这些关于研发提效的深度实践分享，值得每一位开发者关注

AI 正在深刻重塑软件研发的全过程，从代码补全到流程协同，从“写工具”到“用工具”的范式转变已在多个技术团队中开始落地。

为帮助更多研发团队理解和借鉴这些转变，6 月 27～28 日，在 AICon 全球人工智能开发与应用大会·北京站上，多位来自一线大厂的技术大牛将带来关于“AI 赋能研发提效”的硬核分享，呈现他们在智能研发、AI 驱动协作与开发效能提升等方面的思考与经验。

以下为重点演讲前瞻，一起提前了解他们将带来的分享内容：

《从Copilot到Agent：AI编程的范式革新》

by 丁宇（叔同）｜阿里云智能集团 研发副总裁

AI 编程正在经历从 “提示-响应” 的 Copilot 模式，迈向更智能、具备自主能力的 Agent 模式。相比只进行局部补全的工具，Agent 能够进行自主推理、自动调用工具、感知任务上下文，实现从“辅助执行”到“主动思考”的跃迁。这场演讲将系统介绍这一范式的演进趋势及其对开发方式、人机协作模式的重构作用，为开发者描绘“自然语言驱动开发”的新图景。

《万人研发规模代码智能化落地实践及发展思考》

by 张乐｜腾讯 资深技术专家

腾讯在万人研发团队中推动代码智能化的过程中，积累了大量一线经验。本次分享将聚焦代码补全、技术对话、代码评审、单元测试等多个维度的智能化落地路径与技术架构演进。张乐将对行业内外的不同路径进行横向对比，剖析目前哪些方向已经取得实质进展、哪些仍处于探索期，并结合自身实践提供判断落地可行性的标准和技术选型思路。

《Coding Agent 驱动研发提效：从实践到流程改进》

by 杨方伟｜同程旅行 工程效能架构师

不同于只聚焦编码辅助的 AI 工具，Coding Agent 在同程已扩展至推动流程优化的角色。本次演讲将介绍如何在企业内部构建可持续的研发智能化体系：包括从代码补全到对话式编程的演进过程、在多个环节落地的挑战与应对策略、基于数据与平台（如 MCP）实现的持续迭代，以及如何将 AI 从“工具”演进为“流程驱动者”。适合对研发流程系统改进感兴趣的技术负责人与效能团队参考。

《大模型助力软件研发人机协同进化实践》

by 车婷婷｜百度 研发工具负责人

百度在研发流程中持续推进“大模型+数字员工”的深度融合。本次演讲将聚焦如何围绕文档设计、智能编码、测试生成等关键场景构建“可执行”的 AI 研发协作体系，介绍数字员工的产品构成、Agent 能力、权限与工具整合策略，并基于业务场景探讨如何通过“人机协同”实现可感知的研发效率提升。这是一次面向企业级实践的系统化总结。

《大模型在游戏研发中的落地实践》

by 林香鑫｜网易游戏 高级技术经理

在游戏开发这样工程复杂度极高的场景中，大模型如何真正“参与开发”？网易游戏相关团队探索出一套包含代码知识图谱、多 Agent 协作机制与自研工具链的落地方案，解决了上下文限制、任务复杂性高、知识分布碎片等问题。林香鑫将详解其在代码搜索、功能开发、知识问答等场景的应用效果，并分享如何通过 AI 提升团队整体协作效率与代码资产利用率。

写在最后

以上五场演讲将系统呈现 AI 在研发提效中的技术演进与真实落地路径，既有趋势解析，也有工程实践。对于希望提升工程效率、构建智能研发体系的开发者和技术团队，这将是一系列不可多得的参考案例。想深入了解这些实践背后的技术细节？欢迎大家来现场一起交流！

若想了解更多信息，欢迎查看大会官网：https://aicon.infoq.cn/2025/beijing/schedule