AI 以前所未有的速度顛覆人們的想象，不斷地重塑各行各業。從生活場景的重構到產業的全面賦能，AI 的觸角無處不在。在軟件開發領域，AI 從需求分析到測試部署，正全面滲透軟件開發生命周期的每個環節。站在 AI 巨變的起點，企業如何找準賽道，融合 AI 創新應用？開發者該如何打磨核心競爭力，找到適合的發展之路？

5 月 25 日，由騰訊云架構師技術同盟和騰訊云 TVP 聯合主辦「AI 驅動下的技術架構與前沿應用——騰訊云架構師技術沙龍」在長沙成功舉辦。來自?AI 領域的創新者、技術領袖齊聚，深度解讀 AI 驅動的架構演進趨勢以及前沿落地經驗，真誠地分享他們在 AI 時代下的所思所想所得，幫助架構師們厘清思路，在不確定性中尋找確定性。

出品人開場

騰訊云架構師技術同盟活動組織主席 王曉波

出品人騰訊云架構師技術同盟活動組織主席 王曉波主持開場。他介紹道，騰訊云架構師技術沙龍是騰訊云面向廣大架構師與資深開發者舉辦的技術交流活動，聚焦前沿話題，匯聚專家智慧，深度探討，攜手共創，用最專業的分享與思辨，助力廣大架構師共同成長！

騰訊云架構師技術同盟是騰訊云為架構領域知名專家與從業精英打造的專業技術 社交 圈，通過多樣的技術交流會議、社群專業探討、權威內容輸出，打造業界領先的架構師專業技術同盟。

開場致辭

湖南省企業聯合會/湖南省企業家協會顧問 羅如圭

湖南省企業聯合會/湖南省企業家協會顧問 羅如圭發表致辭。羅如圭首先預祝本次騰訊云架構師技術同盟沙龍活動成功舉辦。本次活動主題“AI 驅動下的技術架構與前沿應用”，寓意人工智能如長江之浪，風起云涌，激蕩時代的發展。在人工智能時代，80 歲的羅如圭懷抱“活到老、學到老”的心態，積極了解 DeepSeek 等技術的前沿發展。 科技 創新，人才先行，羅如圭建議長沙同盟開展人才培訓，建立培訓基地。

騰訊云架構師長沙同盟成立

2024 年 12 月，騰訊云架構師技術同盟正式啟動，以匯聚全國架構師力量，?搭建頂級架構師交流圈。為加強長沙地區架構技術的交流與學習，騰訊云架構師長沙同盟正式成立。騰訊云架構師技術同盟長沙地區理事會也同步成立，由 13 位資深架構師專家和行業領袖擔任理事。活動現場舉行授勛儀式，以表彰各位理事對騰訊云架構師長沙同盟的鼎力支持與無私貢獻。

騰訊云架構師技術同盟副秘書長 李佳憶表示，騰訊云與長沙結緣已久，2019 年 4 月，騰訊云開發者社區沙龍走進長沙，曾深深感受到長沙開發者的熱情以及濃厚的技術氛圍。2024 年 4 月，Techo TVP 技術沙龍再次走進長沙。而在 2025 年的初夏，騰訊云在熟悉的會場，又一次與長沙的技術專家們團聚，共同見證騰訊云架構師技術同盟長沙分會成立。

一直以來，騰訊云架構師技術同盟的使命就是，關注每一位架構師的成長。我們長期致力于為成員提供影響力曝光的舞臺，助力每一位架構師影響力與個人能力的提升。不僅是線下的交流，騰訊云架構師技術同盟也為架構師們提供了線上交流場景，作為全國首個架構師在線交流社區，騰訊云架構師技術同盟在線交流圈擁有名人智囊團、海量交流會、干貨知識庫、萬人討論區，每位成員都可在其中進行交流、探討、學習、輸出和轉化。希望技術同盟，成為每位技術人、每位架構師提升自己，茁壯成長的最佳土壤。

