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“当我们回顾 2024 年时，有一点毋庸置疑：资深开发者、架构师和团队领导者正面临的挑战，往往可以从其他资深实践者分享的真实案例和经验中获益良多。”这句话是近期 InfoQ 国际站对今年 QCon 和 InfoQ 开发者峰会的一句总结，我们也想用这句话，作为 InfoQ 中国区拉开 2025 年 QCon 序幕的指引。
2024 年，我们成功举办了 QCon 北京站 和 QCon 上海站。从会后的调研反馈中，我们可以清晰地看到软件开发领域的发展趋势：AI 大模型持续成为技术人关注的焦点，架构话题依旧经典长青，而传统研发效能在与 AI 结合后焕发出新的生命力。
针对听众提出的更多业务场景落地、AI 安全等建议，2025 年 4 月 10 - 12 日，QCon 全球软件开发大会将在北京盛大启幕，以 “智能融合，引领未来” 为年度主题，汇聚各领域的技术先行者以及创新实践者，为行业发展拨云见日。
在应用领域，AI 搜索的创新应用正在重新定义各行业的业务模式和用户体验，本专题旨在共同探讨企业 AI 搜索的最新进展、应用案例及未来发展趋势，期望能拓宽听众技术视野，在自己的业务场景中实现更智能的 AI 搜索。小模型具有独特优势，如训练成本低、对数据要求低、可解释性强等。本专题将围绕端侧 AI 算力与大模型结合的核心技术，端侧模型目前的能力边界以及未来发展趋势、端侧大模型应用案例和用户价值等。全面介绍多模态大模型的前沿进展，包括技术突破、算法优化等。深入剖析其在不同企业的成功应用案例，总结可复制的经验与模式，为更多企业引入多模态大模型应用提供清晰的指引与借鉴。深入分析 AI 基础设施的关键技术，包括机房服务器和芯片设计、大规模高性能网络技术、分布式模型并行技术、推理架构优化、算法和工程的结合等优化技术，以及它们在大规模生产环境中的应用和实践。本专题将聚焦于大模型如何引领行业变革，颠覆传统业务模式，推动创新和效率的提升。我们将邀请来自科技、金融、制造、医疗、教育等领域的领军人物和专家学者，分享大模型在实际应用中的成功案例和实践经验。在全球化的科技浪潮中，应用出海成为备受瞩目的焦点。本专题将探讨在出海过程中如何进行本地化调整，为开发者和企业提供实用的出海策略指导，应对出海过程中的挑战。越来越多的企业正在将系统迁移到云端，利用云技术实现资源弹性扩展、成本优化和效率提升的目标。本专题重点讨论技术团队如何设计具有扩展性和弹性的云架构，进一步探索在数据系统和业务系统方面的应用与实践。LLM 大模型如火如荼地发展，可观测实践在各行各业的应用愈发广泛，提升企业排障和运维效率。本专题将挖掘各种观测场景下的前沿发展，包括埋点技术、客户端以及服务端应用性能分析、观测产品表达等、深入剖析其在不同企业的成功应用案例，总结可复制的经验与模式，为企业提供明确的指引。随着进入 Data + AI 驱动的新时代，企业对实时数据分析的需求不断增加，对半结构化和非结构化数据的处理也愈显重要，如何高效整合多种数据源，实现实时分析与智能决策，已成为业界面临的重大挑战。这一过程也促使 Lakehouse 架构正在迎来新一轮的架构演进。随着先进互联网公司对平台工程能力建设重视程度的不断提升，本专题将深入阐释如何通过加强平台工程能力，有效降低工程师的认知负荷，使其能够在团队中高效自主地迭代业务，避免陷入复杂基础设施的泥沼，释放团队的创新活力，加速业务发展。深入探究大前端技术在当前及未来一段时间内的演进趋势与实践案例，面对不断变化的技术环境时，如何巧妙融合最新科技成果，如 AI 技术，推动大前端技术实现质的飞跃，为用户带来更加智能、便捷的交互体验，塑造全新的前端开发格局。本专题将深入探讨大模型引领的智能时代下，分布式存储如何与其互相促进，并更好的做出架构迭代、创新。通过实际案例和应用实践，提供优化存储性能的新的解决思路。本专题聚焦于企业架构不同领域（比如业务架构、技术架构、数据架构、应用架构等）的实践经验和创新思维，探讨如何通过 EA 驱动业务价值，实现组织的敏捷性和可持续创新。本专题将深入探讨 AI 技术如何融入软件开发全生命周期的各个环节，从本地 IDE 到领域特定智能代码生成工具的转变，以及智能云开发环境如何使未来的开发流程更加智能化和高效。