??李佳憶表示，站在2025年的年中回望，我們不僅見證騰訊云架構師技術同盟的持續(xù)壯大，更親歷技術的深刻變革。如今，AI大模型已由技術突破階段邁入場景深耕階段，從單點工具演進為驅動業(yè)務的系統(tǒng)級生產力。作為連接技術與業(yè)務的關鍵角色，架構師正面臨前所未有的挑戰(zhàn)。隨著?AI?應用的不斷深化，對架構師提出更嚴格的要求。期待通過本次會議，大家能從中有所啟發(fā)與收獲。

一、主論壇：智涌云端，與?AI?共生

??騰訊云副總裁、騰訊云架構師技術同盟品牌發(fā)展主席?徐勇州發(fā)表致辭。他表示，站在技術變革的潮頭，新技術的發(fā)展正深刻變革軟件范式和產業(yè)格局，也給架構師提出更嚴峻的挑戰(zhàn)。作為復雜系統(tǒng)的設計者和數(shù)字基礎設施的構建者，架構師的核心命題從原本追求高效實現(xiàn)，轉變?yōu)樘剿魅绾务{馭不確定性，重新定義未來形態(tài)。這不再是一個技術人單打獨斗收獲成功的時代，唯有交流共創(chuàng)才能共贏。

??為匯聚架構師力量，幫助大家成長，騰訊云成立「騰訊云架構師技術同盟」。目前，騰訊云架構師技術同盟打造了由150位核心架構專家構成的組織——騰訊云架構師名人堂，并建立北京、上海、長沙、深圳、合肥五大地區(qū)同盟，構建各地區(qū)理事會，吸引500?余位核心成員深度參與社群生態(tài)共創(chuàng)，與1500?多位架構師同行。

??在過去半年里，騰訊云架構師技術同盟通過線上線下等多種方式打造活躍架構師技術圈：在多個城市舉辦技術研討活動，與數(shù)千位各地架構師見面交流，未來還將持續(xù)在不同城市建立地區(qū)組織;同時，線上啟動「架構師技術同盟交流圈」，同盟成員輸出?1615?篇精品知識，累計影響人數(shù)達59.87?萬。每一位同盟成員是學習者，也是知識輸出者，更是生態(tài)的共建者。

??未來，架構師技術同盟交流圈將進一步升級，賦能十萬名架構師成長，影響數(shù)百萬技術人。將持續(xù)通過共建架構師知識樹、直播對話、出版專業(yè)書刊等形式，實現(xiàn)架構經驗的沉淀、分享和傳遞，為一線架構師答疑，為全行業(yè)技術人賦能。騰訊云架構師技術同盟愿成為每一位架構師的社交場、學習圈與進化階梯，共赴未來。

??在主題演講環(huán)節(jié)中，Thoughtworks?全球數(shù)字化專家、騰訊云?TVP?肖然帶來《大模型時代的智能化軟件系統(tǒng)探索與思考》的分享。他指出，軟件正從1.0(IT系統(tǒng))、2.0(小模型)邁向3.0(大語言模型)的新階段，軟件?3.0?將帶領我們進入無處不在的智能軟件開發(fā)時代。這三種不同形態(tài)的軟件將在企業(yè)里共存，開發(fā)者需駕馭不同形態(tài)的軟件開發(fā)。面對大模型時代的變革，知識工程與質量工程成為關鍵。如今，知識管理的范式發(fā)展變革，從人類管理知識范式躍遷到?AI?新范式，即以大模型為中心，將知識上下文和業(yè)務沉淀下來。同時，軟件系統(tǒng)質量被重新定義，質量的基礎設施以及質量的實現(xiàn)方式都在發(fā)生本質性變化。