騰訊云架構師技術同盟副秘書長?李佳憶

騰訊云架構師同盟長沙同盟理事長?李穎悟表示，“惟楚有才，于斯為盛”，在 互聯網 行業里，湖南籍技術人才約為三分之一。希望各位技術同仁發揚拼搏的湖湘精神，繼承先輩創新革命精神，敢為天下先，積極開拓新技術領域。隨著騰訊云架構師技術同盟長沙地區分會的成立，將匯聚本地架構師人才，推動技術交流，營造良好技術創新氛圍，助力長沙技術生態蓬勃發展。在 AI 時代，為湖南乃至全國貢獻來自長沙的智慧與力量。

騰訊云架構師同盟長沙同盟理事長 李穎悟

關于DeepSeek現象的若干洞察和展望

硅基流動聯合創始人、騰訊云 TVP?楊攀發表《關于 DeepSeek 現象的若干洞察和展望》的主題演講。

硅基流動聯合創始人

騰訊云 TVP?楊攀

楊攀表示，DeepSeek 的破圈發展，讓所有企業都意識到可以低成本地擁有一個自己的模型。當一項技術的成本趨于零的時候，就會迎來巨大的爆發。根據杰文斯悖論，大模型成本的下降，將促進更多生產的應用。以工業革命為例，帶來生產力提升和成本下降，引發巨大的生產力革命。DeepSeek 將可能帶來算力多元化發展，產生新的算法和新的芯片。

DeepSeek 現階段的目標是在全球范圍內率先達到通用人工智能，以占領全球科技高地。楊攀強調，DeepSeek 不單是一個產品，更是一項技術范式的變革，基于智能模型和高質量數據來輸出高質量的內容。例如百度地圖集成 DeepSeek 功能后，用戶通過自然語言來查詢大模型深度思考的結果。從 Artificial Analysis 報告中，我們可以看出中美大模型的發展趨勢，美國領先的是閉源模型，中國領先的是開源模型。DeepSeek 打破“智力-價格”霸權，價格低，智能接近 Open AI。因此，越激烈的競爭，消費者就能享受到越好的產品和服務。

楊攀分析 Reasoning（推理）模型對 AI 應用的實際改變，主要是智能提升、推理過程可見，還有提升編碼能力。基于此，楊攀建議人們在使用 DeepSeek 時，需結合適合自身發展的場景來應用，不要人云亦云，所有場景都得用 DeepSeek。

由 DeepSeek 帶來的中國 AI 產業希望有哪些？在楊攀看來，一是從閉源模型到開源模型，二是從科技敘事到基建敘事，三是芯片禁令到芯片國產，四是從模型能力到工程能力，DeepSeek 帶來巨大變革。楊攀表示，DeepSeek 的破圈為中國 AI 帶來諸多貢獻，推動技術形成標準，將人們的認知達成一致，加速生態系統的發展，實現從技術到產業引領的跨越。

AI加持的敏捷研發實踐

正馬軟件 CTO、騰訊云架構師技術同盟活動組織主席?沈淦做《AI 加持的敏捷研發實踐》的報告。

正馬軟件 CTO騰訊云架構師技術同盟活動組織主席?沈淦

在研發領域， AI 工具已深度融入每位開發者的日常工作中。在沈淦看來，當前的 AI 編程工具在快速開發“淺”應用（功能簡單）和從 0 到 1 的功能開發這兩類場景的效果較好。然而，在處理遺留系統維護，核心系統代碼或當涉及復雜業務邏輯時，AI 編程工具仍面臨諸多挑戰。從研發管理的視角來看，AI 編程擅長解決簡單、封閉類的問題；反之，對于開放的問題，AI 面臨的挑戰較大。

項目的產研工作可分為兩類：第一類是知識密度優先，主要面向產品經理、架構師、核心開發等核心角色。如何利用 AI 協助這些角色，將他們從繁瑣的事物性工作中解放出來，使其聚焦在高價值、高知識密度的任務？對此，AI 需要構建并維護專業知識庫，涵蓋領域知識、最佳實踐、設計模式、歷史項目經驗等，為高知識密度的任務提供支持。第二類是效率優先，目標是通過 AI 讓人的工作更少更簡單。AI 可以負責重復性強、規則性強的工作，從而提升效率、降低成本、減少人為錯誤。針對測試、運維、實施交付等角色，通過 Agent 技術，AI 可自動執行測試用例、構建部署流程、交付配置流程等，將原本依賴人工的操作轉化為自動化流程。這種做法本質上是人機協作的調整，人在其中承擔的工作越來越簡化，但承擔的職責越來越大。目前，大多數 AI IDE 工具都往這個方向發展。

