DeepSeek以迅雷之勢席卷全球，并以實(shí)戰(zhàn)為突破點(diǎn)，推動(dòng)AI 技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中的深刻變革。我們站在這個(gè)新起點(diǎn)上，遠(yuǎn)眺 AI 技術(shù)落地最洶涌的浪潮。各行各業(yè)正積極探索如何利用DeepSeek等前沿AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)創(chuàng)新。在眾多AI技術(shù)和應(yīng)用中，找到那些真正具有顛覆性和引領(lǐng)性的方向，并實(shí)現(xiàn)切實(shí)可行的落地應(yīng)用，已成為企業(yè)當(dāng)前關(guān)鍵的戰(zhàn)略思考。
3月22日，由騰訊云架構(gòu)師技術(shù)同盟與騰訊云 TVP 聯(lián)合主辦的「DeepSeek實(shí)戰(zhàn)驅(qū)動(dòng)行業(yè)智變——騰訊云架構(gòu)師技術(shù)沙龍」成功舉辦。本次活動(dòng)邀請到AI領(lǐng)域的大咖分享DeepSeek落地案例的寶貴經(jīng)驗(yàn)，共同探尋AI技術(shù)賦能業(yè)務(wù)智能化變革的進(jìn)階路徑。
騰訊云架構(gòu)師技術(shù)同盟上海分會(huì)正式成立
同程旅行出行事業(yè)群CTO、騰訊云架構(gòu)師技術(shù)同盟活動(dòng)組織主席 王曉波
大會(huì)伊始，同程旅行出行事業(yè)群CTO、騰訊云架構(gòu)師技術(shù)同盟活動(dòng)組織主席 王曉波主持開場。他介紹本次騰訊云架構(gòu)師技術(shù)沙龍是騰訊云面向廣大架構(gòu)師與資深開發(fā)者舉辦的技術(shù)交流活動(dòng)，聚焦前沿話題，匯聚專家智慧，深度探討，攜手共創(chuàng)，用最專業(yè)的分享與思辨，助力廣大架構(gòu)師共同成長！
「騰訊云架構(gòu)師技術(shù)同盟」是騰訊云為架構(gòu)領(lǐng)域知名專家與從業(yè)精英打造的專業(yè)技術(shù)社交圈，通過多樣的技術(shù)交流會(huì)議、社群專業(yè)探討、權(quán)威內(nèi)容輸出，打造業(yè)界領(lǐng)先的架構(gòu)師專業(yè)技術(shù)同盟。
騰訊云架構(gòu)師技術(shù)同盟主席 毛劍
騰訊云架構(gòu)師技術(shù)同盟主席 毛劍宣布，騰訊云架構(gòu)師技術(shù)同盟首個(gè)分會(huì)——上海分會(huì)正式成立。騰訊云架構(gòu)師技術(shù)同盟上海分會(huì)作為國內(nèi)首個(gè)啟動(dòng)的地區(qū)同盟，肩負(fù)引領(lǐng)地區(qū)同盟發(fā)展的重任。未來騰訊云架構(gòu)師技術(shù)同盟將計(jì)劃擴(kuò)展至北京、深圳、廣州、成都等地，以本地化方式促進(jìn)技術(shù)交流，以開展各種線上線下活動(dòng)，吸引更多優(yōu)秀架構(gòu)師參與，幫助更多架構(gòu)師成長發(fā)展。
會(huì)上，騰訊云架構(gòu)師技術(shù)同盟上海地區(qū)理事會(huì)同時(shí)成立，由 12 位騰訊云架構(gòu)師名人堂專家擔(dān)任理事。毛劍為各位理事頒發(fā)聘書，以感謝他們對上海分會(huì)作出的支持與貢獻(xiàn)。
ClickPaaS CPO、騰訊云架構(gòu)師技術(shù)同盟上海地區(qū)理事會(huì)理事長 馬俊表示，感謝騰訊對我的信任，作為上海地區(qū)理事會(huì)理事長，我深感責(zé)任重大，面對聚集架構(gòu)師行業(yè)頂尖人才的壓力，我決心將壓力轉(zhuǎn)化為動(dòng)力。我們將致力通過騰訊云搭建的平臺(tái)助力架構(gòu)師成長，促進(jìn)技術(shù)的普惠性和公益性，特別是幫助年輕的架構(gòu)師提升自我、創(chuàng)造價(jià)值。
ClickPaaS CPO、騰訊云架構(gòu)師技術(shù)同盟上海地區(qū)理事會(huì)理事長 馬俊
