大模型时代，AI Agent 智能体正成为企业智能化升级的“香饽饽”，但其开发却面临“既要敏捷快速迭代，又要系统稳定可靠”的两难。商汤科技研发总监王志宏将在 AICon 深圳大会上，分享他们如何通过开源框架 LazyLLM，一套体系搞定高效开发与稳定上线，让 Agent 应用真正“跑起来”，帮助企业在AI时代实现降本增效。

腾讯在AICon深圳大会上展示了如何通过大模型将汽车座舱升级为“第三空间”，利用多模态交互和云端一体技术，让车载系统变得更像一个懂你心的智能管家。这项“黑科技”旨在重构人车关系，提升出行体验，并为汽车行业提供了“大模型+出行”的落地路径，预示着未来汽车将成为真正的智能生活空间。

一场聚焦AI应用落地的AICon大会即将在深圳举行，百度飞桨大佬陈云峰将深度剖析AI如何重塑企业内部管理，从解决传统痛点到构建AI领导力，甚至提出了颠覆性的“AI供应链”概念，并分享AI落地的“五步走”实战策略，看来企业管理真的要被AI“卷”出新高度了！

AICon深圳站即将来袭，众安银行技术委员会主席沈斌将独家分享AI时代个体如何升级为“超级个体”的秘籍——“插件六式”。他提出将个人能力“插件化”，通过AI辅助，让每个人都能独立创造社会价值，告别传统“打工人”模式。这不仅是一场技术大会，更是一场关于未来工作方式和个人成长的深度思辨，是AI浪潮下普通人实现“进化”的指南。

快手资深架构师刘中兵将在AICon深圳站揭秘，他们如何用AI给复杂系统“看病”并进行“外科手术”式的代码优化和垃圾清理，把架构治理玩出新花样，实现了降本增效的“神操作”。这波“AI+架构”的深度融合，简直是互联网大厂“内卷”到极致的又一典范，让AI不再只是“工具人”，而是全能的“系统管家”！

AI大模型从“炫技”走向“赚钱”的深水区！AICon深圳站即将开幕，各路科技大佬将分享AI在企业内部、推荐系统、金融、研发等领域的落地“秘籍”，不仅有降本增效的实战案例，更有13大技术专场让你深度洞察AI原生时代的进化路径，帮助你把AI的“概念股”变成“绩优股”！

Rokid将在AICon大会上展示其智能眼镜AI应用的“零门槛”开发方案，通过CXR SDK让普通开发者也能轻松为智能眼镜开发语音、视觉、交互功能。这不仅是智能眼镜迈向AI新入口的重要一步，更是将“具身智能”概念推向大众的酷炫实践，预示着AI从云端走向我们眼前的未来。

本文深入分析了Agentic AI如何革新软件开发，以亚马逊的实践为例，阐释了从传统编码到“意图驱动”开发的范式转变。文章指出，Amazon Q Developer等智能工具正显著提升开发者生产力、代码质量并优化成本，同时探讨了AI Agent带来的伦理挑战与未来产业生态的重塑，预示着一个由智能体主导的自动化软件工厂新时代的到来。

想知道AI大模型怎么才能真正在企业里“落地生根”吗？别再被各种“概念股”忽悠了！阿里云CIO蒋林泉将在AICon深圳站，用亲身实践告诉你，大模型落地有哪些“坑”，又该如何“避坑”，简直是企业AI转型的“保姆级”指南。

网易游戏将在AICon大会上揭秘其如何利用AI“魔法”深度革新游戏研发流程，从定制化AI编码工具到团队协作模式优化，全面提升开发效率和质量。这不仅仅是技术创新，更是如何将AI工具成功落地并真正赋能业务的“教科书式”实践。

一场即将到来的AICon大会，揭示了AI如何颠覆传统电商生态，让“智能体”成为消费决策新入口。值得买科技的CTO王云峰将深度解析名为MCP的“神秘工具”，它被誉为AI电商的“新基建”，赋能垂直领域企业在大模型时代逆袭，不再被“卷”死，而是与AI巨头携手共创消费新体验！

2025 AICon 北京大会全面展示了人工智能从技术炒作转向实际价值落地的产业化新趋势。腾讯云、硅基流动和极客邦科技发布了九项重磅成果，核心聚焦于构建以高价值数据资产为中心的AI基础设施、通过分级培养体系应对AI Agent技术普及带来的人才挑战，以及指导中国AI应用在全球市场实现商业与文化融合的战略。此次大会标志着AI产业进入了一个更加注重落地、出海和生态协作的新阶段。

极客邦科技在AICon 2025大会上发布了AGICamp社区，旨在解决AI应用“难发现、缺反馈”的行业痛点，为开发者和用户提供一个高效连接与深度互动的平台。该社区聚焦“好用的AI应用”，通过严格审核确保质量，并依托极客邦生态系统提供全方位支持，以期构建一个开放、共创且“有烟火气”的AI应用生态，推动AI技术更好地融入日常生活与工作。

在AICon北京2025大会上，腾讯云联合Gartner发布《Data+AI 下一代数智平台建设指南》，强调AI竞争核心已从模型转向高价值数据资产。报告指出传统数据平台面临非结构化数据处理、开发割裂等挑战，并提出构建Data+AI一体化平台，以实现数据与AI技术的深度融合，为企业智能化转型提供战略方向，并重塑产业生态。

小米小爱同学团队在端侧大模型部署方面取得了显著进展，通过自研推理框架、动态优化、投机推理、量化以及创新的“共享基座+LoRA”架构，成功克服了移动设备资源限制，实现了高性能、多任务并发。文章深入剖析了小米的技术策略，并展望了未来硬件与模型架构（如Linear Attention）在推动端侧AI普惠化中的关键作用。

AI正以前所未有的速度重塑软件开发，从简单的代码补全工具演变为“共创者”与“驱动者”，通过“Vibe Coding”和“Agentic DevOps”等新范式，彻底改变了开发流程与目的。虽然效率和系统韧性显著提升，但这种转型也带来了对就业结构、责任归属及潜在偏见的深刻伦理思考，需要行业共同探索如何在技术红利与社会责任间取得平衡。

随着大型语言模型（LLMs）在金融领域的应用日益深入，其固有的“幻觉”问题和在高合规性要求下的局限性变得尤为突出。北银金科在AICon北京大会上提出的“大小模型协同”架构，通过结合通用大模型的理解能力与传统小模型的精准计算，提供了一种有效解决幻觉风险、提升专业服务深度的新方案，为智能投顾乃至更广泛的高风险行业AI应用指明了方向。