代码生成只是起点：第11届 AiDD峰会 深圳 | “AI+开发”线

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。

第11届 AiDD峰会深圳站共设五大条线，分别是“AI+开发”、“AI+测试”、“AI+质量闭环”、“AI+工程效能”、“AI+出海”线。其中“AI+开发”线精心策划了三大论坛，涵盖Coding Agent Harness与组织进化、Agentic研发流程重塑 、AI+工业软件开发，汇聚了众多AI领域的顶尖专家与前沿成果，包括腾讯、阿里、百度、华为、蚂蚁、中兴、行云等顶尖企业，为参会者带来了一场思想碰撞与技术盛宴。

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论坛出品人：彭云鹏（百度 工程效能副总经理）

本论坛聚焦编码智能体的工程化底座建设，探讨如何通过Harness把模型能力稳定接入研发链路，让代码生成、补全、重构、审查与验证形成可控闭环。论坛将讨论工具接入、上下文管理、任务编排、质量门禁、反馈学习等关键议题，分析当编码方式被重塑后，团队协作、职责分工和管理模式如何随之演进。听众将获得构建可落地Coding Agent体系的方法。

• 直击痛点：指出现状——生成越快，验证、审查、回滚的压力越大；模糊需求被 AI 更快放大成模糊实现。
• 三大关键动作：提出将工程链路改造为“可托管”系统的核心路径：① 重构需求载体（PRD 转为结构化输入）；② 重建人机闭环（人定边界，Agent 执行验证）；③ 改造交付机制（节点可观测、责任可追踪、支持回滚）。
• 组织演进：深度探讨当 Agent 真正可托管后，人类研发者的“判断力、品味与管理价值”将向何处迁移。

• 获得一张“可托管”工程蓝图：掌握将 AI 链路改造为可执行、可验证系统的配套方法与落地路径。
• 带走一份“深水区避坑清单”：获取应对需求放大效应、验证能力失衡、团队信任建立等高频落地难题的实战经验。

• 破除迷思：深刻剖析“为什么个人开发者效率提升，未必能转化为团队交付效率”的组织级悖论。
• Harness Engineering 落地：详细拆解如何通过上下文工程、组织知识资产沉淀、可复用 Skills、MCP 工具生态集成，将大模型的随机生成能力转化为确定性的工程能力。
• Comate 实战：分享百度从“单点代码助手”演进为“企业级智能研发平台”的架构设计，特别是 Workspace 与组织级知识工程如何让团队经验持续流动。

• 一线工程师：理解 Coding Agent、Harness、Skills 与自动化验证的内在联系，掌握构建个人/团队可复用研发工作流的思路。
• 研发负责人/架构师：学习如何建设团队知识资产、标准化 Agent 工作流、优化人机职责分工，并将 AI 效果科学纳入端到端交付度量体系。

• 前沿方向：聚焦 2026 年最前沿的 RSI（Recursive Self-Improvement，递归自我改进） 理念，探讨代码智能体如何从“局部优化”走向“持续自主进化”。
• 四大硬核实践：轨迹观测与自主诊断：还原执行过程，精准定位问题并生成优化建议。

• 多模态问题单消解：贯通现场定位、复现验证与结论回写，通过旁路自愈沉淀经验。
• OPSD 后训练与 Harness 内化：结合自蒸馏与高质量轨迹 SFT，持续提升模型底层能力。
• 评测反馈驱动的数据自进化：基于薄弱点分析，定向补充高质量数据，持续优化策略。

• 洞悉 RSI 的核心理念与代码智能体自进化的未来发展趋势。
• 掌握从“问题发现 ➔ 经验沉淀 ➔ 模型优化”的持续改进闭环实现路径，了解大厂在模型后训练与数据构建中的真实挑战与解法。

• 反常识洞察：解答“AI 提升了编码效率，为何研发团队反而更忙？”——瓶颈已从编码转移至评审、验证和决策环节。
• 自然语言 Spec 驱动：提出用“功能描述 + 验收断言”统一需求、开发与验收，AI 辅助生成初稿，人负责校准意图。
• 可信闭环与架构防腐：

• 建立 AI 测试与问题修复的自动化闭环（复现、修复、MR、回归）。
• 引入 架构契约（如 AGENTS.md），明确模块职责边界与调用约定，防止 AI 高效产出加速架构腐化。

• 精准定位瓶颈：学会从等待、交接、验证环节识别团队 AI 提效后的真实改进重点。
• 掌握实操方法：学习如何以自然语言 Spec 统一产品意图，并通过 MR 串起 AI 审查、测试、修复与发布。
• 建立治理机制：掌握架构契约与自动检查的组合拳，明确人机分工边界。

——刘佳奇｜华为技术专家

• 重磅揭秘：深度解析 iCode（一个 100% 由 AI 生成、敏捷迭代的智能体平台和工作流执行工具，已开源至 openJiuwen 社区）的开发历程与底层关键技术。
• 纯 AI 驱动挑战：坦诚分享在“纯 AI 驱动开发”这一极端场景下遇到的真实技术挑战与破局方案。
• 组织级推广反思：剖析 AI 辅助研发工具在企业内部推广时，遇到的文化、流程与协作模式难题，并给出系统性思考。