沈淦表示，在處理復雜任務時，完全依賴 AI 或完全依賴人都是不可行的。“人機協同”模式更為有效，通過持續互動與協作，動態決定每個環節由誰主導，并不斷調整修正。據沈淦觀察，一些基礎性工作將逐步由 AI 協同完成，開發者的職責隨之逐漸上移，從“寫代碼”轉向“寫設計”，即更多地投入到設計業務策略、架構等更高價值工作中。在 AI 時代，技術管理者和架構師的核心價值在于：明確價值創造路徑，設計過程指標，合理劃分 AI 與人的職責模塊，從而發揮人機協同的最大效能。

端云協同：

AI大模型安全生產應用架構設計與實踐

湖南展通人工智能研究院院長、騰訊云架構師同盟長沙同盟理事長?李穎悟發表《端云協同：AI 大模型安全生產應用架構設計與實踐》的主題演講。

湖南展通人工智能研究院院長

騰訊云架構師同盟長沙同盟理事長?李穎悟

隨著國家對人工智能戰略的推進，“人工智能+”已成為產業賦能引領性政策，AI 的價值日益顯現。DeepSeek 提供強大的 AI 引擎，但需將“發動機”轉化為實際應用。李穎悟表示，人們不是想要“發動機”，而是更好的“ 汽車 ”。因此大模型是能力而非產品，只有結合場景才能發揮價值。

2025 年被視為 AI 應用規模落地元年，所有的行業都值得用 AI 重做一遍。特別是安全生產領域，盡管全國安全事故連年下降，但整體數量居高不下。生產安全問題類型多樣，但其中有許多是人為的不安全違規操作，因此可用 AI 技術來加強管理，強化安全生產。

例如，安全人員檢查安全隱患時，可能存在看不準、看不全的問題，展通利用 AI 快速識別隱患，并一鍵出報告，目前已應用在寧鄉經開區、株洲、山東等地的安全局及園區中。傳統的安全監控一般由保安監控，由于人力有限、攝像頭數量多，安全隱患往往被忽視。展通將攝像頭接入 AI 大模型，實現全天候自動監控，降低人工成本。針對視頻匯聚分析時不同解碼方式的解碼，管理和配置盒子等問題，團隊開發視頻 AI 盒子，以解決不同攝像頭的兼容性問題，并實現實時報警功能。

展通已打造系列安全數智化產品，涵蓋政府監督、行業管理、企業管理以 AI 大模型應用。此外，展通研發的安全 AI 大模型，可滿足不同行業不同企業的個性化需求。目前，展通 AI 平臺在安全領域的泛化能力較強，并持續自我優化能力，實時自動全天候監測，還可高度定制化、高度智能化。展通平臺具備強大的數據優勢，積累 60 萬條隱患數據，覆蓋 30+ 行業，自研數百種安全生產垂直行業的算法，為科技興安提供堅實的技術支撐。目前，展通為寧鄉經開區 400 多家企業提供安全生產的 Maas 服務，提升隱患識別率，提升企業本質安全水平。海爾智慧工廠應用展通 AI 平臺，實現安全管理。

AI應用觀察 ：

什么樣的人能與AI互相成就

騰訊云 CodeBuddy 首席架構師、騰訊云架構師名人堂專家 林強分享《AI 應用觀察：什么樣的人能與 AI 互相成就》的主題演講。

騰訊云 CodeBuddy 首席架構師

騰訊云架構師名人堂專家 林強

林強表示，當前人工智能的發展呈現出四大趨勢：大模型能力快速演進，中美技術差距不斷縮小，推模型 inference 成本快速下降，人工智能應用與用戶數量與日俱增。

AI 發展日新月異，數據作為人工智能訓練的核心，當前數據增長速度遠遠落后于人工智能基建及算法發展。那么模型會用盡人類所有數據嗎？林強表明確道，“數據會被用盡。”據 EPOCH AI 數據顯示，人類產生的公開文字資料的有效儲量約為?300 萬億個 token，文字資料儲量將于 2026 年至 2032 年期間被 AI 模型完全使用。

