在由大模型、Agent 等技术驱动的新一轮“生产力革命”中，越来越多企业开始关注真正可规模化落地的 AI 生产力：如何让 AI 深入业务场景、托管关键系统、推动组织与流程重塑，正成为技术与管理者共同面临的新课题。

将于 12 月 19～20 日在北京举办的 AICon 全球人工智能开发与应用大会 将围绕这一产业命题展开系统性探索，重点聚焦 AI Agent、研发范式革新与组织变革、大模型推理优化等关键方向。来自腾讯、阿里巴巴、字节跳动、百度、蚂蚁集团、京东、华为等多家领先企业的技术与管理实践者将共同分享如何构建可信赖、可规模化、可商业化的智能系统，以及 AI 如何成为企业降本增效、突破增长天花板的核心驱动力。

大会首日 Keynote 将呈现多模态内容创作范式演进、Agent 技术能力跃迁与落地路径等前沿洞察。与此同时，12 大平行技术专场 也已悉数公布，议题覆盖智能体工程、多模态应用、上下文编排、研发提效、数据治理、大模型系统工程、推理优化、企业业务流融合、AI 产品创新等多个方向，构成从底层基础设施到业务应用落地的完整技术版图，为业界呈现 AI 原生时代系统化进化的全景视角。

一、Keynote 演讲前瞻：从内容范式重构到 Agent 化协同的双重跃迁

在大模型与生成式 AI 深入产业的进程中，企业最关心的问题正在从概念验证转向大规模落地与可持续价值创造。本次大会 Keynote 将围绕内容生产范式演进、智能体能力突破以及大模型应用的工程化挑战等核心议题展开，来自不同领域的引领者将带来他们在真实业务场景中的最新洞察与经验分享。

• 姚霆 博士，（智象未来 (HiDream.ai) /联合创始人兼首席技术官）

• 主题：《从“生成”到“构建”：多模态大模型驱动的内容创作范式革命》
• 如何让AI真正理解创作意图，实现精准、可控的生成，已成为行业的核心痛点。智象未来认为，破局的关键在于让模型从被动的“内容生成者”转变为主动的“场景构建者”。本次分享将聚焦如何将大语言模型的深层语义理解与规划能力作为“大脑”，来指导和控制视觉生成模型这一“巧手”。并通过在设计、营销、影视等领域的创新应用案例，展示这一技术路径如何实现对生成内容在语义、空间与时序上的精准控制，从而贯穿从“灵感”激发到创作到最终“分发”的全链路。

• 梁志辉，360集团 /副总裁

• 主题：《Agent 技术演进与落地：从工具到伙伴的生产力变革》
• 在大模型能力日趋成熟的今天，AI正在从“工具赋能”迈向“自主协同”的关键拐点。本次演讲将深入解读全球Agent技术的发展趋势，剖析从L1到L4级智能体的能力演进路径，并结合视频创作、电商营销、知识工作等多个场景，展示智能体如何真正成为"数字劳动力"。深入探讨以下议题：当无数智能体相互协作，它们将如何重塑我们的工作、创作与组织模式？企业和个人如何抓住这波生产力革命的红利？

二、平行技术专场：纵深 AI 技术体系，探索规模化落地路径

本次大会设置多个平行技术专场，聚焦智能体、多模态、上下文工程、AI 产品创新、推理优化等多个关键领域，全面呈现 AI 在业务提效与增长、系统融合、组织管理等维度的实践成果与前沿探索。

各专场将从真实应用出发，深入剖析技术突破背后的系统性思考与工程方法，展示企业如何构建面向 AI 原生时代的底层能力与业务形态，力求每一场分享都将为开发者、架构师、业务决策者提供可落地的技术启发与方法论参考。

