AI Coding 的下一站，不是写更多代码，而是协同交付

AI 提效进入深水区后的关键矛盾：AI 可以加速单点任务，但不会自动改造组织系统。真正决定企业能否吃到长期红利的，不是“有多少人用了 AI”，而是组织能否把 AI 能力转化为可验证、可复用、可管理的交付能力。

知识库、记忆工程和 Skills，表面上是三类技术或工具，底层其实回答同一个问题：组织如何让 AI 能力不随一次对话结束而消失。

Spec Driven 的意义，不是让每个团队回到厚文档、重流程、慢评审，而是让企业把真正重要的工程判断沉淀下来：什么是业务目标，什么是系统边界，什么是可接受的实现，什么是必须验证的结果。

在#AiDD 上海站的多场分论坛里，来自快手、去哪儿、阿里、思码逸、词元无限等公司的讲者，从不同角度触碰了同一个问题：AI Coding 的第一阶段，我们把工具给了每个人；AI Coding 的第二阶段，我们需要重构的是整个工程范式

在第9届AiDD峰会上海站一场聚焦“AI原生软件工程”的圆桌对话中，围绕人机分工边界、信任与安全机制、组织扁平化变革、AI员工绩效考核、规模化落地路径等核心议题展开了深度拆解

2026年，AI的“Token成本悬崖”比想象中来得更猛。一边是每月的Token账单超过人力成本，一边是AI Native组织已拉开10倍代际差。当Harness Engineering成为AI工程化破局的关键，我们该怎么“驾驭”AI驱动的...

2026产研提效的三大铁律铁律一：价值牵引优先于效率优化铁律二：规范驱动优先于氛围编程铁律三：工程治理优先于单点提效

算力落后8倍，模型仅差8个月。中国AI正以精益模式重写竞争规则：不拼硬件堆料，靠架构创新与开源协同，将每粒算力价值最大化。当推理成本断崖下降，效率已取代规模，成为下一代AI的真正护城河。一文读懂破局底牌

从 Copilot 到 Agent，从局部提效到研发范式重构，AI 正在重写软件工程的规则。AiDD2026（上海站）汇聚产业先行者 学术探索者，5 大主题线拆解真实落地路径。