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11月8-9日，为期两天的“AI+研发数字(AiDD)峰会”在深圳湾万丽酒店圆满收官！本届峰会以“AI驱动研发变革，助力企业降本增效”为主题。邀请了来自百度、阿里、腾讯、华为、网易、360、字节跳动、快手、微软、去哪儿、中兴、等头部互联网企业，以及各大高校的一线从业者和技术专家带来最前沿的主题内容分享。融合主题演讲、互动研讨、案例分享、实战演练等多种形式，共筑AI盛会。
为了进一步保证每届峰会的内容质量，做到持续的优质内容输出，峰会组委会特设置了Top10最佳演讲议题评选，评选会综合参会者的线上线下投票评分、场控评分、出品人评分、主持人评分和技术委员会评分等五项数据，综合排名推选出本届的Top10最佳演讲议题，以供参考借鉴和技术交流探讨，下面就跟随小编来一起欣赏下吧！👇(以下排名不分先后)
Keynote演讲
01
朱少民
同济大学特聘教授、CCF杰出会员、质量工程SIG主席、软件绿色联盟标准评测组组长，近三十年来一直从事软件测试、质量管理等工作，先后获得多项省、部级科技进步奖，已出版了二十多部著作和4本译作，代表作主要有《软件测试方法和技术》、《全程软件测试》、《敏捷测试》等，并经常在国内外学术会议或技术大会上发表演讲，曾任思科（中国）软件有限公司QA高级总监、IEEE ICST2019工业论坛主席、IEEE ICST、QRS、DAS等国际学术会议的程序委员、《软件学报》审稿人等。
演讲提纲
1、国内大模型落地软件研发的现状
2、LLM更适合代码生成吗？
3、“代码生成”的正确打开方式
4、ATDD才是软件研发终极打开方式
5、未来展望
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02
黄 翰
演讲提纲
1、微搜索算法原理；
2、基于微搜索的测试用例自动生成算法；
3、基于微搜索的软件产品线测试算法；
4、面向软件APP自动评测的“体检”中心；
5、政务软件产品线测试；
6、基于自动测试的软件系统审计；
7、其他AI4SE相关工作；
8、总结。
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03
徐 昊
演讲提纲
1、从云计算到AI时代的发展历程及相关技术趋势的概况介绍；
2、通过数字化实践、生态发展实践、行业化建设实践来新一代企业级AI平台；
3、以AI+X的多领域价值展示，来进行苍穹平台及AI管理助手Cosmic的亮点介绍；
4、基于实践案例介绍金蝶云·苍穹；
5、总结：转型之道。
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04
李明宇
中国科学院计算技术研究所高级工程师，前深信服科技集团云计算首席专家。开源项目活跃开发者，20余年编程与软件开发经验，10余年云端系统研发与产业化工作经历。历任国家重点实验室研究组负责人，上市公司事业群技术总监、首席技术专家。李老师在理论研究和产业实践均有丰富的经验，为多家知名企业和单位落地云原生和数字化转型项目。荣获中国软件协会“优秀CTO”等多项莱誉，兼任中国新一代IT产业联盟分委会秘书长、全国高校人工智能与大数据创新联盟专家委员、北京开源创新委员会委员。
演讲提纲
该演讲将介绍CodeGraphRAG的原理以及Eagle DevAgent的成功案例，展示这一技术如何利用AI推动研发效率和项目管理的变革。
1、引言与痛点分析
2、CodeGraphRAG原理及Eagle DevAgent架构
3、成功案例分享
4、未来展望
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TOP10 演讲
01
范 娜
华为云研发领域大模型、CodeArts Snap智能开发助手评测负责人，华为云研发大模型评测专家。西安电子科技大学电子工程学院智能信息处理研究所硕士，2012年入职华为，有10+年以上测试实战经验，在网络安全测试、电信领域大、小模型评测、研发领域大模型评测及大小模型评测工程化实践方面具有丰富的经验积累。参与中国信息通信研究院《智能化软件工程技术和应用要求：智能测试能力》、《智能化开发落地指南》 相关标准、指南拟定工作。
演讲提纲
1、计算时代变迁下的测试技术
2、LLM驱动API接口测试
1）API接口测试背景及痛点
2）LLM驱动API接口测试方案及关键技术
3）LLM驱动API接口测试效果呈现
3、LLM驱动场景测试脚本生成
1）测试脚本生成的痛点
2）LLM驱动测试脚本生成方案及关键技术
3）LLM驱动测试脚本生成效果呈现
4、智能化测试技术展望
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02
高翠芸
演讲提纲
1、代码大模型服务软件开发的流程
2、数据显著影响模型性能，探讨数据的不同视角对于代码大模型性能的影响
3、模型选大还是选小，探讨是否一定是大力出奇迹
4、私有数据与共有数据分布上存在显著差异，探索私有数据上的模型训练策略
5、代码大模型的实践落地展望
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03
冯 锐
中兴通讯研发教练，资深测试专家，AI测试工具PM。在需求测试领域深耕15+年，在研发场景需求测试端到端全流程AI应用有深入的研究与实践，包括需求体系化、测试体系化的建立和应用，以及AI驱动下的需求测试智能化的建设。
演讲提纲
1、测试领域整体AI全流程规划方案
2、AI驱动测试设计业务全景介绍
1）AI测试设计全流程方案
2）AI测试设计功能体系介绍
3）测试体系化融合测试智能化方案
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04
汪晟杰
