70+ 技术大咖重磅汇聚，洞察 AI 原生时代的落地实践与技术进化

随着生成式 AI 和大模型迈入深水区，技术落地、组织变革与产业重构已成为行业关注的核心议题。现如今，不只是“能做什么”，更重要的是“如何做好”。

即将于 8 月 22～23 日举办的 AICon 全球人工智能开发与应用大会（深圳站）的完整议程已 100% 上线，多位来自 Top 级的科技公司、研究机构、金融与互联网企业的一线技术与管理实践者，将围绕 AI 在产品、系统、业务与组织层面的全面应用，带来深入剖析与真实经验。

大会首日 Keynote 将聚焦大模型应用落地、推荐系统范式革新、金融市场仿真、企业研发智能化等核心主题，呈现产业 AI 的全局趋势；与此同时，涵盖 13 大平行技术专场的重磅议题也已揭晓，内容覆盖从底层架构到应用生态的关键突破，呈现一场面向 AI 原生时代的系统性技术进化图谱。

Keynote 演讲前瞻：洞察大模型落地的实践与挑战

在生成式 AI 与大模型加速迈向深水区的当下，企业如何真正实现从探索到落地的跨越，成为产业升级的关键命题。本次大会 Keynote 汇聚来自互联网、金融科技与基础研究等多个领域的实践者，他们将以真实业务场景中的落地经验，分享大模型如何深度嵌入产品逻辑与组织流程。

• 蒋林泉（阿里云 CIO & aliyun.com 负责人）

• 主题：《阿里云大模型应用落地实践之路》

• 本次演讲将基于阿里云 CIO 线在文档、翻译、客服、电销、合同审核、BI、员工服务、研发等不同场景的项目落地经验，分享从组织挑战、业务机会识别，到 AI 产品定义、运营指标设计，再到 AI 产品工程落地的体系化思考。其中，面对企业内部 AI 认知及能力水位参差不齐的问题，深入探讨如何快速实现组织内部转型，打造匹配 AI 发展的生产关系和文化共识。

• 周国睿，快手科技副总裁 /基础大模型及推荐模型负责人

• 主题：《生成式技术重构推荐系统的智能边界与效率标准》

• OneRec 以生成式端到端架构突破传统范式，不仅在快手核心场景实现业务增长与成本优化的双重突破（服务成本降至原系统 1/10），更重新定义了推荐系统的“智能边界”与“效率标准”。本次分享将从范式革新视角，以 OneRec 为例解析生成式技术如何重构推荐系统的底层逻辑，并进一步分享 OneRecV2 在 Scaling Law 以及生成理解统一的推荐模型方面的进展，探索推荐系统在通用智能时代的进化路径，希望能为推荐系统在 AI 原生时代的突破提供可复用的方法论与实践启示。

• 夏勇，汇丰科技国际财富管理及卓越理财 /首席架构师

• 主题：《从代码质量到自动修复：银行研发闭环智能升级之路》

• 快速响应、精准根因定位与持续防范故障复发始终是保障银行业务稳定的核心命题。我们的团队深入探索并构建了以 GenAI 驱动的全流程研发助理体系，融合代码质量评估、多智能体根因分析及自动化缺陷修复，依托服务链路知识图谱，实现从问题发现到闭环解决的端到端智能化升级。此次分享将聚焦该体系的核心技术架构与实战经验，剖析在复杂银行环境下落地过程中的挑战与应对，展望以 AI 助手为引擎的研发闭环自动化未来，助力银行业务安全稳健与研发生产力跃升。

• 刘炜清，微软亚洲研究院 /机器学习组首席研究员

• 主题：《MarS：由生成式基础模型驱动的金融市场仿真引擎》

• 微软亚洲研究院提出了大型市场模型（Large Market Model，LMM），这是一种基于订单级别的生成式基础模型，用于金融市场仿真，类似于数字世界中的语言模型。由 LMM 驱动的金融市场仿真引擎（Market Simulation Engine，MarS）满足了对真实、交互和可控订单生成的领域特定需求。其关键发现包括：LMM 在数据规模和模型复杂度上的强大可扩展性，以及 MarS 在受控生成中展现出的具有市场影响力的稳健且可落地的真实感。研究员们将 MarS 应用于预测工具、异常检测系统、分析平台和智能体训练环境，充分展示了其在多种金融场景中“范式转变”式的潜力。