• 企业级 Agent 的设计与落地：智能体（Agent）正在成为企业应用大模型的重要形态。本专题将探讨企业级 Agent 的产品设计、算法优化、工程实践，并讨论其背后的通用技术、开发方法论及运行环境，帮助大家找到最佳的 Agent 落地场景，以及如何打造业务价值高、泛化性好的企业级智能体。
• LLM 时代的软件研发新范式：聚焦大模型在研发提效中的应用实践与演进路径，探讨其在代码生成、测试优化、流程自动化与智能研发体系构建等方面的价值，同时也将关注计算成本、数据隐私、可解释性等挑战，展望未来研发范式的转型方向。
• Context Engineering：上下文工程（Context Engineering）是大模型系统中支撑理解、推理与决策的核心能力。它不仅是提示工程（Prompt Engineering）的延伸，更融合了知识工程与工具使用，通过对历史对话、外部知识、角色设定与工具反馈的结构化编排，支持 RAG 检索增强、智能问答、多轮对话与 Agent 协作等复杂任务链条的执行与优化。本专题将系统探讨上下文的构建策略、管理机制与压缩调度方法，并结合前沿实践与真实案例，阐述如何借助上下文工程构建可信赖、可扩展、可控的 AI 系统，并展望其未来发展。
• Data+AI / Agent 落地实践：Data+AI 的结合正在推动数据领域进入全新阶段。本专题将聚焦 AI 辅助数据治理，探讨如何通过自动标注、质量检测与元数据管理提升数据的可信度与效率；关注 AI 重新定义数据产品，展示 ChatBI、自然语言查询与智能洞察如何让数据触达更直观、更普惠；探索 Agent 化的数据工作流，分享智能体在分析、运维和服务中的自动化与智能化实践；并讨论数据驱动的 AI 优化，即利用高质量数据反哺模型训练，支持 RAG、合规与隐私保护的落地。
• 大模型系统工程：大模型系统工程聚焦于构建支撑万亿参数模型的完整技术栈，涵盖从底层GPU/NPU集群、高速网络互联与优化，到分布式存储与数据流水线设计，再到训练框架深度调优、资源调度与集群管理，最终实现计算高效利用与成本控制。本专题系统解析大模型基础设施的各层级核心挑战与工程方案，为AI架构师、工程师及技术决策者提供构建高效、稳定智能计算平台的实践洞见。
• 大模型时代下的搜广推系统实践：本专题聚焦大模型在搜广推领域的实战方案：涵盖生成式推荐、混合架构设计、AI 内容生成等关键技术，拆解传统系统迭代与从 0 到 1 建设的完整路径，还原转化增效、提速迭代的真实案例。
• AI 产品设计与体验创新：本专题将围绕智能硬件、Chat 类导购（如淘宝聊天导购）、社交产品（虚拟陪伴/小众交友）以及 AI 原生应用展开。从产品设计、用户体验到运营与增长全链路复盘，沉淀可复制的指标、策略与落地范式。
• 大模型与企业核心系统融合之道：当企业完成大模型的选型与部署，真正的挑战才刚刚开始：如何让模型不再停留在“试验田”，而是深度嵌入 CRM、ERP、财务、供应链等核心系统，形成可度量、可治理、可演进的业务闭环？本专题聚焦“大模型与企业业务流融合”的工程方法与实践，围绕 Agentic AI 的流程编排、RAG 驱动的企业级知识工程、数据治理赋能AI模型与业务系统高效协同以及 AI 如何重塑企业决策与行动等方面展开。
• AI 时代的 10x 组织与 10x 个人：大模型与智能体的崛起正在重塑生产力的底层逻辑。AI 不仅提升了个体的工作效率，也在重构组织的协作方式和运营模式，催生出“10x 团队”和“10x 工作者”的全新形态。本分论坛将围绕这一趋势，探讨如何用 AI 构建智能化工作流、激发组织创新力、放大个人影响力。我们将邀请来自领先科技公司、创新团队和前沿实践者的嘉宾，分享他们在 AI 提效落地、智能体协作和工作方式重构方面的实战经验与方法论。
• 大模型推理优化与边缘 AI 部署：大模型在实际应用中普遍面临推理成本高、算力需求大的挑战，成为制约其广泛落地的重要障碍。本专题将重点讨论三方面内容：首先，推理优化技术，包括知识蒸馏、剪枝、量化（4-bit/8-bit）等模型压缩方法，以及 PagedAttention、FlashAttention 等高效推理算法；其次，端侧部署实践，探讨大模型在手机、PC、智能汽车、工业摄像头等边缘设备上的优化与应用，实现低延迟和隐私保护；最后，成本效益分析，通过云端、边缘和混合部署方案的 TCO 模型，为企业提供量化的投入产出参考。
• 多模态从技术突破到创新应用落地：多模态大模型正在融合文本、图像、音频、视频等多种模态，推动跨模态理解与生成能力不断增强。本专题将聚焦多模态模型的最新技术进展与实践，分享应用场景与创新价值，探讨其在场景落地中的机遇与挑战。
• AI 驱动的提效与增长实践：AI 正在成为驱动企业创新与增长的核心力量。本专题将分享如何通过 AI 技术发现新的商业与增长机会、基于 AI 构建或升级产品并取得显著成效、利用 AI 实现更高效的用户拉新、留存与转化，以及因 AI 发展所涌现的新场景与旧场景下的新应用范式。同时，我们也将探讨面向 AI 场景的技术适配与架构演进，展现 AI 如何重塑企业流程、驱动创新与增长。

在这场面向 AI 原生时代的深度交流会议中，AICon 以系统化的议题设计与跨领域的实战经验，呈现从模型能力到工程体系、从应用创新到组织变革的完整图景。无论你是技术研发者、架构工程师、产品与业务负责人，还是正思考如何让 AI 成为企业长期增长动力的决策者，都能在本届大会中获得可落地的方法论、可借鉴的实践路径与面向未来的思考框架。12 月，北京见。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套 AI 大模型突围资料包：

• ✅ 从零到一的 AI 学习路径图
• ✅ 大模型调优实战手册（附医疗/金融等大厂真实案例）
• ✅ 百度/阿里专家闭门录播课
• ✅ 大模型当下最新行业报告
• ✅ 真实大厂面试真题
• ✅ 2025 最新岗位需求图谱

所有资料 ⚡️ ，朋友们如果有需要 《AI大模型入门+进阶学习资源包》，下方扫码获取~

① 全套AI大模型应用开发视频教程

（包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点）

② 大模型系统化学习路线

作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！

③ 大模型学习书籍&文档

学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。

④ AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

⑤ 大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

⑥ 大模型大厂面试真题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

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为什么大家都在学大模型？

最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人，传统岗位不断缩减，但AI相关技术岗疯狂扩招，有3-5年经验，大厂薪资就能给到50K*20薪！

不出1年，“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。

风口之下，与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰，不如先人一步，掌握AI大模型原理+应用技术+项目实操经验，“顺风”翻盘！

这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

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