在人工智能技术迅猛发展的当下，为了帮助企业在人工智能的浪潮中抓住机遇，“AI+研发数字峰会（AiDD）”应时而生，致力于协助企业利用AI技术深化计算机对现实世界的理解，推动研发进入智能化和数字化的新时代。AiDD峰会是兼具专业性、专注性、全面性与前瞻性的顶级 AI 数字峰会。
2025 AiDD峰会深圳站共设五大条线，分别是“AI+开发”、“AI+测试”、“AI+技术前沿”、“AI+领域”、“AI+工程”线。其中“AI+工程”线精心策划了三大论坛，涵盖AI基础设施与运维、上下文工程、可信AI安全工程，汇聚了众多AI领域的顶尖专家与前沿成果，包括字节跳动、华为云、京东科技、小红书、JFrog、谐云科技、密瓜智能、浙江大学、中国人民大学、北京邮电大学等顶尖企业和学术机构，为参会者带来了一场思想碰撞与技术盛宴。
出品人：黄玉奇
小红书云原生基础设施负责人，深耕云计算、云原生十余年，致力于推动云原生技术在混合云AI+Infra领域的应用。
论坛亮点：
本论坛聚焦AI大模型与应用的底层设施，探讨算力调度、分布式训练、模型仓库等关键技术，分享高可用、低成本、绿色低碳的AI基础设施架构与自动化运维实践。
1.《统一模型管理，构建高效安全的 AI 基础设施与运维》
JFrog解决方案架构师张鹏将分享在 AI 快速发展的背景下，模型已成为企业的核心资产。然而，如何实现模型的统一管理、合规治理与高效交付，仍是企业落地 AI 的关键挑战。本次演讲将分享基于 JFrog 平台的大模型管理实践：如何将模型与传统制品实现一体化治理，覆盖从研发、测试、部署到运维的全生命周期。2.《云原生大模型推理平台的企业级实践：基于 Kubernetes 的分布式推理架构设计与优化》
CNCF TAG-Infra 技术负责人/华为云主任工程师徐中虎将分享在AI大模型快速普及的今天，如何在生产环境中高效、经济地部署和管理大语言模型成为企业面临的核心挑战。本次分享将深度揭秘我们在云原生LLM推理场景的创新实践——基于Kubernetes声明式API和最佳部署范式简化大模型编排，实现推理延迟降低40%、资源利用率提升60%的显著突破。3.《AI业务驱动下小红书可观测的技术实践与探索》
小红书可观测技术负责人王亚普将分享AI 技术的爆发式增长对可观测性的挑战和新需求：如何保障 AI Infra 和 AI 应用的稳定性、性能和可靠性，可观测平台也从“服务业务”到“服务 AI ”再到“自身智能化”的演进趋势。4.《谐云云原生AI实践：构建高效能算力平台，赋能模型训推与智能体应用》
谐云科技算法专家陈雪儿将分享在大模型时代，算力需求呈现爆发式增长，对算力基础设施提出了前所未有的挑战。谐云科技通过构建高效能云原生算力平台，实现了算力的统一纳管与异构资源的高效调度。5.《构建 AI 原生调度生态：通过 HAMi 释放异构 AI 算力芯片的推理潜能》密瓜智能创始人&CEO张潇将分享随着 AIGC 技术普及，数据中心面临多厂商 AI 芯片共存的复杂场景。本次分享将深入剖析 CNCF 开源项目 HAMi，唯一专注在异构 GPU 调度的开源项目，拥有超过 15 个国家 350+ 贡献者的活跃社区。
出品人：马国俊
抖音集团 AI应用与创新部门技术负责人。负责字节跳动用户体验中台、抖音生态治理、抖音质效实验室、伽利略推荐系统等多方向的智能化建设，技术上主要涉及NLP、多模态、LLM/mLLM、数据挖掘与服务工程等领域。
论坛亮点：
聚焦大模型输入上下文的有效组织与优化技术，探讨上下文压缩、关键信息提取、记忆增强与提示结构设计等方法。构建高效、稳定、可复用的上下文管理机制，提升大模型在复杂任务中的表现一致性。