??騰訊云元寶?AI?搜索總經理?葉莎妮發(fā)表題為《大模型驅動搜索的架構躍遷、算法精進與業(yè)務實踐》的主題演講。她指出隨著大模型技術的崛起，搜索從傳統(tǒng)信息檢索工具進化為問題解決型智能體。大模型與搜索呈現(xiàn)出互補協(xié)同、雙向進化的關系：一方面，搜索作為大模型的“知識引擎”，通過注入實時信息來拓展其知識邊界，修正其“幻覺”問題，已成為大模型產品的基礎能力之一;另一方面，大模型賦予搜索全新大腦，使其提供更精準、高效的解答。兩者的結合打造創(chuàng)新實踐，例如在騰訊內部，混元大模型已經實現(xiàn)了檢索增強，騰訊元寶、騰訊地圖等APP中也都用上了智能搜索的能力，大幅提升了用戶的交互體驗。2025年被視為“大模型+搜索”協(xié)同發(fā)展的元年，騰訊攜手100+合作伙伴，在智慧生活、智慧座艙、電商、智慧辦公等領域打造更多「大模型+聯(lián)網搜索」的創(chuàng)新實踐。

??絕味集團首席數(shù)智增長官、騰訊云TVP?諶鵬飛圍繞“AI?智能體的場景思維與應用實踐”話題展開分享。絕味集團自?2023?年起啟動?AI?數(shù)智增長戰(zhàn)略，已成功構建多個?AI?智能體，例如?AI?點餐智能體提升用戶消費體驗，AI?店長智能體重構連鎖運營新方式。同時，攜手騰訊智慧零售共建零售連鎖?AI?垂直大模型，打造?AI?會員智能體，重構零售增長的新范式。諶鵬飛認為，構建AI?數(shù)智增長的飛輪，企業(yè)每個業(yè)務都值得用?AI?智能體重做一遍。此外，諶鵬飛發(fā)起?AI?共生·TOP圈層，以聚合力量探索?AI?數(shù)字增長新模式。他強調，下一代智能組織?CEO?的角色將從管理人走向“架構AI智能體”，每個崗位都能被智能體增強，實現(xiàn)人機協(xié)同發(fā)展。

??同濟大學特聘研究員、博導、騰訊云?TVP?王昊奮帶來《從?RAG?到?KAG:?結構化思考新范式下的大模型復雜推理》的分享。在?OpenAI?O1?和?DeepSeek-R1?等模型興起后，將?RAG?與推理能力結合的研究不斷出現(xiàn)。但在實際應用中，RAG?存在意圖解析能力不足、檢索不精準、檢索不完整性與不連貫性等問題?；?KAG?框架，利用?KG?結構嚴謹?shù)膬?yōu)勢，通過?KG-Text?互索引來組織知識索引，通過?KG?語義引導構建結構化思考和推理。KAG?-Thinker?思考模型可將?KAG?框架能力轉換成模型內生能力，使模型具備嚴謹思考和利用外部知識庫的能力，其在醫(yī)療垂直場景中已有應用案例。從?RAG?到?KAG?帶來以下收益：從模糊語義匹配到邏輯驅動的定向精準檢索，從單一問答到系統(tǒng)性決策支持，從信息堆砌到邏輯自洽的上下文建構，從盲目搜索到智能資源分配，推動大模型從“被動知識助手”向“認知伙伴”躍遷。

??主論壇圓桌環(huán)節(jié)，由毛劍主持，肖然、葉莎妮、?諶鵬飛、王昊奮圍繞“大模型時代，如何與AI共生共存？”主題，從技術、業(yè)務、學術等不同維度展開深度對話，深入探討“與AI?共生”的定義和看法，暢談?AI?共生未來。

??上午的主論壇內容豐富，話題從系統(tǒng)設計到業(yè)務實踐，從算法優(yōu)化到推理范式，覆蓋“與AI共生”的全鏈路，全面呈現(xiàn)?AI?在架構創(chuàng)新與產業(yè)落地的關鍵作用與未來趨勢。而下午的分論壇則分別垂直聚焦?AI?Infra、AI?工程化和?AI?應用三大主題方向，來自行業(yè)一線的實戰(zhàn)專家?guī)斫涷灧窒砼c前沿思考，揭示技術發(fā)展的新方向。

??二、AI?Infra論壇：創(chuàng)新思考與技術實戰(zhàn)

??如何讓?AI?跑得快，跑得穩(wěn)，離不開強大的AI?基礎設施。在「AI?Infra」論壇上，專家們分享?AI?Infra?的建設經驗，探討AI?Infra?帶來的新變化與新機會，為與會者提供諸多可落地的參考范例。