DeepSeek 創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的AI應(yīng)用寒武紀(jì)
CSDN高級(jí)副總裁、全球機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)大會(huì)主席 李建忠
在主題演講環(huán)節(jié)中，CSDN高級(jí)副總裁、全球機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)大會(huì)主席 李建忠發(fā)表題為《DeepSeek創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的AI應(yīng)用寒武紀(jì)》的報(bào)告，介紹 DeepSeeK 的關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新、對AI生態(tài)的深遠(yuǎn)影響、AI 產(chǎn)品的范式轉(zhuǎn)換立方體以及 AI Agent智能體應(yīng)用爆發(fā)寒武紀(jì)。
李建忠表示，DeepSeeK 的關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新有以下方面：
1、開源強(qiáng)化學(xué)習(xí)引領(lǐng)推理計(jì)算范式轉(zhuǎn)換
DeepSeek R1 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)和 Self-play實(shí)現(xiàn)推理的Scaling Law，隱式思維鏈?zhǔn)鼓Ｐ蛯W(xué)會(huì)中間過程的推理路徑。DeepSeek 的出現(xiàn)，將大模型從預(yù)訓(xùn)練階段的“統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)” ，轉(zhuǎn)變?yōu)橥评黼A段的“探索創(chuàng)新” ，完成了從“快思考”到“慢思考” 的飛躍。
2、MLA和MoE等引領(lǐng)大模型架構(gòu)創(chuàng)新
DeepSeeK在基于Transformer架構(gòu)的基礎(chǔ)上進(jìn)行多項(xiàng)優(yōu)化，例如MLA用于高效推理，顯著降低推理顯存的消耗。MOE用于高效訓(xùn)練，其由多個(gè)專家模型組成，通過部分激活給定任務(wù)所需的特定專家，而不是激活整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而降低計(jì)算消耗。DeepSeek使用高難度的256個(gè)路由專家和1個(gè)共享專家，并創(chuàng)新的采用冗余專家，來實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡策略和訓(xùn)練目標(biāo)。
3、“貼身定制”的軟硬協(xié)同工程優(yōu)化
DeepSeeK 從計(jì)算、存儲(chǔ)、通信等多個(gè)層面實(shí)施了軟硬協(xié)同的工程優(yōu)化策略。面對算力限制，DeepSeeK采取了一系列措施，如混合精度訓(xùn)練、跨節(jié)點(diǎn)通信優(yōu)化、雙流水線機(jī)制、DualPipe算法等，以實(shí)現(xiàn)高性能計(jì)算。李建忠表示，如果DeepSeek成為開源大模型領(lǐng)域的標(biāo)配后，有機(jī)會(huì)通過“軟件定義硬件”或者說 “模型定義硬件”來倒逼硬件廠商，走出一條顛覆英偉達(dá)CUDA生態(tài)的道路。
接著，李建忠探討DeepSeeK對AI生態(tài)系統(tǒng)的重要意義。一是隨著DeepSeeK大幅降低大模型的成本，推理和搜索的成本已接近甚至低于傳統(tǒng)搜索引擎，這為AI應(yīng)用的大規(guī)模普及創(chuàng)造條件，將迎來“寒武紀(jì)”式AI應(yīng)用爆發(fā)。二是DeepSeek從 “訓(xùn)練”和“推理”重塑算力生態(tài)，AI產(chǎn)業(yè)版圖有望重塑。三是開源長期主義是創(chuàng)新?lián)u籃，DeepSeeK從第一天就擁抱開源。這種開放的態(tài)度贏得全球開發(fā)者的廣泛支持，越來越多的開發(fā)者和企業(yè)開始擁抱DeepSeeK的開源解決方案。
