《深挖智能变革潜能，腾讯云引领行业加速进化》

腾讯云：智变驱动未来，行业革新新篇章

　　 DeepSeek正以惊人的速度在全球范围内掀起热潮，它以实际行动为切入点，推动人工智能技术在实际场景中的深度变革。站在这一全新的历史节点，我们得以清晰地看到AI技术正在如何塑造行业的未来。无论是医疗、金融还是教育等领域，都在积极寻求借助DeepSeek这样的领先技术来实现业务模式的革新。 面对众多的AI技术和应用场景，如何筛选出最具颠覆性与前瞻性的方向，并确保其能够成功落地，已经成为每个企业的核心战略考量。这不仅关乎技术本身的发展，更关系到整个社会经济结构的转型升级。在我看来，只有那些既能解决行业痛点又能创造全新价值的技术方案，才可能成为真正的“破局者”。因此，在拥抱新技术的同时，我们也需要保持理性判断，避免盲目跟风，确保每一步探索都能带来实质性的进步。总之，随着DeepSeek为代表的AI工具不断深入产业实践，未来的可能性令人充满期待。

　　 3月22日，近日，由腾讯云架构师技术同盟与腾讯云TVP联合主办的“DeepSeek实战驱动行业智变——腾讯云架构师技术沙龙”圆满落幕。此次活动汇聚了众多AI领域的专家，他们围绕DeepSeek的实际应用案例展开了深入探讨，分享了在推动业务智能化转型过程中的宝贵经验。通过这些案例，与会者不仅了解了AI技术如何助力行业革新，还进一步明晰了未来发展的方向。 在我看来，此次沙龙的成功举办恰逢其时。随着人工智能技术的飞速发展，各行各业都面临着前所未有的机遇与挑战。DeepSeek作为一款前沿的人工智能工具，在实际应用中展现了强大的潜力。它不仅能够帮助企业提升效率，还能为用户提供更加个性化、精准的服务体验。这无疑为我们揭示了一条清晰的技术进阶路径：即通过不断探索和实践，让AI真正成为推动产业升级的重要力量。 同时，我也注意到，尽管AI技术已经取得了显著成就，但在落地过程中仍需克服不少难题。例如，如何平衡技术创新与数据安全之间的关系？如何确保算法公平性以避免偏见？这些都是需要持续关注的问题。因此，我认为未来应加强产学研合作，共同攻克难关，促进AI技术更广泛、更深层次地服务于社会经济建设。 总之，“DeepSeek实战驱动行业智变”这一活动不仅是一次知识交流盛会，更是对整个行业发展脉络的一次深刻洞察。相信在各方共同努力下，我们定能迎来一个更加智慧美好的明天！

　　 腾讯云架构师技术同盟上海分会正式成立

　　 同程旅行出行事业群CTO、腾讯云架构师技术同盟活动组织主席 王晓波

　　 大会伊始，同程旅行出行事业群CTO、腾讯云架构师技术同盟活动组织主席 王晓波主持开场。他介绍本次腾讯云架构师技术沙龙是腾讯云面向广大架构师与资深开发者举办的技术交流活动，聚焦前沿话题，汇聚专家智慧，深度探讨，携手共创，用最专业的分享与思辨，助力广大架构师共同成长！

　　 「腾讯云架构师技术同盟」作为腾讯云面向架构领域的高端技术平台，汇聚了众多业内顶尖专家与资深从业者。这一组织通过定期举办技术研讨会、在线社群互动以及高质量内容发布，逐步构建起一个具有广泛影响力的架构师交流圈。在我看来，这样的平台不仅促进了技术知识的传播与共享，还推动了行业标准的提升和创新思维的碰撞，对于整个云计算行业的长远发展具有重要意义。希望未来能有更多类似的平台出现，为技术人才的成长提供更多可能性。

　　 腾讯云架构师技术同盟主席 毛剑

　　 腾讯云架构师技术同盟主席 毛剑宣布，腾讯云架构师技术同盟首个分会――上海分会正式成立。腾讯云架构师技术同盟上海分会作为国内首个启动的地区同盟，肩负引领地区同盟发展的重任。未来腾讯云架构师技术同盟将计划扩展至北京、深圳、广州、成都等地，以本地化方式促进技术交流，以开展各种线上线下活动，吸引更多优秀架构师参与，帮助更多架构师成长发展。