负责腾讯云开发者AI代码助手产品规划设计与运营，十多年协作saas, SAP 云平台、SuccessFactors HCM、Sybase 数据库、PowerDesigner 等产品的开发经理，在软件架构设计、产品管理和项目工程管理、团队敏捷、AI研发提效等方面拥有丰富的行业经验。
演讲提纲
1、AISE软件工程的场景价值点和趋势思考
2、RAG技术对于不同场景下的召回方案
3、面向代码的企业知识库的接入探索增强
4、知识库建设和企业智能体方案
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05
王 哲
百度资深测试工程师，2017年毕业加入百度，先后负责百度基础架构、AI 产品等多个核心业务的质量保障工作、并负责百度技术中台群组测试环境治理等工作，目前主要负责 AI 驱动的智能化测试解决方案的设计与实施落地。在智能测试、自动化测试、云原生等方面有着深刻的见解和丰富的实践经验。
演讲提纲
1、智能化测试的趋势与挑战：当前软件测试领域的现状与痛点、智能化测试技术的兴起及其重要性以及AI Agent 在智能化测试中的角色与优势
2、智能化测试整体架构解析：智能测试系统的总体设计与架构、各个模块和组件的功能与协同工作机制
3、AI Agent 在测试环节的具体应用
4、需求级别的知识构建与增强能力的设计与应用
5、用例设计 Agent 的设计与实践
6、接口自动化 Agent 的设计与实践
7、UI自动化用例 Agent 的设计与实践
8、实际案例分享与未来发展展望
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06
郑 岩
华为云AI变革首席专家、华为数字化技术6级技术专家、华为云数智使能团队负责人。拥有15年企业数字化转型相关经验，曾在中石油、SAP等企业就职，在AI、大数据、数据底座、云原生等多个领域有丰富的实践经验。围绕AI大模型如何在企业内部落地，亲自带领团队规划并落地“华为云AI变革项目”，成为企业AI应用落地的标杆项目。
演讲提纲
1、知识管理“3+1”实践：华为云如何围绕知识生产、知识服务、知识消费和知识运营？
2、从“知识 for 人”到“知识 for AI”：AI时代对知识管理带来哪些挑战？华为云如何实践“知识 for AI”？
3、未来的演进和思考：面向未来，知识对企业意味着什么？涉及到哪几个方向的变化和提前布局？
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07
李 赫
10余年软件开发及测试经验，在测试工具开发、质量效能平台建设等方向有丰富的落地经验，先后就职于网易、淘宝、腾讯音乐、现任蚂蚁数科AI业务质量&质量效能负责人。
演讲提纲
1、AI Agent在蚂蚁数科的应用场景。
2、Agent质量保障的整体方法策略。
3、Agent效果评测的方法和标准。
4、Agent性能测试的方法和标准。
5、Agent一站式质量平台建设。
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08
费志辉
曾就职于腾讯，2020年加入字节，目前担任大模型算法专家，负责Byteval（抖音大模型评测平台）的安全和效果评估工作，保障了抖音系多个大模型的安全效果能力的持续提升。
演讲提纲
1、大模型发展历程和挑战
1）大模型技术发展历程
2）挑战1: 大模型安全保障
3）挑战2: 大模型效果提升
2、大模型评估方法设计与最佳实践
1）大模型评估标准
2）大模型评估框架
3）评估和训练语料建设
3、大模型评估如何驱动模型优化
1）线上线下问题挖掘
2）训练语料优化
3）大模型优化
4）大模型可解释归因
4、Byteval平台化
1）通用框架设计
2）算法开放能力
5、思考与展望
1）大模型鲁棒性优化
2）可解释性驱动的模型优化
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09
李东东
目前就职于快手，任快手电商商家团队技术负责人，负责商家体验优化，平台智能化相关建设；在探索AI技术在前端领域的应用。负责大模型在直播台本、商家助手等多个场景落地实践。
演讲提纲
1、快手电商用户体验现状
2、AI驱动设计与用户体验的趋势与背景
1）行业现状：介绍当前B端产品设计的现状，特别是AI技术的应用现状
2）技术背景：概述AI技术的基本概念和发展历程，以及在B端设计中的潜在价值。
3）市场需求：分析市场需求，探讨企业用户对AI驱动设计的需求和期望。
3、AI助力提升用户体验的探索与实践
1）用户体验要素分析
2）AI如何赋能设计及研发流程
3）LLM沉淀系统性解决方案
4）成功案例：分享AI如何帮助快手小店提升效率和用户体验
4、智能巡检系检测线上用户体验
5、总结与未来展望
1）总结前面4个部分内容，强调AI驱动设计的价值
2）未来趋势：AI 时代下的交互界面
3）机遇与挑战：总结AI带来的机遇与挑战，鼓励听众共同面对
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10
董孟辉
毕业于西电，曾先后就职于字节阿里，目前在贝壳质量架构团队，负责智能测试技术探索和设计落地，包括需求测试分析、测试用例生成、多模态UI测试智能体等，运用大模型技术推动质量保障方式的创新。
演讲提纲
1、背景介绍（贝壳在移动端测试面临的问题和挑战）
2、介绍AI驱动的客户端UI自动化测试目前探索和应用
1）介绍大模型技术在UI测试提效的整体方案
2）分享在实现过程中遇到的问题和关键解决举措
3）介绍移动多端回归测试的实现和方案
4）简要介绍LLM驱动测试策略设计和分析，全流程自动化重塑需求交付流程
3、当前的效果和分析
4、展望未来，质量全流程智能化演进展望
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END
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