• 洞察当前 Coding Agent 领域的核心技术难点与演进方向。
• 获取企业组织级落地 AI 工具的“避坑指南”与真实解决方案。
• 拔高认知：明确在 AI 时代，技术管理者与开发者应如何“做正确的事情”。

论坛出品人：黄胜鲁（中兴通讯有线研究院 AI工程应用负责人）

本论坛重塑聚焦人机协同与多智能体协作下的研发流程再设计，讨论如何从传统线性流程转向可感知、可拆解、可反馈的智能流程体系。论坛将围绕意图理解、任务分解、协同协议、瓶颈识别、自动校验、持续改进等主题展开，重点分析研发流程如何在Agent参与后实现更高弹性与更强适配性。听众将掌握重构研发流程、提升交付效率的方法。

• 直击痛点：传统流程的三个隐含假设（环节固定、顺序执行、人负责兜底）已被 Agent 打破，导致任务拆解无边界、过程黑盒难回溯。
• 1+3+X+V 编排协议：

• 中心化编排：Orchestrator（编排器）只调度不执行，用克制避免多 Agent 沟通指数级膨胀。
• 调度四步曲：任务分解 → 代理调度 → 上下文传递 → 螺旋控制。
• 生成与评估分离：对抗 AI 的“讨好型人格”与长上下文注意力稀释。

• 螺旋收敛与状态机续传：用可量化的“进展分”驱动多轮迭代，设定成本/时间/质量三熔断线；通过 meta.yaml 驱动状态机，实现断点续传与中断恢复。
• 核心主张：流程重塑的关键不是让 AI 更聪明，而是让每一步可拆解、可判定、可续传。

• 一套可落地的编排协议：直接拿到“任务分解→代理调度→上下文传递→螺旋控制”四步调度法的完整设计，可迁移至自身 Coding Agent 体系。
• 量化收敛的抓手：学会用“进展分 + 三熔断线”替代“拍脑袋返工”，掌握螺旋迭代的度量方法与收敛判据。
• 成本可控的复杂度分档：了解 Minimal / Standard / Comprehensive 三档工作流设计，既不大炮打蚊子，也不放过高风险变更。
• 主流框架选型基准：获得与 MetaGPT / LangGraph / CrewAI 等主流框架的编排对照结论，具备二次开发的判断力。

• 全景可视：建立需求与版本的双向追踪机制，实现需求流与版本流状态自动映射、联动对齐，全链路数据一目了然。
• 流程可驭：引入任务令牌触发机制，自动调度，将“人工串行等待”转变为“智能体并行执行”；工作项状态自动翻转，彻底消除人工流程中转的投入。
• 质量可控：在智能体交付过程中，精准设置质量 Hook 点，在关键路径上保留人工审核确认，确保 AI 交付不降质。
• 过程可溯：工作规则轨迹全程记录，过程信息不仅用于审计，更反哺智能体的自进化。

• 掌握标准智能体驱动业务流程的设计：了解如何定义由总控、管理、业务智能体协同驱动的版本流与需求流。
• 获取智能体调度方案模板：学习业务智能体由总控自动调度的成熟方案，其他项目可快速接入或复用。
• 构建三级质量防护体系：学习如何基于 HOOK 构建“产品 & 版本 & 需求”三级防护网全景，实现真正的“有质量提效”。

• 直面终端四大不确定性：设备算力差异、网络持续波动、故障恢复、多平台交付。单点性能优化或简单的 AI 代码生成无法持续保障业务可用。
• 架构沉淀：使用 KMP（Kotlin Multiplatform）薄桥接 + Rust 共享核心 + Bundle 模块边界，将已验证的专项机制沉淀为可迁移、可组合、可验证的基础能力，为 AI 参与研发建立清晰边界。
• AI 研发闭环构建：

• 结构化上下文：将需求、架构、源码、领域 Skills 和运行结果组织成标准化输入。
• 双 Agent 协作：Dev-Agent 负责调用链理解、任务拆解和跨语言实现；Verify-Agent 通过确定性构建、四层测试和真机运行进行独立验证。
• 失败反馈：将验证失败结果自动反馈到下一轮开发，使 AI 从“代码生成”延伸到“可验收交付”。

• 掌握 AI 进入大型存量工程的可落地路径：不局限于代码补全，而是学习结构化上下文、任务拆解、跨语言迁移、确定性构建、分层测试、真机验证和失败反馈的全链路工程方法。
• 避开灵动架构实践中的常见误区：可复用“共享核心与平台适配分层”、“建议与执行分层”、“恢复结果验证”以及 Dev-Agent / Verify-Agent 协作等经过十万行级工程验证的实战经验。   