針對AI產(chǎn)品的范式轉(zhuǎn)換，李建忠創(chuàng)新提出“范式轉(zhuǎn)換立方體”概念，該理論基于X軸（技術(shù)）、Y軸（需求）和Z軸（模態(tài)）。X軸涵蓋計(jì)算和技術(shù)的發(fā)展階段；Y軸關(guān)注人類的核心需求領(lǐng)域，如信息、娛樂、搜索、社交及商業(yè)；Z軸則代表了不同模態(tài)的變化，從文本到圖片、音頻、視頻等。通過這三個(gè)維度的交叉分析，可以發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新機(jī)會(huì)點(diǎn)。
隨著AI智能體的興起，技術(shù)正從信息網(wǎng)絡(luò)向行動(dòng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)變。智能體通過強(qiáng)大的推理、規(guī)劃和執(zhí)行能力，不僅彌補(bǔ)了大模型的不足，還實(shí)現(xiàn)主動(dòng)交互，如自動(dòng)安排會(huì)議和預(yù)訂機(jī)票，這里需要多智能體的協(xié)作，而不是全由一個(gè)模型來完成。未來互聯(lián)網(wǎng)將更多服務(wù)于智能體，可能需要改變搜索、廣告、電商等模式，使其更適應(yīng)智能體的需求，進(jìn)而重構(gòu)整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)和商業(yè)模式。因此李建忠表示，未來的產(chǎn)品，將從面向“人類”的需求， 轉(zhuǎn)變?yōu)槊嫦颉爸悄荏w”的需求。
構(gòu)建基于Ray框架的RL訓(xùn)練與分布式推理
bilibili 機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)負(fù)責(zé)人、騰訊云架構(gòu)師名人堂專家 孫英男
bilibili 機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)負(fù)責(zé)人、騰訊云架構(gòu)師名人堂專家 孫英男帶來《構(gòu)建基于Ray框架的RL訓(xùn)練與分布式推理》的主題演講，探討 DeepSeek 模型帶來的范式變革，闡述如何利用Ray框架構(gòu)建強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練和推理系統(tǒng)。
DeepSeek帶來哪些技術(shù)范式變革？孫英男表示，DeepSeek-R1作為推理模型，其能力得到顯著提升。DeepSeek-R1 工作亮點(diǎn)有以下幾點(diǎn)：一是結(jié)合MOE+GRPO訓(xùn)練整體成本低 ；二是RL驅(qū)動(dòng)推理能力進(jìn)化，驗(yàn)證RL scaling命題；三是對Dense模型蒸餾可大幅提升效果；四是證明PRM和MCTS路徑走不通。
DeepSeek開源后，驅(qū)動(dòng) AI 基礎(chǔ)設(shè)施革新。DeepSeeK開源大量的工程工作，涉及從推理框架到底層算子全棧優(yōu)化，AI工程、INF工程、SYS工程，還進(jìn)行大量推理成本優(yōu)化工作。平臺(tái)還在大規(guī)模RL訓(xùn)練pipeline、高效分布式在/離線推理等方面做了許多重點(diǎn)工作。