據 Anthropic 調查顯示，目前只有 4% 的職業在工作中高強度使用 AI，36% 的職業在工作中 1/4 以上的任務使用 AI。在這種趨勢下，開發者如何在 AI 時代更好地學習成長，職業發展之路如何走通走順？林強表示，與其憂慮未來，不如改變自己。作為技術人員，需要保持終身學習的心態。在工作上，學會善用 AI 輔助，采用人機協作模式來提升效率。騰訊云推出的 AI 編程工具 CodeBuddy，可進行 AI 輔助編碼到 AI 輔助軟件工程，以幫助開發者擁抱不確定性，提升編程效率。

林強指出，當前人們此刻的注意力過于集中在 AI 上，很少人關注工程。然而在他看來，AI 的泡沫較大，因此我們落地 AI 時需結合具體的場景，站在客觀、理性、深入理解的角度來判斷，不要過于激進。大廠關注通用基建，釋放差異化場景支撐服務業務，因此中小企業可以深入差異化場景，以形成壁壘和優勢。

最后，林強提出幾點建議，對于管理者來說，需要建立準確的全棧認知，了解下屬的下屬的工作內容；在準確的認知下，保持空杯心態和批判性思維；關注行業現狀和“共識”周期迭代。作為普通開發者，應關注技術和核心價值，重點在于挖掘場景，找準自己的賽道。學習和掌握機器學習等知識。保持長期主義的心態，關注自己的學習和成長。人生是場長跑，我們至少需要?3~5 年逐步成長，而不是明天就要立竿見影。

與AI同行：走進架構師的新時代

騰訊云架構師技術同盟入會成長主席 史海峰發表《與 AI 同行：走進架構師的新時代》的主題演講。

騰訊云架構師技術同盟入會成長主席 史海峰

史海峰從“架構師”的定義開始談起，他認為架構師本質上是更資深、更全面的工程師。面對 AI 的快速發展，我們都應積極擁抱新技術，不是被 AI 替代，而是借助 AI 的能力來成長，成為“加一”或者“加二”（職業晉升），將自身價值放大，享受?AI 時代帶來的紅利。

然而在現實中，史海峰曾看到一些開發者對 AI 工具仍停留在“聽說過”的層面，并未真正地將 AI 應用在日常工作中。因此他建議開發者以實際行動來擁抱技術發展，多使用 AI 工具，例如多提問大模型問題，多對比不同模型間的區別，真正將 AI 融入到自己的工作生活中。

AI 時代下，會不會取代架構師？史海峰強調，系統工程的本質沒有變，底層邏輯依然重要。AI 只是放大器、加速器，而非替代者。架構師的工作內容依然是以工程思維全面理解業務需求，滿足業務需求且保證系統質量，基于模型和基礎模式抽象簡化，在可預見的周期內具備擴展性，提出恰當的可行整體解決方案，在限定的資源范圍內完成明確目標，并在系統生命周期內持續演進。因此架構師不僅具備扎實的技術能力，還需要具備行業知識、溝通協作、情緒管理等能力。這些均是 AI 無法替代的，反而我們要積極擁抱 AI，使用 AI 技術為自己賦能。

面對 AI 的發展，史海峰表示，企業對工程師的能力和要求仍在不斷地提升，而不是降低門檻。我們需要學習更多的技能和知識，專注某個行業的實踐，以增強自身競爭力。最后，史海峰引用歌詞“我們都是和自己賽跑的人，為了更好的未來拼命努力，爭取一種意義非凡的勝利”來祝福開發者，請專注自我成長，不斷提升自己，突破自己，以實現理想，創造更多價值。

圓桌對話——AI 破界：

行業應用重構與價值突圍

活動特設圓桌對話環節，在騰訊云架構師技術同盟活動組織主席 王曉波的主持下，神經元智能科技 CTO 陳頊，三一集團首席數據官 傅杰，心萊信息科技 CTO、騰訊云架構師同盟長沙同盟理事 李文強，騰訊云 CodeBuddy 首席架構師、騰訊云架構師名人堂專家林強四位專家，圍繞 “AI 破界：行業應用重構與價值突圍”為主題，深入探討 AI 跨行業融合的創新路徑與實踐經驗，為參會者帶來多維度的思考與啟發。

