术正以前所未有的深度重塑千行百业。2025年作为AI Agent元年，数据领域也迎来了颠覆性变革：从传统人工主导的数据研发、分析、决策，跃迁至 AI深度赋能的智能研发、智能分析、智能决策，显著提升了数据全链路的效率与价值。DataDevAgent、ChatBI、DataAgent等创新技术应运而生。
然而，数据智能的规模化落地，在数据资产、知识融合、模型优化、工程实践等层面仍面临诸多挑战。本专场汇聚数据智能领域的顶尖专家，聚焦DataAgent核心技术突破、最佳实践与解决方案、未来趋势与挑战等话题，帮助参与者应对共性挑战，并探索适合自身企业的发展策略和应用场景，激发新的灵感与方向。

终端AI的创新与应用

AI 正从云端中心化计算加速向终端侧延伸。在用户体验、响应时延、数据隐私与云服务成本等多重因素驱动下，终端AI（On-Device AI）已成为产业演进的重要方向。无论是轻量高效的小模型，还是能力持续突破的端侧大模型（如1B～3B参数级），在算法压缩、推理优化与硬件协同的共同推动下，正以前所未有的速度实现在手机、PC、IoT设备、车载系统等多元终端的规模化落地。
本专题聚焦终端AI的技术创新与产业实践，深入探讨以下核心议题：
面向终端部署的大小模型轻量化与蒸馏技术
异构计算环境下模型推理的性能优化与能效提升
端侧大模型与小模型的协同架构与应用场景
终端产品通过AI化重构带来的体验升级与商业新空间

终端AI的未来趋势：个性化、持续学习与边缘智能生态
专题将结合系统优化、模型研发与应用落地的多维视角，呈现终端AI从技术突破到价值转化的完整图景。

专题受众：终端应用开发者、AI算法工程师、大模型研究人员、边缘计算从业者及AI产品经理
通过本专题，听众将全面了解终端AI的技术演进路径、典型应用案例与商业化潜力，洞察AI在“最后智能一公里”中的创新机遇与未来发展方向。

AI+研发的智能化升级（AI4SE）

立足大模型时代软件工程的变革趋势，以“AI深度融入研发全链路”为核心立意，聚焦从理念到落地的实践探索。内容核心亮点涵盖：大模型对产品工程思路的重构，解析其如何通过workflow与上下文工程重塑产品信息流转逻辑；AI在研发全流程的落地实践，包括Agent协同编程、智能测试与量化评测的技术路径；AI对软件开发全生命周期的渗透，从需求分析到运维优化的全链路效率跃迁；大模型驱动的代码迁移技术，分享从数据工程到场景落地的完整路径；以及可视化AI编程在大型项目中的工程化突破，探讨信息供给机制与效果量化的实践解法，全方位呈现AI赋能研发的技术创新与落地价值。

AI 原生应用架构

随着人工智能技术的迅猛演进，尤其是大模型在理解、生成与推理能力上的突破，软件架构正迎来一场深刻的范式迁移——我们正步入“AI原生架构”时代。在这一新阶段，软件系统不再仅由人类设计逻辑驱动，而是与AI模型深度融合，形成具备自适应、自演化与自优化能力的智能架构体系。
AI原生架构与云原生体系如何深度融合？二者在弹性调度、服务治理与可观测性层面的结合点在哪里？如何构建覆盖观测、评估与模型训练的端到端数据飞轮闭环，实现AI能力的持续进化？面对大模型应用带来的安全风险与高可用挑战，又该如何在架构层面设计可信、稳定、可审计的智能系统？本专场将聚焦AI时代软件架构的核心命题，探讨从基础设施到应用层的协同演进策略与工程实践。

具身和空间智能

在新一轮通用人工智能时代，广义的机器人将会是最大的商业赛道，而具身智能无疑是该赛道的基石之一。具身智能通常是指智能体依托自身的身体形态，通过感知、运动和与环境的交互来获得和展现智能的能力。它强调智能并非仅仅源于大脑或算法，而是产生于“身体-环境”之间的交互过程，实现从感知、认知到决策、执行的完整闭环。本专场将深入探讨多模态感知与语义理解、多模态深度推理、物理世界建模与世界模型（World Model），并重点关注 Vision-Language-Action (VLA) 框架在具身智能中的发展。同时，我们将聚焦强化学习与模仿学习等训练范式如何推动具身智能在复杂环境中的自主性与泛化能力。专场将汇聚国内外具身智能与 VLA 领域的专家学者与产业先锋，分享其在工业自动化、服务机器人、智能制造、智能家居、虚拟/增强现实等场景的最新突破与实践经验，共同探讨规模化落地的挑战与机遇，并展望具身智能的未来发展图景。

Vibe Coding

探索AI时代编程模式的认知革新与企业级规模化落地的可行路径。专场既回应了行业对AI编程“效率与可控性失衡”的痛点，解析Vibe Coding的本质逻辑、人机协作新关系，也深入技术探索：从数据驱动的AI工程建设、语言模型优化，到多智能体协作的实际场景落地，覆盖AI编程从理念认知到工程实践的全链路，既是对当下AI编程技术热度的深度解构，也是行业从“工具尝鲜”迈向“可信生产力”的集体探索。

前端智能化

AI 技术正深度渗透大前端领域，推动研发范式发生根本性转变。2025 年，前端智能化进入关键拐点：从传统依赖人工经验的开发、调试与优化，跃迁至 AI 全流程赋能的智能研发、智能调试、智能运维，大幅提升了前端生产链路的效率与质量。智能代码生成、智能调试器、智能走查、AI 排障等新技术不断涌现，为前端研发带来前所未有的想象空间。然而，前端智能化的规模化落地仍面临诸多挑战：如何在复杂工程体系中稳定引入 AI，如何平衡研发效率与可控性，如何构建适应企业场景的智能化解决方案。本分论坛将汇聚前端与 AI 融合领域的专家，聚焦 AI 如何重塑大前端 Devops的核心话题，分享实践经验与技术突破，探讨未来趋势与挑战，助力开发者与企业找到适合自身的前端智能化发展路径。

AI Infra和加速推理

本专场聚焦推理性能优化、Agent基建支撑、多模态数据底座三大核心方向，围绕这些维度深度展开大模型与智能Agent落地的底层技术瓶颈，覆盖LLM推理效率提升（以KVCache为核心的软件栈、资源池化与路径优化）、Agent生产化基建（安全沙箱、Serverless弹性供给）、多模态数据基础设施（“计算-存储-模型”协同的数据湖架构）三大技术域，邀请阿里云、腾讯云、火山引擎等专家，从技术方案、工程实践到场景落地，全方位解析AI Infra在性能、成本、安全、扩展性上的突破路径，是智能时代软件工程底层技术的交流平台。

RAG与上下文工程

在人工智能迈向认知智能的关键阶段，RAG技术与上下文工程正成为突破大模型知识边界的重要支柱。本专场聚焦大模型时代知识工程的创新实践，探索如何通过动态知识检索与上下文优化，实现大模型从"参数记忆"到"智能推理"的跃迁。通过构建"检索-融合-推理"三位一体的知识工程体系，以及开发自适应上下文压缩与关键信息提取技术，来搭建大模型的智能知识引擎。