接著，孫英男從框架的視角來介紹強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練與推理。強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過智能體與環(huán)境的互動(dòng)來學(xué)習(xí)最優(yōu)決策過程。智能體根據(jù)當(dāng)前環(huán)境狀態(tài)，使用策略網(wǎng)絡(luò)決定采取的動(dòng)作，以改變環(huán)境并獲得獎(jiǎng)勵(lì)。隨后，他詳細(xì)介紹PPO和GRPO兩種強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練方法。PPO是一個(gè)推理和訓(xùn)練混合的過程，涉及多個(gè)模型（Actor/Critic/Reward/Reference模型），通過采樣和反向傳播更新模型參數(shù)。相比之下，GRPO沒有Value模型，減少訓(xùn)練成本。
然而，RL訓(xùn)練的過程中，面臨多模型多階段任務(wù)流、推理&訓(xùn)練的差異性、模型參數(shù)量持續(xù)增長等問題。為了應(yīng)對多卡環(huán)境下的挑戰(zhàn)，孫英男表示，使用Ray框架進(jìn)行高效分布式訓(xùn)練和推理的方法。Ray能夠動(dòng)態(tài)規(guī)劃計(jì)算圖，簡化訓(xùn)練過程，并支持靈活的任務(wù)編排和資源調(diào)度。
Ray框架最早應(yīng)用于強(qiáng)化學(xué)習(xí)場景，支持Single Controller，它通過封裝無狀態(tài)計(jì)算為Task，并通過Actor抽象有狀態(tài)存儲(chǔ)，實(shí)現(xiàn)高效的資源調(diào)度和復(fù)用。具體實(shí)現(xiàn)中，Ray可以將不同的模型分配到不同的顯卡和機(jī)器上，形成一個(gè)高效的分布式訓(xùn)練和推理系統(tǒng)。目前社區(qū)基于ray的RL框架有 OpenRLHF、veRL 等。
最后，孫英男詳細(xì)展開介紹推理側(cè)落地Ray的場景：分布式推理、離線批量推理、GPU分時(shí)復(fù)用。通過本次演講，孫英男讓我們清晰地看到在復(fù)雜的技術(shù)背后， 如何借助Ray框架實(shí)現(xiàn)高效的強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練與分布式推理，為Deepseek實(shí)際應(yīng)用提供堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐。
騰訊云顧問，用AI重塑SRE
騰訊云顧問產(chǎn)品總經(jīng)理、騰訊云架構(gòu)師名人堂專家 許小川
騰訊云顧問產(chǎn)品總經(jīng)理、騰訊云架構(gòu)師名人堂專家 許小川在《DeepSeek下的高效運(yùn)維之路》的報(bào)告中，分享騰訊云顧問的最新進(jìn)展和創(chuàng)新實(shí)踐，闡述云顧問產(chǎn)品如何憑借其AI驅(qū)動(dòng)的架構(gòu)治理能力，引領(lǐng)云架構(gòu)可視化治理的新時(shí)代。
許小川指出，DeepSeek技術(shù)在不同行業(yè)的應(yīng)用和滲透情況各不相同。他提到，盡管AI技術(shù)的潛力巨大，但不同行業(yè)對AI的使用程度和深度滲透率存在顯著差異。這表明，AI技術(shù)的廣泛應(yīng)用仍需克服行業(yè)特定的挑戰(zhàn)和障礙。許小川強(qiáng)調(diào)高質(zhì)量數(shù)據(jù)在AI項(xiàng)目工程落地中的重要性，并分享騰訊云在AI項(xiàng)目落地方面的經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)，并說明數(shù)據(jù)質(zhì)量和工程實(shí)踐的重要性。
云顧問是騰訊云提供的AI原生的一站式云上治理平臺(tái)，旨在幫助企業(yè)優(yōu)化云資源管理、提升系統(tǒng)穩(wěn)定性并降低成本。云顧問基于騰訊云卓越架構(gòu)理念“3層×6支柱”（3層：應(yīng)用層、架構(gòu)層、資源層，6支柱：安全、性能、成本、可持續(xù)、卓越運(yùn)營、可靠性），提供可視化架構(gòu)繪制和管理體驗(yàn)。