??出品人Thoughtworks?全球數(shù)字化專家、騰訊云?TVP?肖然在活動開場時表示，大模型發(fā)展迅速，正推動AI基礎設施迎來深刻變革。本論壇圍繞基礎設施重構、架構演進路徑、算力部署等內容展開，為大家提供應對AI時代的技術思路。騰訊云架構師技術同盟為架構領域知名專家和從業(yè)精英打造的專業(yè)技術的社交圈，通過多樣技術交流會議，社群專業(yè)權威內容輸出，打造業(yè)界*的架構師的專業(yè)技術同盟，歡迎大家加入，一同交流學習。

??星巴克中國數(shù)據(jù)科學技術負責人?李希在《人工智能基礎設施的探索》的演講中，分享星巴克中國在AI技術架構、組織架構及AI項目落地的探索與實踐。在技術架構方面，星巴克中國自2018年起開啟AI項目的研發(fā)，從傳統(tǒng)AI系統(tǒng)逐步演進至AI平臺化架構;將模型能力開放給業(yè)務部門使用，復用模型價值;將模型服務分層以應對數(shù)據(jù)安全挑戰(zhàn);搭建AIGC平臺，與AI平臺協(xié)同支撐企業(yè)級智能應用。在組織架構方面，團隊設置AI產品經理等新角色，構建學習型團隊，提升成員的綜合能力。在項目運營方面，團隊轉變傳統(tǒng)“業(yè)務提需求，IT做實現(xiàn)”的模式，轉向業(yè)務與IT共同協(xié)作，IT為業(yè)務提供工具與技術支持，實現(xiàn)“共識-迭代”架構。

??騰訊云存儲專家架構師?楊冠軍發(fā)表《騰訊云Data?Platform?解決方案：AI?的智能化存儲基座》的報告。AI?時代下，企業(yè)面臨海量數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲、多樣化數(shù)據(jù)整合、大規(guī)模數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)管理和治理、成本控制與效率提升等存儲挑戰(zhàn)。對此，騰訊云打造?Data?PIatform?智能化存儲方案，一站式支持從數(shù)據(jù)采集到模型訓練、仿真的全生命周期管理。Data?PIatform?擁有統(tǒng)一的存儲空間、極致的性能、智能化的數(shù)據(jù)治理、靈活的資源配置和優(yōu)化的存儲效率五大核心能力，目前在大模型訓練、具身智能、自動駕駛等場景均有創(chuàng)新解決方案，致力成為?AI?時代的智能化存儲基座，全面釋放數(shù)據(jù)潛能。

??順豐科技AI技術平臺負責人、騰訊云架構師深圳同盟入會成長理事?陳迪豪帶來《大模型混合云基礎架構設計與實踐》的主題分享。從大模型基礎架構的分層設計思路談起，他強調解決資源問題的多云架和GPU池化的重要性。GPU池化技術的實現(xiàn)方式，包括GPU虛擬化切分和GPU虛擬化超分技術，以提高硬件利用率和降低使用成本。GPU混合云方案融合公有云和私有云的GPU資源，提供按需、可擴展的GPU高性能計算能力，通過統(tǒng)一管理實現(xiàn)靈活部署和成本優(yōu)化。順豐采用云原生+多集群調度策略，利用自研AI平臺集成云上K8S集群，實現(xiàn)GPU資源的高效管理和按需調度。結合商業(yè)MaaS與私部署，保障數(shù)據(jù)安全，快速應用*新模型能力。另外，通過訓練和推理的混部技術，提升GPU利用率。

??招商局獅子山人工智能實驗室系統(tǒng)研究員?宋卓洋做題為《智能體訓練中的分布式長序列訓練架構探索》的主題演講。與傳統(tǒng)以數(shù)據(jù)為中心的預訓練不同，后訓練通過強化學習提升模型推理與決策能力，已成為AI下半場的主旋律。從?LLM?RL?邁向?Agent?RL，需解決多模態(tài)數(shù)據(jù)流、復雜環(huán)境高并發(fā)交互、大模型高效訓推的系統(tǒng)挑戰(zhàn)。宋卓洋介紹團隊如何基于開源組件構建智能體強化學習異步數(shù)據(jù)流，實現(xiàn)高效并發(fā)環(huán)境交互與采樣軌跡管理，打造出智能體強化學習框架，目前該項目已開源。在長序列訓練方面，針對智能體場景無法提前預處理、需實時處理不同長度序列的問題，通過序列緊湊拼接技術、底層編譯優(yōu)化等方式來提升訓練效率。