平行技术专场：聚焦 AI 技术纵深，探索落地路径

本次大会设置多个平行技术专场，聚焦大模型、智能体、多模态、AI 基础设施等关键领域，全面呈现 AI 在产品研发、业务重塑、系统架构、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。无论是智能体生态、具身智能设备，还是金融场景、大模型推理优化，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。

• AI 产品研发与商业落地探索：大模型、多模态交互、情感计算等技术不断成熟，AI 产品从概念 DEMO 加速走向真实场景应用，但从创新到规模化落地依然面临挑战。此论坛将聚焦 AI 在情感陪护、智能硬件、虚拟角色、AIGC 互动产品等方向的创新实践。

• Agent 应用新范式与 MCP 生态实践：本论坛围绕智能体应用新范式，探讨多 Agent、RPA、Simulation、行业场景中的创新应用实践，同时聚焦 MCP（Model Context Protocol）在智能体生态中的落地应用，分享多模型、多插件协同调用与上下文管理标准化方案，助力企业与开发者共建开放互通的智能体应用生态。

• AI 驱动业务重塑与提效：本专题将围绕 AI 如何重塑业务价值和提升效能，探讨以下核心问题：AI 驱动的业务创新模式，包括如何利用大语言模型、生成式 AI 等前沿技术重新定义产品和服务，创造差异化竞争优势；AI 赋能企业运营的实践案例，如何将 AI 技术融入核心业务流程，实现降本增效，提升客户体验和员工生产力；AI 转型的组织策略，在引入 AI 的过程中，如何重构组织能力，培养 AI 思维，建立适应性强的创新文化。

• Agent + Data 落地探索：本论坛深入探讨智能体技术如何深刻重塑数据处理、分析、应用与价值创造的整个生命周期。分享如何利用大模型技术赋能数据交互与分析、驱动自动化数据工程、构建智能数据产品与服务、革新数据治理与安全、融合知识图谱与领域智能等。

• AI 赋能研发体系变革：本论坛聚焦 AI 在研发体系中的应用与重构实践，邀请多位技术专家，围绕 AI 编程助手、AI 驱动的 DevOps、智能化 CI/CD 流程、研发管理智能分析、多 Agent 协同研发链路等热门方向，分享真实落地案例与技术实践路径。

• 高效推理技术与性能极限优化：讨论如何通过软件优化和专用硬件提高推理效率：包括请求调度，分布式推理，量化，剪枝，KV cache 优化以及算子优化等软件技术，以及如何结合 TPU、NPU 以及 FPGA 等芯片优化大模型推理。

• 多模态与空间智能技术创新：围绕多模态感知系统、空间计算、多模态统一建模等前沿方向展开交流，探讨技术融合趋势、应用落地挑战与未来发展路径，推动产学研协同创新。

• Agent 核心技术与系统架构创新：涵盖多智能体协作系统（Multi-Agent Systems）设计、AI Memory System 与长期记忆机制、Browser-Use & Computer-Use Agent 技术栈、AgentOps：智能体监控、运维与安全。

• 智能硬件与具身智能创新实践：聚焦前沿的智能终端、机器人、可穿戴设备、AIoT 系统等具身智能载体，探讨感知、认知、交互与运动控制等核心技术的突破与应用实践。

• AI 原生时代的卓越架构治理：围绕系统健康智能评估、自动根因分析、故障定位及预防、性能监测等 AIOps 热门方向，分享真实落地案例与技术实践路径。

• AI 时代下，企业管理革新和个人效能提升：聚焦于 AI 推动下的企业管理新范式，探讨企业员工如何借助 AI 技术和管理方法，突破传统组织边界，优化业务流程，提升团队协作与创新能力。

• 大模型在金融领域的创新实践：本论坛聚焦大模型在金融投研投顾、智能风控、合规审查、营销获客、信贷决策审批、催收/客服/电销/交易侦测客户运营、经营贷、消费贷等核心业务场景的大模型和智能体应用，邀请业内专家共同探讨技术方案、应用价值与实际落地经验。

• AI Infra：AI 基础设施是支撑大模型训练、部署与应用全生命周期的核心能力体系，涵盖服务器系统、算力集群、高速存储、分布式网络等底层平台，深度学习框架、算力调度、MLOps、数据管道与推理服务等。