云顧問在產(chǎn)品構(gòu)建理念上進(jìn)行了優(yōu)化和創(chuàng)新：相較于傳統(tǒng)運(yùn)維習(xí)慣使用的還原論方法，云顧問采用了系統(tǒng)論的視角，幫助客戶從整體和系統(tǒng)層面，"看全"云架構(gòu)，“看清”云架構(gòu)，從而進(jìn)行更全面和準(zhǔn)確的治理。
許小川詳細(xì)介紹了通過接入混元＋DeepSeek，騰訊云顧問打造的全鏈路智能生圖、ChatBI、以及在開發(fā)中的AI訂閱等能力
全鏈路智能生圖：
運(yùn)維工程師在繪制架構(gòu)圖時(shí)，經(jīng)常遇到由于業(yè)務(wù)變更快、實(shí)例配置漂移等問題帶來的“圖難對上實(shí)”的現(xiàn)象。為此，騰訊云顧問推出了“全鏈路智能生圖”功能，讓繪圖和架構(gòu)管理變得更實(shí)時(shí)更簡單：
● 全鏈路智能推理：基于資源配置、監(jiān)控、日志等數(shù)據(jù)，AI自動(dòng)梳理上下游調(diào)用關(guān)系，一鍵生成精準(zhǔn)拓?fù)鋱D，實(shí)時(shí)追蹤資源變動(dòng)，消除“靜態(tài)圖紙”與“動(dòng)態(tài)系統(tǒng)”偏差。
● 風(fēng)險(xiǎn)生圖/護(hù)航生圖：自動(dòng)生成風(fēng)險(xiǎn)中心或護(hù)航場景專屬架構(gòu)圖，標(biāo)注問題節(jié)點(diǎn)及影響范圍，保障系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行。
● 智能布局與定制化視圖：AI自動(dòng)邏輯分層資源關(guān)系，按業(yè)務(wù)視角（成本、性能、安全）生成架構(gòu)圖，滿足不同角色需求。
ChatBI：
在云運(yùn)維中，如何快速獲取架構(gòu)狀態(tài)的關(guān)鍵信息、更靈活地調(diào)整監(jiān)控與看板配置，往往對運(yùn)維效率影響重大。針對這些需求，騰訊云顧問推出了ChatBI能力：
● 自然語言查詢：輕松查詢架構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，快速定位問題。
● 高效微調(diào)與輸出：借助Text2SQL技術(shù)，靈活調(diào)整并生成定制化圖卡與圖表。
● 業(yè)務(wù)特性監(jiān)控：結(jié)合架構(gòu)邏輯生成專屬Dashboard，實(shí)時(shí)洞察架構(gòu)健康趨勢。
最后，許小川探討云顧問產(chǎn)品未來的發(fā)展方向，包括更便捷、更智能的產(chǎn)品體驗(yàn)。他強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)、可視化、治理的閉環(huán)驅(qū)動(dòng)力在AI場景落地中的重要性“AI 在運(yùn)維中應(yīng)用的關(guān)鍵在數(shù)據(jù)， 數(shù)據(jù)的關(guān)鍵在治理，治理的關(guān)鍵在可視化。”，并表示將繼續(xù)優(yōu)化騰訊云顧問產(chǎn)品的功能和用戶體驗(yàn)，推廣數(shù)據(jù)、治理、可視化的理念和方法，用AI重塑SRE。
DeepSeek 時(shí)代，金融行業(yè)的創(chuàng)新與探索
平安資產(chǎn)管理資深架構(gòu)師、騰訊云架構(gòu)師名人堂專家 屠樂奇
平安資產(chǎn)管理資深架構(gòu)師、騰訊云架構(gòu)師名人堂專家 屠樂奇以《DeepSeek創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)下的金融應(yīng)用和探索》為主題，詳細(xì)闡述平安資管如何利用大模型技術(shù)推動(dòng)金融領(lǐng)域的創(chuàng)新與實(shí)踐。