??圓桌對話環(huán)節(jié)，由肖然主持，李希、楊冠軍、宋卓洋圍繞《AI?Infra的新變化與新機會》話題，多視角解讀AI?Infra?面臨的挑戰(zhàn)與機遇，并就未來AI?Infra?的發(fā)展方向提出獨到見解。

??通過?AI?Infra?論壇的交流，我們清晰地認識到?AI?浪潮下基礎設施建設的重要性，專家們扎實的分享為企業(yè)提供可實踐的落地方案和前瞻思考方向，助力企業(yè)在?AI?升級過程里把握先機。

??三、AI?工程化論壇：解鎖提升研發(fā)效能秘笈

??要讓?AI?充分釋放價值，企業(yè)不能只靠單點技術，而要用工程化的思路來打通AI開發(fā)部署鏈條，真正將AI轉化為生產力。AI?工程化論壇由騰訊技術委員會委員、騰訊云架構師技術同盟入會成長主席?茹炳晟出品，聚焦AI?如何助力研發(fā)效能的提升，分享AI?時代下軟件工程師的成長之路，探討軟件工程與?AI?工程的變與不變。

??ClickPaaS?CPO、騰訊云架構師上海同盟理事長馬俊在開場主持中表示，我們正站在一個激動人心又充滿挑戰(zhàn)的技術拐點上。中國作為工程大國，在多個領域實現(xiàn)后發(fā)先至，AI領域是否后發(fā)先至，形成真正的技術閉環(huán)，成為當下關注焦點。本論壇邀請多位專家，分享中國AI工程化的*新進展與未來趨勢，探討?AI?工程化實踐的突破與落地實踐。

??軟件工程博士、騰訊云架構師名人堂專家張剛在《自然語言編程已來，軟件工程師還有什么競爭力？》演講中，結合自身25年從業(yè)經驗，解讀AI時代下工程師的核心價值。AI促進技術平權，大幅拓展普通人開發(fā)應用的能力，軟件形態(tài)和軟件數(shù)量將越來越豐富。然而，如何把一個應用需求講清楚，仍然富有挑戰(zhàn)。軟件是解決現(xiàn)實世界問題，存在一定的復雜性，因此需要工程師進行問題拆解與演進式設計。結合多個實踐案例，他展示如何將大問題拆解為小問題，通過逐步推進的演進式設計方法來提升系統(tǒng)的擴展性。張剛強調，AI不會取代程序員，而是大幅拓展開發(fā)者的能力邊界，帶來廣闊的想象空間。同時，AI?將加速人才分化，形成“強者恒強”的局面。

??長亮科技資深AI科學家、騰訊云架構師名人堂專家王巍巍發(fā)表《解鎖代碼世界的鑰匙——智能解讀助手》的主題報告。企業(yè)構建知識工程時常遇到架構治理薄弱、關鍵技術文檔缺失、關鍵技術文檔與代碼不一致、企業(yè)組織結構復雜等難題，王巍巍分享以源代碼為核心構建知識工程的新思路，強調知識工程承載高價值總量和高價值密度的知識資產，需要圍繞場景將其應用起來發(fā)揮價值。王巍巍介紹具體構建代碼解讀系統(tǒng)的經驗，并展示了長亮科技打造的代碼解讀助手，如何幫助金融行業(yè)解讀交易碼、進行代碼知識問答等實踐案例。除此之外，王巍巍還提出，代碼解讀助手還可將復雜代碼轉化為流程圖、泳道圖、動畫，大大提升代碼的可理解性。