1.《解锁上下文工程密码：RAG 如何重塑数据新生态》
字节跳动算法技术专家黄耀雄将分享大模型应用范式主要包含Prompt工程、SFT、RAG和Agents等形式。其中，RAG可以快速实现大模型在新业务场景的适配落地。相较于SFT，RAG的训练成本更低，并且可以与其他方法结合调优。2.《本体驱动的知识工程：政务AI前置数据治理的新范式》
普元信息AI科学家王仕亿将分享在政务数字化快速推进的今天，数据已经成为最重要的战略资产。然而，政务大模型要真正落地，并非从算法开始，而是从数据治理开始。本次演讲探讨如何将分散、复杂的政务数据抽象为可管理、可追溯的“对象”。3.《AI如何重塑开发：京东JoyCode IDE 2.0 的生产级创新》京东科技大模型算法专家郑少强将介绍京东自研的AI编程助手JoyCode如何重塑开发范式。揭秘其如何深度理解企业级代码仓库，实现端到端的全流程开发，为听众提供新一代AI编程的实践经验。
出品人：高翠芸教授
哈尔滨工业大学青年拔尖人才，主要研究方向为智能化软件工程、软件可靠性与安全，在TSE、TOSEM、ICSE等顶级会议和期刊发表论文90余篇，曾获ICSE 2024与ASE 2023杰出论文奖。
论坛亮点：
本论坛聚焦AI系统的安全性、鲁棒性与可解释性，探讨对抗攻击防御、数据隐私保护、输出合规审查与模型溯源等关键技术，构建覆盖全生命周期的可信AI工程体系，保障AI在关键场景中的可靠运行。
浙江大学百人计划研究员李渝将聚焦自动驾驶场景的安全关键数据合成，探讨在真实安全关键数据难以获取的背景下，如何通过生成式人工智能构建高保真、覆盖极端边界条件的多视角安全关键数据集。他将深入解析对抗涂装生成与多视角极端数据生成两大前沿挑战，分享对抗样本物理化、生成式数据增强与安全验证的统一框架，为构建自动驾驶安全保障体系提供系统性思路与方法论支撑。中国人民大学讲师王文轩讲师将系统探讨大模型及大模型智能体安全的核心挑战，从内容安全与智能体安全两大维度展开分析。在内容安全层面，他将涵盖确保输出无害的“无毒性”与使模型价值观符合人类预期的“对齐性”的评测治理；在智能体安全层面，将以GUI Agent为例，剖析其面临的内部威胁与外部威胁，并分享相应的防御思路与评测基准，勾勒从模型内容治理到智能体行为风险防控的安全研究蓝图。中国科学院信息工程研究所副研究员肖扬将围绕智能化软件供应链安全分析的主题，系统介绍深度学习与大语言模型如何与软件供应链技术相结合，以提升软件组成分析、漏洞检测与恶意代码检测等关键能力。他将分享国内外最新研究进展，重点阐述在闭源软件供应链安全分析方面的技术探索，包括二进制软件第三方库识别、版本识别与函数相似性分析等实战方法，并展望智能化技术在软件供应链安全领域的发展趋势。4.《基于蜕变测试的大模型内容安全评估研究与实践》北京邮电大学副教授、博导邢颖将分享基于蜕变测试的大模型内容安全评估研究与实践，通过构建覆盖中英文多安全类别的评估基准，并引入蜕变测试方法系统评估大模型的内容安全表现。她的演讲将详细介绍大模型内容安全分类框架的构建、评估基准的数据处理流程，以及如何利用蜕变关系生成变体数据集以发现细微但关键的安全缺陷，为工业场景中的大模型安全评估提供可落地的方法论指导。“AI+工程”线紧密围绕AI工程应用中的关键问题，汇聚了各领域的专家和前沿观点，为参会者提供了全面了解AI工程发展趋势和技术实践的平台。
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