關(guān)于金融行業(yè)對大模型的選型，屠樂奇表示，重點(diǎn)考慮私有化部署、安全性以及性能成本等因素。由于金融公司對從數(shù)據(jù)安全要求嚴(yán)格，大模型私有化部署是選型的先決條件。他們傾向于選擇國產(chǎn)開源大模型，以確保數(shù)據(jù)安全和易于維護(hù)。這些國產(chǎn)大模型不僅滿足金融行業(yè)的嚴(yán)格要求，還提供從高性能版的一體機(jī)到蒸餾版本的靈活部署選項(xiàng)，適應(yīng)不同的業(yè)務(wù)需求。
如今，銀行、證券公司、證券公司等金融機(jī)構(gòu)都在部署大模型，都在探索大模型的應(yīng)用及企業(yè)落地。目前，大模型可應(yīng)用于金融行業(yè)的多個(gè)領(lǐng)域，包括交易支持、投研助理、流程優(yōu)化和客戶服務(wù)等。例如，在交易支持方面，投資經(jīng)理可以利用大模型處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析任務(wù)；在投研助理角色中，大模型幫助分析師完成數(shù)據(jù)分析工作；通過引入大模型，還可以加速金融交易系統(tǒng)的自動(dòng)化進(jìn)程，減少人工干預(yù)。
接著，屠樂奇分享大模型輔助金融行業(yè)的兩類工作實(shí)踐：一是結(jié)合內(nèi)部知識(shí)庫的大模型問答，如通過網(wǎng)頁嵌入大模型問答，集成聊天工具集成，開放制作完成的簡易智能體問答，內(nèi)部文檔可直接接入知識(shí)庫， 將知識(shí)庫上傳權(quán)限開放給用戶；二是量化策略開發(fā)，有助于回測策略編寫，效率提高30%，論文檢索，投資信號(hào)制定，輔助擇時(shí)，研報(bào)財(cái)報(bào)文生策略等。
最后，屠樂奇通過具體的流程優(yōu)化案例來展示如何使用大模型簡化交易過程中的繁瑣步驟，大大提高處理效率。例如通過自然語言處理技術(shù)，大模型能自動(dòng)識(shí)別并匹配交易相關(guān)的信息，大幅減少手動(dòng)輸入的工作量。他還分享如何利用規(guī)則引擎校驗(yàn)生成的數(shù)據(jù)，進(jìn)一步確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。具體來說，通過大語言模型對自然語言進(jìn)行初步處理，再結(jié)合數(shù)據(jù)字典進(jìn)行精確匹配，最終形成可供系統(tǒng)使用的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
通過屠樂奇的分享，讓我們看到大模型在金融領(lǐng)域的創(chuàng)新實(shí)踐，助力金融機(jī)構(gòu)提升效率、優(yōu)化服務(wù)，讓大家對 AI 在金融行業(yè)的應(yīng)用有更直觀的了解。
深度解析 AI 如何落地企業(yè)
廣東省連鎖經(jīng)營協(xié)會(huì)技術(shù)委員會(huì)主席、騰訊云架構(gòu)師名人堂專家 沈欣
廣東省連鎖經(jīng)營協(xié)會(huì)技術(shù)委員會(huì)主席、騰訊云架構(gòu)師名人堂專家 沈欣在《2025 AI落地指南——從DeepSeek談起》的演講中，探討AI技術(shù)在企業(yè)中的應(yīng)用與探索，并提出具體實(shí)施的方法論和組織調(diào)整策略。
沈欣指出，AI 落地邏輯為效率外掛和大腦服務(wù)，通過 AI 提高工作效率，對于大型企業(yè)來說，這會(huì)變成大腦的服務(wù)。在討論大模型作為企業(yè)“大腦外掛”時(shí)，沈欣將其分為四大類：一是廣義翻譯類，可低成本精準(zhǔn)翻譯，自動(dòng)匹配場景和文化；二是信息類，解放人工勞動(dòng)力，通過AI自動(dòng)完成數(shù)據(jù)匯總、格式整理等工作；三是知識(shí)類，從數(shù)據(jù)中提取規(guī)則并沉淀為知識(shí)庫，為企業(yè)的日常運(yùn)營提供輔助支持；四是意圖類，根據(jù)知識(shí)和數(shù)據(jù)判斷意圖并執(zhí)行操作。沈欣提醒道，在實(shí)施上述各類應(yīng)用的過程中，企業(yè)可能會(huì)經(jīng)歷一個(gè)陣痛期。企業(yè)應(yīng)逐步完善規(guī)則體系，才能真正享受到AI帶來的長期紅利。