創業 公司如何快速驗證 AI 產品的 商業 價值？

如何避免通用大模型對垂類應用的擠壓？

陳頊以親身經歷分享，自 2022?年起，他開始接觸 AI?就想用 AI 賦能在線教育，思考如何用 ?AI 在流量、銷售轉化、客戶服務等環節賦能。他發現企業需要的不是用 AI 取代銷冠，而是幫助新人快速上手工作。例如，通過 AI 進行數據訓練，整合公司 SOP 流程，來輔導新人進行話術訓練等銷售培訓，將新人出單的效率提升 30%-50%，形成飛輪效應，因此他認為離開業務的 AI 是沒有商業價值的。

神經元智能科技 CTO 陳頊

關于通用大模型和垂類大模型的選擇，從成本來看，他建議可以借助大廠提供的基模來構建垂直領域的應用，針對具體場景解決具體問題。找到每個場景的特性，將不同模型串聯起來，最終實現自身業務需求的閉環。他提醒道，如果企業試圖用單一模型來解決所有業務問題，是不現實的，畢竟每個模型所擅長的能力不同。只有通過具體的工程實踐，結合多模型的協同運作，才能真正解決具體的業務問題。

陳頊以更具體的案例進一步分析 AI 在創業公司的應用價值，針對小微教育企業，如何使用 AI 來協同賦能交付？ 陳頊表示，可通過 AI 在小紅書等渠道設置自動回復用戶、引導入群或添加企微，并收集信息。企業將課程介紹、知識點和話術預先給 AI 設置，AI 回復用戶，如果用戶希望人工介入，則轉人工后 AI 停止流程。在服務環節，AI 可解答問題、發送資料，實現 AI 與人工高效協同，提升教師的服務效率。

AI 技術在智能制造領域落地的核心挑戰與破局路徑有哪些？

傅杰結合三一集團的實踐經驗談到，隨著 DeepSeek 等 AI 技術的迅速發展，三一集團持續深化數智化戰略，推行“AI 引領，平臺協同”的工作方式，希望在企業內部建立起以 AI 引領的文化。但在具體落地過程中，面臨一些挑戰：在認知層面，大家對 AI 的理解存在兩個極端：有的人認為 AI 無所不能，期待達到很好的效果；有的人對 AI 缺乏關注。在數據層面，與互聯網行業相比，制造業的數據質量較低，生產環節中所需的關鍵數據未被采集、未被定義，導致數據獲取成本高。在場景落地方面，如何找準標桿場景是關鍵突破口。

三一集團首席數據官 傅杰

對此，三一集團對準關鍵應用場景，如智能售后來落地 AI?應用。在銷售和服務方面，三一集團有眾多工程師，百萬級設備分布全球，通過 AI 工具拉平服務能力，進而提升整體服務保障水平。同時，在辦公領域引入成熟的 AI 工具，讓員工逐步感受到 AI 的實際價值，在使用過程中不斷挖掘新場景，沉淀知識，為迎接 AI 時代的做好準備。

AI 技術從技術驗證到規模化落地的關鍵因素有哪些？

如何跨越技術與商業化的鴻溝？

李文強從技術負責人的角度來分析，首先需要考慮的是 AI 真正解決客戶的需求，客戶愿意付費，提供哪些價值。其次，大模型依賴深度學習，因此數據十分重要，建設知識庫對各行業而言都十分關鍵。此外，技術可靠性也是關鍵的指標。

心萊信息科技 CTO騰訊云架構師同盟長沙同盟理事 李文強

跨越技術與商業化的鴻溝，第一，需要考慮技術產品的價值，解決用戶痛點；第二，對 AI 的 投資 ，需要有長期主義思維才能走得長遠；第三， 根據自身企業情況，提前計算投入產出比。

