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北京站峰会共设五大条线，分别是“AI+开发”、“AI+测试”、“AI+领域”、“AI+效能”、“AI+技术前沿”线。其中“AI+技术前沿”线精心策划了三大论坛，涵盖AI前沿技术探索与实践、通义灵码专场以及下一代知识工程，汇聚了众多AI领域的顶尖专家与前沿成果，包括英特尔、并行科技、RWKV、阿里云、通义灵码、中兴通讯、360人工智能研究院、北京缔智元、天大智图、东南大学、清华大学、中科院自动化所等工业界和学术界的优秀实践案例，为参会者带来了一场思想碰撞与技术盛宴。
专题出品人：何万青
何万青，前阿里云高性能计算负责人，英特尔中国Principal Engineer，以其深厚的行业背景和前瞻性的技术视野，引领着本次AI前沿技术探索与实践论坛。
陈健：如何通过算力网，实现在全国数百智算资源池中完成算力选型并行科技董事长陈健，深入剖析了算力网在优化AI计算资源配置中的关键作用。他指出，随着AI技术的广泛应用，算力需求急剧增长，如何高效利用全国范围内的智算资源池成为亟待解决的问题。陈健通过实际案例，展示了如何通过算力网实现算力的精准选型与高效调度，为AI研发提供了强有力的算力支持。RWKV联合创始人兼COO罗璇，介绍了新型RNN大模型架构的创新点与应用前景。他强调，传统RNN模型在处理长序列数据时存在梯度消失或爆炸的问题，而新型RNN架构通过引入注意力机制等创新设计，有效解决了这一问题，显著提升了模型的性能与准确性。罗璇的分享为参会者提供了大模型架构创新的新思路。清华大学教授、清程极智首席科学家翟季冬，聚焦大模型推理引擎的加速技术。他指出，随着大模型规模的扩大，推理效率成为制约其应用的关键因素。翟季冬通过深入研究，提出了一系列优化推理引擎性能的方法，包括算法优化、硬件加速等，为大模型的广泛应用提供了有力支持。顾静：云原生平台下大语言模型PD分离架构的规模化挑战和实践阿里云高级研发工程师顾静，分享了云原生平台下大语言模型PD（参数-数据）分离架构的规模化挑战与实践经验。她指出，PD分离架构能够有效降低大模型的存储与计算成本，但同时也面临着数据同步、模型一致性等挑战。顾静通过实际项目经验，详细阐述了如何克服这些挑战，实现大语言模型在云原生平台下的高效运行。戴冠平：AI驱动下新交互生态—中间件LinkMind+数字人北京缔智元首席科学顾问戴冠平，展示了AI驱动下的新交互生态——中间件LinkMind与数字人的结合。他强调，随着AI技术的不断发展，人机交互方式正在发生深刻变革。LinkMind作为中间件，能够连接不同的AI系统与数字人，实现更加自然、高效的人机交互。戴冠平的分享为参会者描绘了一幅未来人机交互的宏伟蓝图。二、通义灵码专场：重塑研发DNA，探索AI Coding新路径
专题出品人：张燎原
通义灵码产品负责人张燎原，以其对AI Coding的深刻理解与丰富实践经验，引领着本次通义灵码专场。
贾彬：从落地到提效：通义灵码助力企业智能化研发升级通义灵码解决方案架构师贾彬，分享了通义灵码如何助力企业实现智能化研发升级。他强调，通义灵码作为一款智能编码工具，能够与企业现有研发流程无缝集成，通过智能推荐、自动修复等功能，帮助企业提升研发效率与代码质量。贾彬的分享为参会者提供了通义灵码在企业级应用中的全面视角。通义灵码技术专家：企业Al Coding落地实践分享通义灵码技术专家深入探讨了企业AI Coding的落地实践。他指出，企业在引入AI Coding时，需要充分考虑自身业务需求、技术栈等因素，制定合适的实施策略。技术专家通过实际项目经验，详细阐述了AI Coding在企业中的实施步骤、注意事项等，为参会者提供了实用的指导建议。任婷婷：深度解析及实操：如何打造越用越懂你的编程智能体通义灵码产品经理任婷婷，聚焦如何打造个性化的编程智能体。她指出，编程智能体能够根据开发者的习惯与需求，提供智能化的代码补全、错误检测等功能。任婷婷通过实操演示，展示了如何通过机器学习算法，让编程智能体不断学习、优化，最终成为开发者的得力助手。
专题出品人：王鑫
天津大学智能与计算学部教授、博导，人工智能学院副院长王鑫，以其对知识工程的深入研究与丰富实践经验，引领着本次下一代知识工程论坛。
中兴通讯数据研发中心知识工程负责人朱怡诺，分享了基于知识流水线的知识工程落地实践经验。她指出，知识流水线能够将知识获取、处理、应用等环节有机结合起来，实现知识的有效管理与利用。朱怡诺通过实际案例，展示了知识流水线在不同行业、不同场景下的应用效果，为参会者提供了知识工程实践的宝贵经验。360人工智能研究院资深算法专家刘焕勇，聚焦面向知识增强应用场景的文档解析实践。他指出，文档解析是知识工程中的重要环节，能够将非结构化文档转化为结构化知识。刘焕勇通过深入研究，提出了一系列优化文档解析性能的方法，包括算法优化、模型调优等，为知识增强应用提供了有力支持。中科院自动化所副研究员陈玉博，深入剖析了大语言模型的知识机理。他指出，大语言模型通过海量数据的学习，能够获取丰富的知识。然而，如何将这些知识有效应用于实际场景中，是当前面临的重要挑战。陈玉博通过实际研究，展示了如何通过知识增强技术，提升大语言模型的性能与准确性。贾勇哲：重构认知边界：知识增强混合RAG的技术实践与应用天大智图（天津）科技有限公司总经理贾勇哲，分享了知识增强混合RAG（检索增强生成）的技术实践与应用经验。他指出，混合RAG结合了检索与生成的优势，能够实现更加精准、高效的知识应用。贾勇哲通过实际项目经验，详细阐述了知识增强混合RAG在不同场景下的应用效果与优化策略。东南大学副教授吴天星，聚焦不确定性知识图谱的研究与应用。他指出，传统知识图谱在处理不确定性信息时存在局限性，而不确定性知识图谱能够通过引入概率模型等方法，有效处理不确定性信息。吴天星通过实际研究，展示了不确定性知识图谱在不同领域的应用前景与挑战。
2025 AiDD北京站“AI+技术前沿”线的三大论坛，不仅为参会者带来了AI前沿技术的最新进展与创新实践，更为AI技术的未来发展指明了方向。让我们携手共进，共同探索AI技术的无限可能！
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