AiDD研发数字峰会

原生IDE和开发工具

本论坛探讨基于AI技术、LLM开发应用软件的思想、方法、框架及其实践。本论坛将聚焦于如何利用AI技术（深度学习、LLM等）开发创新的数字人、智能对话系统以及结合文化创意的应用等等，包括基于自然语言交流、语音交流、情感识别和新形式的表达等AI技术，开发出颠覆性的、更加个性化、让人耳目一新的AI原生应用软件。

出品人：陈鑫

阿里巴巴资深技术专家，Qoder IDE Agent 技术负责人。带领团队积极探索 Coding Agent 能力的上限，在上下文工程、智能体架构、AI Coding企业落地等方面有丰富一线实践经验。

阿里巴巴资深技术专家
Qoder IDE Agent 技术负责人

规模化 AI编程：从个人即兴开发到企业级工程化治理

马洪喜

行云创新CEO

内容简介：

AI编程技术发展日新月异。对个人开发者而言，AI编程更偏向即兴、自由的创作模式，不断尝鲜、追求高效与体验。但这种 “单兵作战”模式在企业“集团军”式研发中必然带来新的治理挑战。
企业引入 AI编程，在提升编码效率的同时也面临一系列工程化难题：AI工具与能力如何统一管控？AI运行的安全沙盒如何设计？AI如何融入需求、架构、部署、运维全流程？在 AI-Coding 与机械、电子等业务场景深度融合的趋势下，又该如何构建支撑平台？
本次分享结合工程实践，基于软件工程 3.0 理念与 Cloud IDE 等技术，构建集中管控、安全可靠、高效协同的企业级 AI编程范式 ——既保留开发者创造空间，又实现公司统一治理，实现编码高效产出与全生命周期 AI赋能。在分享最后，还将简要扩展 AI编程与机械设计、仿真、电子设计等行业场景融合的平台方案。

演讲提纲：
1. 调研洞察：中大型企业落地 AI编程的核心顾虑与现实痛点
2. 路径抉择：本地化AI编程的天然局限，“先集中、再管控”成为企业必然选择
3. 破局方案：基于Cloud IDE的集中管控AI编程范式，从容应对挑战，释放更强能力
4. 协同创新：智能体间协同、共享技能、避免重复造轮子，提升复杂工程效率
5. 全域赋能：软件工程3.0实践，需求、架构、部署、运维全生命周期AI赋能
6. 场景延伸：AI编程与机械设计、仿真、电子设计等行业场景深度融合的平台方案

听众收益：
1. 对企业研发管理者：提供 AI编程规模化落地的已验证、可复制实践方案
2. 对一线开发者：讲解基于 Cloud IDE 的 AI编程新范式，规避本地开发挑战和风险
3. 对技术架构与团队负责人：通过软件工程 3.0 落地实践，建立从需求、架构到部署、运维的端到端 AI研发体系思路，实现全流程提效
4. 对机械、电子等行业从业者：提供 AI编程与数模设计、仿真、电子设计深度融合的平台化落地方案，拓宽数智化研发视野

拥有二十五年软件产品研发和管理经验，二十年云计算领域专业经验。曾在Oracle,Citrix,Rancher等公司担任技术领导职务。是信通院云原生成熟度模型、云上开发等相关技术标准制定的参与者，并连续十年获得微软最有价值专家MVP称号。目前研究的方向是企业场景全云化AI智能研发平台工程技术。

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