　　 会上，近日，腾讯云架构师技术同盟上海地区理事会正式宣告成立，此次理事会由12位来自腾讯云架构师名人堂的专家出任理事。毛剑为这些理事颁发了聘书，以此表达对他们支持并推动上海分会发展的诚挚感谢。

　　 腾讯云架构师技术同盟上海地区理事会理事长马俊提到，非常感谢腾讯的信任与支持。作为理事长，我深知肩上的责任重大，在汇聚了众多架构师行业精英的情况下，我将以更大的热情投入工作，把压力化为前进的动力。未来，我们将依托腾讯云提供的平台资源，全力推动架构师群体的成长，让技术更加普惠和具有公益属性，尤其注重扶持年轻架构师的能力提升与价值实现。

　　 ClickPaaSCPO、腾讯云架构师技术联盟上海地区理事会理事长马俊

　　 DeepSeek 创新驱动的AI应用寒武纪

　　 CSDN高级副总裁、全球机器学习技术大会主席 李建忠

　　 在主题演讲环节中，CSDN高级副总裁、全球机器学习技术大会主席 李建忠发表题为《DeepSeek创新驱动的AI应用寒武纪》的报告，介绍 DeepSeeK 的关键技术创新、对AI生态的深远影响、AI 产品的范式转换立方体以及 AI Agent智能体应用爆发寒武纪。

　　 李建忠表示，DeepSeeK 的关键技术创新有以下方面：

　　 1、开源强化学习引领推理计算范式转换

　　 DeepSeek R1 基于强化学习和 Self-play实现推理的Scaling Law，隐式思维链使模型学会中间过程的推理路径。DeepSeek 的出现，将大模型从预训练阶段的“统计学习” ，转变为推理阶段的“探索创新” ，完成了从“快思考”到“慢思考” 的飞跃。

　　 2、MLA和MoE等引领大模型架构创新

　　 DeepSeek在Transformer架构的基础上进行了多项创新优化，其中MLA技术显著降低了推理时显存的占用，使得模型在处理复杂任务时更加高效。而MOE机制则通过引入多专家模型，让不同任务能够激活对应的特定专家，而非运行整个网络，大幅减少了计算开销。DeepSeek特别设计了由256个路由专家与1个共享专家构成的结构，并且创新性地加入冗余专家，以此来实现更合理的负载均衡以及更精准的训练目标。 这种设计思路不仅体现了技术上的前瞻性，也为解决大规模预训练模型面临的资源瓶颈问题提供了新思路。尤其是在当下人工智能应用日益广泛的情况下，如何平衡性能与成本始终是一个重要课题。DeepSeek的这些改进无疑为行业树立了一个值得借鉴的标杆，既保证了模型的表现力，又有效控制了资源消耗，相信未来会在更多实际场景中发挥重要作用。同时，这也提醒我们，在追求技术创新的同时，也要注重实用性和可持续性，这样才能真正推动技术进步和社会发展。

　　 3、“贴身定制”的软硬协同工程优化

　　 DeepSeeK在计算、存储和通信等多个维度上进行了软硬协同的优化设计，尤其针对算力瓶颈，它引入了混合精度训练、跨节点通信优化以及双流水线机制和DualPipe算法等创新技术，从而显著提升了整体性能。这种多层次的技术布局不仅有效缓解了当前硬件资源的压力，也为未来更大规模的应用场景奠定了坚实的基础。 李建忠提到，假如DeepSeek能够在未来成为开源大模型领域内的主流选择，那么它或许可以通过“软件定义硬件”或“模型驱动硬件”的方式对现有产业格局产生深远影响，甚至可能挑战英伟达CUDA生态的主导地位。这无疑是一个充满想象力的目标，既反映了我国科研团队对于技术创新的不懈追求，也体现了对打破国际垄断、构建自主可控生态体系的信心与决心。 在我看来，DeepSeeK所展现出来的战略眼光和技术实力值得肯定。它不仅仅是在技术层面上做加法，更重要的是尝试开辟一条全新的发展路径，即通过软件与硬件之间的深度协作来重新定义整个行业的规则。当然，这条路注定不会平坦，需要克服诸多技术和市场上的障碍。但正是这些挑战，才赋予了这个项目更大的价值和意义。我们有理由相信，在全体研发人员的努力下，DeepSeek有能力成为推动人工智能领域向前迈进的重要力量之一。同时，这也提醒我们，只有不断探索未知领域，并敢于打破传统框架束缚的企业和个人，才能在全球竞争日益激烈的今天占据一席之地。