论坛出品人：李伟（西门子 数字化工业软件资深解决方案专家）

本论坛面向工业软件开发场景复杂、约束强、系统耦合高、验收标准严的现实问题，探讨AI Agent如何嵌入高门槛研发流程并发挥作用。论坛将聚焦需求理解、规则约束、工具联动、单测生成、系统验证、异常处理等主题，分析大模型在工业软件中的可用边界、实施路径和落地难点。听众将了解如何在复杂工程环境中提升开发效率与交付可靠性。

• 直击工业软件痛点：AI 加快代码生成后，如何准确落实严苛的领域规则、控制变更影响，并提供可信的验证依据，是工程交付的生死线。
• FDE（前沿部署工程师）的核心定位：作为连接“公共 AI 能力”与“项目现场约束”的桥梁，FDE 负责将模糊需求转化为可执行、可验证的任务。
• 质量保障机制前移：从需求澄清、Spec 制定到研发基线确立，建立“代码审查 ➔ 自动化测试 ➔ 人工确认 ➔ 回归验证”的分层防御体系。
• 从项目修正到组织积累：通过实际问题的定位与修正，反向改进 Spec、项目知识库、Skill 和公共工具，让经验证的工程方法成为团队可复用的资产。

• 掌握场景筛选方法：学会判断哪些工业研发任务适合优先引入智能体，明确实施条件与人机分工边界。
• 理解工程知识的组织方式：掌握如何将分散的文档、规范与项目经验，转化为智能体可使用、可追溯的结构化任务上下文。
• 获得工作流构建思路：理解工具接入、Skill 封装和智能体协同的关键设计，能够规划出一个最小可行（MVP）的研发样板。
• 建立结果验证意识：识别“操作成功但结果错误”等典型工业 AI 陷阱，设计自动检查、人工评审及失败反馈机制。

• 破除幻想，直面现实：通用大模型难以直接复用至工业核心场景（如航空与汽车设计的对象、业务流程、校验规则差异巨大）。AI 赋能 CAD/CAE 不是五年后的愿景，而是当下即可开展的落地实践。
• 真实场景拆解：分享航空、汽车等领域从“零部件单一体系设计”（如发动机壳体、飞机尾翼）到“整机总体设计闭环”（如风洞天平设计-仿真闭环）的智能化实践与真实业务收益。
• 四大关键技术破局：

• 云原生智算调度：应对物理仿真任务算力波动大的特点，实现执行负载的按需管理。
• 通用 AI-CAX 框架：无缝对接主流 CAD/CAE 执行器，打破软件孤岛。
• 领域语料治理与知识图谱：沉淀行业标准、仿真规则与专家经验，作为“可信业务大脑”消除大模型工程幻觉。
• 工业智能体通用开发平台：支持低成本扩展，快速搭建多智能体协同网络。

• 未来1年落地趋势：AI 是工程师的“数字协同伙伴”（自动查图、前处理、审图、写报告）；工业 AI 重心从比拼基础模型转向企业自有知识资产建设；弹性智算调度将成为基础设施。

• 案例收益：直观掌握 AI 在“设计-仿真”链路带来的真实业务收益，了解如何借助 AI 助手解放工程师精力，聚焦产品创新决策。
• 技术收益：系统理解云原生智算、AI-CAX 框架、工业知识图谱的完整技术体系，掌握消除工程幻觉、打通工业软件、调度仿真算力等核心痛点的解法。
• 落地收益：把握未来1年内可规模化落地的工业 AI 方向，明确优先试点场景，找准企业研发数字化转型的切入点。

• 全球首创突破：CircuitSage 是全球首个实现 8 层及以上 PCB 设计自动化的 AI 模型/智能体，真正让工业级 PCB 设计从人工试错走向全流程自动化。
• MLLM + RL 双引擎架构：输入原理图网表、板框约束与 DRC/DFM 规则，完成跨领域多模态编码。MLLM（多模态大模型） 学习行业范式，生成高质量初始解。RL（强化学习） 进行分层决策与闭环迭代优化。
• 实时校验反馈闭环：通过实时 DRC（设计规则检查）、SI/PI（信号/电源完整性）、EMC（电磁兼容）、热仿真等校验反馈，最终输出最优元器件布局、100% 连通自动布线和可直接用于生产的 Gerber 文件。
• 商业化与生态壁垒：已在 20+ 龙头企业客户中完成应用落地验证，完成工信部备案，并参与全球首个 AI 辅助 PCB 设计标准共建。

• 看懂技术趋势：理解为什么通用大模型（如 GPT/Claude）在 PCB 布局布线上远低于人类，而“垂类模型 + Agent + 工具链 + 制造数据闭环”才是 AI 硬件设计的真正价值高地。
• 抓住市场窗口：获得清晰的投资与业务地图（如 AI 服务器 PCB 市场高速增长，高端缺口持续至 2028 年），把握国产 EDA 与高端 PCB 国产化的黄金窗口期。
• 连接稀缺资源：了解已验证的顶尖产学研团队、龙头企业落地案例及信通院标准共建进展，洞察从 MVP 验证到商业闭环的增长路径。

 大会时间：2026年12月3-4日
 大会地点：中国 · 深圳
 完整日程与早鸟报名：www.aidd.vip/2026-shenzhen-schedule

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