本专题将实实在在地深挖 AI 在原生产品设计里的那些最佳实践以及通过智能技术提升现有产品功能和用户体验的案例，帮产品开发者和相关从业者找到灵感，真正把大模型用起来，做出让用户满意的好产品。本专题将邀请来自不同行业的 AIOps 实践者，分享他们如何在各自的业务场景中将大模型接入 AIOps 解决实际业务问题。帮助运维团队更好的理解系统行为，预测潜在问题，在自动化日志分析，故障诊断，成本优化，事件管理等方向提供智能化的决策支持。本专题将深入探究大模型在开发、部署和应用全过程中所面临的安全挑战，详细阐述如何构建安全、可靠、合规的大模型应用体系，为 AI 领域的研究者、开发者和决策者提供清晰的思路与方法，帮助他们深刻理解并有效应对大模型的安全挑战，推动大模型技术产业在安全的轨道上健康、稳健地发展。自动驾驶技术正改变着人们交通出行的方式。本专题将挖掘企业自动驾驶实际应用案例，聚焦自动驾驶技术面临的技术挑战，如传感器精度、道路复杂性，以及相应的解决策略，包括高精度地图、多传感器融合技术、不同应用场景下自动驾驶的性能表现等。本专题将探讨 AI 赋能大数据分析与决策的核心技术，以及各行业领先企业的创新实践。期待听众能够洞悉 AI 在数据分析领域的前沿动态，从中获得灵感，并将这些新技术化为推动自身企业发展的强大助力。本专题旨在提供大模型在组织管理创新中的实战案例、技术价值向业务价值转化的实践方法、提升团队 ownership 的新思路以及组织创新过程中的挑战及解决方案等，帮助团队降低认知负担，提升团队效率。AI 浪潮正在重塑行业格局，工程师们站在变革前沿，机遇与挑战并存。一方面，强大的 AI 正在冲击着工程师的传统工作领域；另一方面，AI 又给很多工作带来了新的可能，所有事都值得用 AI 重做一遍。本专题将探讨 AI 时代下工程师该如何应对变化和挑战，让 AI 成为自己发展的“助力”而非“阻力”，成为那个能驾驭好 AI 的人。本专题将邀请海外知名企业的技术专家，分享 AI 在不同行业不同场景的落地应用案例，为中国 AI 从业者、有海外市场拓展计划的 AI 企业、对 AI 全球化应用感兴趣的研究人员和学者等提供可落地、可参考的海外实践经验。每一届 QCon 的成功举办，都离不开业界技术专家的支持和专业指导。感谢以下专家的倾情贡献（排名不分先后）：
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如果您有好的技术实践案例想要与我们分享，欢迎通过以下链接提交演讲申请：https://jsj.top/f/tUOLpz
为便于您更好地准备内容，与您分享 QCon 的听众背景，他们主要来自各公司高级／资深工程师或架构师、技术经理／总监等。
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观点：申请人演讲的观点是否明确，所阐述的内容是否吸引人，是否有助于听众在知识和经验方面的积累。
实践：QCon 演讲内容，均以实践为出发。
深度：演讲内容的深度将直接关系到听众的收获，听众能够从演讲中挖掘出的内容也是组委会看重的，原则上，有深度的演讲稿被采纳的机会更高。
专业声誉：演讲人在所提交演讲涉及的专业领域的成就和从业经验也会作为评审的参考标准。
不要广告：QCon 讲台不是厂商宣传的舞台，请不要试图在演讲时做任何形式的广告。
听众所得：听众在演讲分享中可能的收获是组委会最关注的，这也是 QCon 大会举办的重要意义。
免费住宿：为外地嘉宾提供酒店住宿；
无忧差旅：为所有嘉宾承担往返会场的交通费用。
QCon 全球软件开发大会不仅是一个技术交流的平台，更是一个启发思考、激发创新的盛会。无论你是深耕技术多年的专家，还是怀揣梦想的开发者，这场盛会都将成为你汲取知识、拓展人脉、捕捉机遇的绝佳舞台，我们诚邀您加入这场技术盛宴，共同塑造软件开发的未来。
在 AI 大模型技术如汹涌浪潮席卷软件开发领域的当下，变革与机遇交织，挑战与突破共生。2025 年 4 月 10 - 12 日，QCon 全球软件开发大会将在北京召开，以 “智能融合，引领未来” 为年度主题，汇聚各领域的技术先行者以及创新实践者，为行业发展拨云见日。现在报名可以享受 8 折优惠，单张门票立省 1360 元，详情可联系票务经理 18514549229 咨询。
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