大模型在企業(yè)落地的重點(diǎn)，沈欣表示企業(yè)在實(shí)施AI時(shí)可遵循一些方法論，在宏觀上，進(jìn)行認(rèn)知重建，認(rèn)識(shí)到AI作為戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力，無論主觀還是客觀，AI是必選題；在介觀上，確定誰來做，有沒有對應(yīng)的組織體系來面對AI；在微觀上，聚焦具體實(shí)踐和技術(shù)優(yōu)化。總的來說，企業(yè)需從戰(zhàn)略到執(zhí)行全面布局，才能最大化利用大模型技術(shù)的優(yōu)勢。
隨后，他分享AI在企業(yè)內(nèi)部研發(fā)體系的落地，通過引入AI，優(yōu)化需求與產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)的協(xié)作流程，明確每個(gè)需求的商業(yè)價(jià)值，并使用零代碼、低代碼及AI輔助編程提升開發(fā)效率，還有PM項(xiàng)目管理系統(tǒng)，確保交付質(zhì)量和落地執(zhí)行，最下面使用AI運(yùn)維，確保系統(tǒng)正常運(yùn)行。
沈欣表示，盡管OpenAI預(yù)測AI將大幅減少可替代崗位，但從2023-2024年的實(shí)際情況來看，這些崗位的需求反而在增加。真相是減少能被AI替代工種的人力，其實(shí)并沒有獲得生產(chǎn)力提升的紅利。如何享受紅利并進(jìn)行商業(yè)模式的迭代？沈欣表示，一是擴(kuò)大這部分團(tuán)隊(duì)，降低該工種的平均收入； 二是解決其他不平衡部分的瓶頸；三是充分用AI賦能，獲取最大的生產(chǎn)力提升紅利。
為了有效落地AI技術(shù)，CIO 需先行推動(dòng)變革。沈欣給出以下具體建議：
● 安全規(guī)范先行，公有AI和內(nèi)部數(shù)據(jù)、知識(shí)的隔離規(guī)范；
● AI智能體協(xié)同低代碼，可以快速實(shí)現(xiàn)功能：“AI+”和“+AI” ，減少和某個(gè)特 定AI大語言模型的綁定關(guān)系；
● 考慮私有化+公有AI的混合結(jié)構(gòu)，降低成本和增加靈活性；
● 和HR一起搭建數(shù)字員工體系和知識(shí)體系；
● 把開發(fā)解放出來以后，讓老的技術(shù)人員進(jìn)入業(yè)務(wù)部門作為IT BP，提升業(yè)務(wù) 滿意度 ；
● 多出去交流，看同行怎么用。
沈欣強(qiáng)調(diào)，在探討AI技術(shù)在企業(yè)中的應(yīng)用與探索時(shí)，需要重點(diǎn)關(guān)注安全問題和創(chuàng)新，“AI的引入，不是讓機(jī)器人去更快的抄書，而是設(shè)計(jì)出打印機(jī)，并通過賣墨盒掙錢。”
騰訊云AI代碼助手+DeepSeek，掀起全場景編程革命
騰訊云產(chǎn)品專家 汪晟杰
騰訊云產(chǎn)品專家 汪晟杰在《從需求到代碼：DeepSeek+AI代碼助手的全場景編程革命》的分享中，從DeepSeek對開發(fā)者的助力、AI產(chǎn)品創(chuàng)新探索及應(yīng)用、場景接入的反饋以及未來展望這四個(gè)方向來介紹騰訊云AI代碼助手如何利用DeepSeek模型，實(shí)現(xiàn)全場景編程革命。
傳統(tǒng)的開發(fā)流程涉及需求溝通、編碼、測試、發(fā)布上線等環(huán)節(jié)，在AI時(shí)代，每個(gè)環(huán)節(jié)都可以通過不同的模型進(jìn)行優(yōu)化，從而提高整體效率和質(zhì)量。例如，在編碼過程中，當(dāng)輸入“IF”時(shí)，AI可以自動(dòng)補(bǔ)全條件語句，減少打字量并提高生產(chǎn)力。此外，AI還可以幫助調(diào)試代碼，重構(gòu)不理想的代碼片段，并確保符合研發(fā)規(guī)范。