??去哪兒旅行技術總監(jiān)、騰訊云架構師名人堂專家?李佳奇帶來《AI?助力研發(fā)效能提升實踐》的分享。AI具備代碼生成、自然語言理解、數(shù)據(jù)分析、自動化等能力，可幫助提升研發(fā)效能。落地過程中，需要從戰(zhàn)略、團隊、流程、技術多維度來制定策略，這個過程往往是漸進式的，并且涉及跨團隊協(xié)作。李佳奇強調，AI落地依賴數(shù)據(jù)基礎，因此需做到數(shù)據(jù)可閉環(huán)建設，結果可衡量。目前，李佳奇帶領團隊在AI測試、AI巡檢、AI研發(fā)行為分析等場景有切實的落地實踐，使用?AI?大幅度提升工作效率。在他看來，AI在確定性場景的自動化有進一步落地的場景，AI對研發(fā)流程的重塑有長期影響，值得注意的是，研發(fā)過程的長尾需求、個性化需求有機會由AI帶來徹底的解決。

??騰訊云安燈研發(fā)負責人張敏發(fā)表題為《騰訊云安燈：Agentic?Al?驅動的智能服務應用實踐》的主題演講。騰訊云安燈是基于ITLI和GE理念實現(xiàn)的IT服務管理平臺，為騰訊云客戶、伙伴等提供端到端的IT服務管理。安燈通過AI客戶服務、智能坐席助手和AI?Ops等工具，幫助企業(yè)實現(xiàn)服務流程的優(yōu)化與效率提升。AI工程實踐與傳統(tǒng)軟件工程有所不同，AI工程應用打造數(shù)據(jù)、模型和工程應用新形式，形成正向循環(huán)。張敏以智能座席助手為例，詳細闡述AI工程落地實踐的問題與解決思路。通過智能化服務新范式升級，將原本人來解決的問題，交由AI輔助人，以提升效率和服務體驗，幫助品牌提高口碑。展望未來，這種模式可能會迭代到高度AI自動化的服務模式，轉為人輔助AI。

??圓桌對話環(huán)節(jié)，在馬俊主持下，張剛、張敏、王巍巍和騰訊云CodeBuddy首席架構師、騰訊云架構師名人堂專家?林強齊聚，進行《軟件工程?vs?AI?工程：智能時代下的變與不變》的深度對話，探討AI重構一切的今天，必須堅守的軟件工程根基以及將被重新定義的規(guī)則等話題。

??AI?工程化論壇通過各位專家真實的實戰(zhàn)案例分享和思想觀點碰撞，讓開發(fā)者看到AI賦能個體與企業(yè)的無限可能。

??四、AI?應用論壇：解鎖AI創(chuàng)新玩法

??當前，大模型基礎設施日趨成熟，AI應用邁向規(guī)?；涞仉A段，成為開發(fā)者和企業(yè)關注的焦點。新興創(chuàng)業(yè)公司和上市企業(yè)紛紛布局?AI?應用，通過深度融合AI與業(yè)務實現(xiàn)增長。該論壇聚焦AI應用，共同探索AI賦能業(yè)務的*前沿。

??騰訊云數(shù)據(jù)庫SaaS服務技術總監(jiān)?吳雙橋發(fā)表《企業(yè)級數(shù)據(jù)庫智能體的探索》的主題分享。如今，數(shù)據(jù)庫智能化經歷了從人工密集型時代到Copilot時代，再到Agent時代的三次躍遷。針對業(yè)界治理風險SQL普遍存在的“先上線再發(fā)現(xiàn)”的痛點，騰訊云數(shù)據(jù)庫AI服務(Tencent?Database?AI?Serice,?TDAI)推出SQL事前風險預測智能體，變事后治理為事前預防，在風險SQL上線前即可從代碼中發(fā)現(xiàn)問題，并給出優(yōu)化建議。SQL事前風險預測智能體通過自研模型TDAI?C1/D1訓推優(yōu)化，在準確率/漏報率/誤報率等核心指標上取得了突破，在企業(yè)級生產場景有多個落地案例;目前，TDAI的多款智能體已灰度覆蓋騰訊云基礎產品。未來，吳雙橋表示TDAI還將進一步推出更多場景化端到端交付結果的數(shù)據(jù)庫智能體，推動AI?for?DB從Copilot向Agent持續(xù)演進。