AI?編程是否會讓研發團隊的“技術性”弱化？

互聯網公司如何重構產研團隊，將有哪些新興角色的興起或傳統角色的淘汰？

林強表示，技術性不會變弱而會變強。過去，一位優秀的工程師一天寫的代碼量是有限的。現在，工程師更多的時間來思考和關注工程的落地，來提升產能。在這樣的趨勢下，對程序員的需求也在發生變化，從以前的“你需要什么需求”到現在“你要解決問題”，開發者從基層執行轉到系統設計上。因此，未來對于架構師的需要將越來越多，但部分傳統開發崗位可能面臨降本風險。此外，AI 賦能軟件研發之后，開發者可以開發更多軟件，整個行業的盤子會越來越大，開發者仍然有許多機會。

如何破解 學生就業難與企業人才緊缺的矛盾？

王曉波指出，學校與企業間存在人才供需的問題，主要是由于社會對學校定位存在偏差：學校是生產人才的“工廠”，還是研究學術的殿堂？如果將大學視為“人才工廠”，其專業設置無法跟上市場的變化，因為企業每時每刻都在發生變化 必然產生矛盾。如果將學校視為“學術殿堂”，學校提供基礎教育和思維訓練，企業以“選胚+自主培養”的方式來選擇畢業生。

騰訊云架構師技術同盟活動組織主席 王曉波

AI 編程工具 CodeBuddy? 和?Cursor?的區別有哪些？

林強分析道，Cursor 平臺的優勢在于其與 Claude 的深度結合，在發展過程中逐漸趨向定制化。CodeBuddy 專注于國內市場需求，滿足用戶的數據需求，支持私有化部署、SaaS、SaaS 獨立 VPC 集群方案。CodeBuddy 即將推出的新版本將覆蓋產測研全流程，涵蓋輔助開發、設計、DevOps 等環節，通過用戶反饋構建數據飛輪提升產品競爭力。??

李文強在深入體驗兩個工具后，發現各有優勢：CodeBuddy 在從 0 到 1 構建項目方面表現突出，具備差異化競爭力。但是在企業級場景，兩者需要深耕全流程開發，以提高工作效率。對于企業開發者而言，大部分工作是維護現有的代碼，每個項目風格、環境均不同，Cursor 表現更優一些，但 CodeBuddy 發展勢頭強勁，也在加快發展。

AI 時代下，普通開發者面臨被淘汰、轉型的難題，該如何面對？

傅杰表示，未來，“架構師”可能不再是一個頭銜，而是一位工程師做了架構相關的工作。因此，工程師需要了解 AI 工程的整體架構設計，可以不用深入底層算法研究。此外，還需了解各類模型的應用場景。更重要的是，工程師要具備領域知識。如此一來，具備這些能力的工程師在未來存在巨大的發展潛力，例如成為優秀的產品經理等角色。?

李文強建議道，請不必過度焦慮未來。在他看來，即使是初級程序員在短期內難以被 AI 取代。AI 正賦能我們成為“超級個體”，我們應抓住這一輪發展機遇，提升個人交付能力。在大量實踐中，我們的認知和能力邊界也在不斷拓展。在 AI 加持下，人的能力邊界被打破，獲得更多的發展空間。

王曉波犀利地指出，面對時代的變遷，生產力的變革，該淘汰的崗位還是會被淘汰掉。從歷史發展規律來看，當新的生產力出來后，舊的生產力就會被淘汰。因此，當一項新生產力推出后，先學會、先使用的人將會先得到利益，但如果保持不變的人可能會被淘汰。下一代程序員應成長為架構師，所謂“長江后浪推前浪”，新崗位不斷出現，舊崗位逐步被淘汰，這是時代發展的必然結果。我們要客觀、理性地看待，積極擁抱前沿浪潮，踏浪前行。

結語

人工智能已成為推動技術創新與產業變革的重要引擎，開發者正身處一場前所未有的技術變革之中。通過本次騰訊云架構師技術沙龍，各位專家深入分享前沿技術洞察，探討 AI 落地的應用路徑與實踐經驗，為架構師的職業發展指明方向。

騰訊云架構師長沙同盟和騰訊云架構師技術同盟長沙地區理事會正式成立。未來，騰訊云架構師長沙同盟將凝心聚力，打造屬于本地架構師的學習與成長的家園，助力中國架構的蓬勃發展。未來已來，讓我們攜手騰訊云架構師技術同盟，逐浪而行。