騰訊云推出AI 代碼助手，支持代碼補(bǔ)全、技術(shù)問答、多文件生成、AGENT 智能體等核心能力，并可以支持RAG 知識(shí)庫、自定義指令、多模型切換、企業(yè)賬號(hào)集成等自定義功能。每個(gè)模塊背后都有不同的模型支持，如補(bǔ)全模型用于代碼補(bǔ)全，對話模型用于處理開發(fā)者與AI之間的交互。以下為騰訊云AI 代碼助手的特性：
● 代碼補(bǔ)全特性強(qiáng)化：在編寫代碼時(shí)，實(shí)時(shí)根據(jù)光標(biāo)位置，通過 AST 語法樹結(jié)構(gòu)，感知當(dāng)前代碼倉庫中的關(guān)聯(lián)性代碼，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)補(bǔ)全；
● 技術(shù)問答特性 ：通過側(cè)欄對話、內(nèi)聯(lián)對話、指令集等功能，為開發(fā)者提供全編碼周期的實(shí)時(shí)技術(shù)問題求解能力；
● 全面支持 DeepSeek R1/V3 （滿血版）& 本地 Ollama 服務(wù)接入DeepSeek
● 技術(shù)問答特性：企業(yè)結(jié)合企業(yè)專屬知識(shí)進(jìn)行回答，專屬知識(shí)包含企業(yè)的研發(fā)規(guī)范、接口規(guī)范、業(yè)務(wù)框架、代碼框架、垂直的業(yè)務(wù)知識(shí)等。
● 軟件開發(fā)者智能體Craft：通過自然語言指令，AI 深度理解需求，自主完成多文件代碼編寫與修改，自動(dòng)生成可執(zhí)行的應(yīng)用。
● 單元測試智能體產(chǎn)品特性：支持基于代碼上下文自動(dòng)構(gòu)建符合主流測試框架的單元測試代碼，支持根據(jù)函數(shù)輸入輸出定義自動(dòng)填充邏輯語言，并通過語法樹解析精準(zhǔn)識(shí)別被測模塊的依賴關(guān)系，自動(dòng)注入 MOCK 數(shù)據(jù)并生成邊界測試用例。
● AICR 智能體特性：基于深度學(xué)習(xí)的靜態(tài)分析引擎，自動(dòng)檢測代碼質(zhì)量缺陷、安全漏洞及架構(gòu)異味，覆蓋百款主流編程語言。
通過對招行和榮耀等企業(yè)的實(shí)際應(yīng)用案例分析，汪晟杰展示騰訊云AI代碼助手如何幫助企業(yè)快速構(gòu)建面向特定領(lǐng)域的編碼助手。
最后，汪晟杰介紹 AI 編程的演進(jìn)以及探討未來發(fā)展趨勢：2022 年，聚焦補(bǔ)全；2023年，以模型+對話+知識(shí)庫為主；2024年，智能體爆發(fā)，AI代碼助手將朝著更加自主化和智能化的方向發(fā)展。2025年，往Agentic SWE 方向發(fā)展，AI不僅能自動(dòng)編排流程，還能自我推導(dǎo)出最優(yōu)解決方案。2026年，邁向真正的AGI，在這個(gè)過程中，AI將與人類開發(fā)者形成緊密的合作關(guān)系，共同完成復(fù)雜的編程任務(wù)。“讓AI助手成為你真正的AI代碼助手，其模型通過不斷沉淀推理和經(jīng)驗(yàn)，持續(xù)進(jìn)化，真正與開發(fā)者共同成長。”
結(jié)語
回顧本次騰訊云架構(gòu)師技術(shù)沙龍，嘉賓們不僅展示DeepSeek的技術(shù)創(chuàng)新，還分享AI技術(shù)在各行各業(yè)的最新落地實(shí)踐，向我們展示AI未來發(fā)展的無限可能。此次沙龍為架構(gòu)師們搭建一個(gè)交流合作的平臺(tái)，相信今天的每一場分享，每一次交流，都讓開發(fā)者對AI技術(shù)賦能業(yè)務(wù)智能化變革有了更深入的理解。
會(huì)上，騰訊云架構(gòu)師技術(shù)同盟上海分會(huì)正式揚(yáng)帆啟航，未來將引領(lǐng)地區(qū)同盟發(fā)展，匯聚更多優(yōu)秀架構(gòu)師，不斷壯大本地技術(shù)力量，為架構(gòu)師行業(yè)發(fā)展注入新的活力。未來，騰訊云架構(gòu)師技術(shù)同盟將走進(jìn)更多城市，通過騰訊云架構(gòu)師技術(shù)沙龍等交流活動(dòng)，與你共探技術(shù)新發(fā)展， 共話新未來。