??騰訊游戲效能產品部產品組負責人?劉奇申分享《AIGC數(shù)字內容制作管線——AI協(xié)同，讓創(chuàng)意跑贏時間》的主題演講。劉奇申指出，AI?正在深刻改變游戲行業(yè)，提升玩家體驗和游戲生產效率，開啟游戲開發(fā)的“工業(yè)革命”。騰訊游戲打造「VISVISE」品牌，提供全鏈路?AI?提效工具。在動畫制作上，GoSkinning?實現(xiàn)自動蒙皮，提升蒙皮效率達?6?倍;MotionBlink?提供動畫生成全景解決方案。在模型生成上，AutoLUV提高美術人員在制作?2UV?的效率。在智能?NPC?上，AI?訓練全流程平臺?GameAIR?可支持快速構建擬人化?NPC，解決動態(tài)環(huán)境交互難題。在數(shù)字資產管理上，美術資產管理工具ArtHub?支持在線預覽海量美術資產存儲管理。劉奇申表示，VISVISE?AI使用專屬游戲資產訓練來備齊?AI?核心“燃料”，通過大量的游戲開發(fā)經驗來嵌入游戲開發(fā)管線，并降低門檻，實現(xiàn)開放，進一步釋放創(chuàng)作生產力，驅動游戲行業(yè)發(fā)展。

??DataBricks?解決方案架構師?周森(Neo)分享《AI?AgentBricks：讓企業(yè)數(shù)據(jù)具備生產就緒的智能體能力》。AI?智能體概念無處不在，廣受人們熱議，但真正投入到生產卻很困難，企業(yè)落地智能體面臨以下挑戰(zhàn)：智能體表現(xiàn)無法評估、優(yōu)化路徑不清晰、成本與質量難以平衡。為此，DataBricks?推出?AI?AgentBricks，用戶只需在對話窗口里描述問題，就可以讓智能體轉向特定方向上，幫助企業(yè)快速構建、優(yōu)化和部署智能體應用。周森通過提取新聞信息的實際案例演示，展示?AI?AgentBricks?通過用戶簡單的自然語言指令定義任務目標，自動構建智能體。目前，電力企業(yè)、醫(yī)藥企業(yè)均有結合AI?AgentBricks?實現(xiàn)效率提升的案例。

??騰訊云架構師技術同盟名人堂專家?守山發(fā)表《從生產到分發(fā)：LLM如何重構10倍效率的內容生態(tài)？》的報告。他談到，內容理解不僅影響故事的展開和創(chuàng)作，還賦能內容向不同形態(tài)轉變，例如出海、視頻和游戲等下游領域。傳統(tǒng)使用?Workflow?做內容創(chuàng)作，人工干預較多，完全依賴大模型進行創(chuàng)作則面臨成本高、不確定性大的挑戰(zhàn)?？梢詫⒅攸c放在內容理解上，例如通過AI?問書?Agent?技術來提升理解和處理能力。在故事創(chuàng)作上，大模型可以遵循指令和根據(jù)指定文風來創(chuàng)作，但缺乏好的故事創(chuàng)意仍是關鍵瓶頸。結合時代脈搏和熱點資訊，利用內容理解技術生成故事梗概，再人工介入精修，實現(xiàn)商業(yè)閉環(huán)。在內容出海的翻譯工作上，需分階段關注故事內容的寫作習慣、構建專業(yè)術語庫、注意翻譯的本地化以及準確性。在模態(tài)轉換上，AIGC?將文字內容轉化為音頻、視頻等形式，例如使用騰訊元寶來實現(xiàn)?AI?真人短劇。

??從數(shù)據(jù)庫智能體到游戲開發(fā)，從數(shù)據(jù)管理到內容創(chuàng)作，AI應用論壇充分展示創(chuàng)新AI落地應用，拓展開發(fā)者視野，探索時代更多創(chuàng)意應用。

??五、結語

??在干貨滿滿的技術分享，開放多元的觀點解讀，現(xiàn)場熱烈交流的氣氛下，「智涌云端，與?AI?共生」2025騰訊云架構師峰會圓滿結束。在未來的日子里，騰訊云架構師技術同盟還將繼續(xù)開展更多線上線下活動，助力更多架構師成長，期待與各位架構師同行，共同推動架構技術的創(chuàng)新與發(fā)展。

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