从「AI For What」到「Value From AI」，100+可落地实践案例打通 AI 实战最后一公里！
4 月 16 日-4 月 18 日，QCon 全球软件开发大会将在北京举办。本届大会锚定 Agentic AI 时代的软件工程重塑，聚焦 Agentic AI、多智能体协作、算力优化、技术债治理、多模态和 AI 原生基础设施等前沿话题，邀请来自腾讯、阿里、百度、华为、蚂蚁、小米、网易等企业技术专家，带来百余项真实落地案例，系统性分享前沿洞察与实战干货，以技术共创探索 AI 落地新路径。
质变科技 MemoryLake 首席架构师周祥已确认出席 “记忆觉醒：智能体记忆系统的范式重塑与产业落地” 专题，并发表题为《构建 AI 的“第二大脑”：大规模多模态记忆平台技术实践》的主题分享。企业 AI 正从“对话玩具”走向“业务决策者”，但一个根本性瓶颈日益凸显：大模型拥有强大的思考能力，却缺乏持续、可信的记忆能力。就像一个每次见面都忘记你是谁的天才，无法在企业复杂业务中真正扎根。于是他们提出一个核心判断：LLM 是 AI 的“第一大脑”，负责思考与创造；记忆平台是 AI 的“第二大脑”，负责精准存储与知识管理。二者协同，才能实现从“能对话”到“会决策”的质变。
周祥，现任质变科技 MemoryLake 首席架构师。曾任阿里云高级技术产品专家，负责数据库国际化战略与 GTM，主导阿里云数据库 2020 首次跻身 Gartner 云数据库魔力象限全球领导者并持续蝉联。在 IBM Db2 和大数据、阿里云数据库任核心研发，超 20 年研发经验。已获及申请技术发明专利 50 余项。他在本次会议的详细演讲内容如下：
演讲提纲
企业 AI 落地的“失忆”困境
从“能对话”到“会决策”的鸿沟
现有方案的局限性
2. AI“第二大脑”的架构设计与核心技术
从“数据为中心”到“记忆为中心”的范式转变
大规模多模态记忆平台三层技术栈详解
核心技术突破点
多模态数据统一表征与跨模态关联对齐
亚秒级的多跳推理查询引擎设计
分布式记忆计算与 Sandbox 安全隔离
记忆血缘追踪与推理路径可解释性工程实现
3. 生产级实践的痛与解
在超大规模客户场景中踩过的坑
这样的技术在实践过程中有哪些痛点？
痛点 1：多模态数据理解“最后一公里”
OCR+通用模型在复杂业务表格、手写批注、会议录音情绪识别上频繁失效
痛点 2：记忆规模膨胀后的检索成本失控
10 万亿级记录下，向量检索延迟与精度不可兼得
痛点 3：企业客户“黑盒恐惧”
不接受不可解释的决策，不接受不可干预的系统
听众收益
理解 AI“失忆”问题的技术本质，获得判断下一代 AI 基础设施的核心视角——记忆是智能体的关键瓶颈，而非模型能力。
带走一套经过 10 万亿级生产环境验证的“记忆工程”技术栈拆解，涵盖多模态理解、记忆组织、超大规模存储与检索等关键模块的设计思路与踩坑经验。
掌握企业级记忆平台的核心评估维度（记忆组织能力、推理能力、可解释性、生产规模验证），能够在 RAG、向量库、仿生记忆系统与专业记忆平台之间做出理性技术决策。
了解企业隐性知识数字化的三个阶段——决策轨迹采集、记忆化工程、认知状态构建，并获取可在业务中复用的实践清单。
提前了解 MemoryLake 在多模态视频理解、具身智能记忆等方向的演进路线图，为企业技术规划提供前瞻输入。
除此之外，本次大会还策划了Agentic Engineering、多模态理解与生成的突破、记忆觉醒：智能体记忆系统的范式重塑与产业落地、具身智能与物理世界交互、Agent Infra 架构设计、AI 重塑数据生产与消费、AI 原生基础设施、AI 驱动的技术债治理、小模型与领域适配模型、大模型算力优化、Agent 可观测性与评估工程、AI for SRE等 20 多个专题论坛，届时将有来自不同行业、不同领域、不同企业的 100+资深专家在 QCon 北京站现场带来前沿技术洞察和一线实践经验。
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