　　 接着，李建忠探讨DeepSeeK对AI生态系统的重要意义。一是随着DeepSeeK大幅降低大模型的成本，推理和搜索的成本已接近甚至低于传统搜索引擎，这为AI应用的大规模普及创造条件，将迎来“寒武纪”式AI应用爆发。二是DeepSeek从 “训练”和“推理”重塑算力生态，AI产业版图有望重塑。三是开源长期主义是创新摇篮，DeepSeeK从第一天就拥抱开源。这种开放的态度赢得全球开发者的广泛支持，越来越多的开发者和企业开始拥抱DeepSeeK的开源解决方案。

　　 李建忠在探讨AI产品范式转换时，创造性地提出了“范式转换立方体”理论。这一理论以X轴（技术）、Y轴（需求）和Z轴（模态）为三大支柱展开分析。其中，X轴聚焦于计算与技术的发展历程；Y轴着眼于人类核心需求的不同领域，例如信息获取、娱乐体验、搜索引擎优化、社交互动以及商业模式探索；而Z轴则描绘了各类模态的演变路径，从文本逐步扩展至图片、音频乃至视频等多种形式。借助这三个维度的交叉研究，能够有效识别潜在的创新机遇。

　　 随着AI智能体的兴起，技术正从信息网络向行动网络转变。智能体通过强大的推理、规划和执行能力，不仅弥补了大模型的不足，还实现主动交互，如自动安排会议和预订机票，这里需要多智能体的协作，而不是全由一个模型来完成。未来互联网将更多服务于智能体，可能需要改变搜索、广告、电商等模式，使其更适应智能体的需求，进而重构整个互联网架构和商业模式。因此李建忠表示，未来的产品，将从面向“人类”的需求， 转变为面向“智能体”的需求。

　　 构建基于Ray框架的RL训练与分布式推理

　　 B站机器学习平台负责人、腾讯云架构师名人堂专家孙英男

　　 B站机器学习平台负责人、腾讯云架构师名人堂专家孙英男带来《构建基于Ray框架的RL训练与分布式推理》的主题演讲，探讨 DeepSeek 模型带来的范式变革，阐述如何利用Ray框架构建强化学习训练和推理系统。

　　 孙英男指出，DeepSeek-R1作为一款推理模型，在性能上实现了显著突破。该模型的工作特点主要体现在以下几个方面：首先，通过MOEGRPO的训练方式能够有效降低整体成本；其次，借助强化学习推动推理能力的持续优化，验证了RL scaling的可能性；再者，对密集型模型进行蒸馏处理可以显著提升表现效果；最后，表明采用PRM和MCTS的路径在当前阶段难以奏效。

　　 DeepSeek的开源无疑为AI基础设施带来了新的变革契机。通过全面开放从推理框架到底层算子的全栈优化技术，DeepSeek不仅展示了其在AI工程、INF工程以及SYS工程领域的深厚积累，还显著降低了推理成本，为行业提供了更加经济高效的解决方案。此外，该平台在大规模强化学习（RL）训练管道的设计与实现上投入了大量精力，并针对高效分布式在线与离线推理进行了深入探索。 在我看来，DeepSeek此举不仅体现了其作为技术先锋的责任感，也展现了对未来趋势的敏锐洞察力。随着AI应用需求的不断增长，如何平衡性能与成本成为了一个重要课题。DeepSeek通过对各环节的技术优化，为开发者和企业提供了更灵活的选择空间，这无疑将加速整个行业的进步步伐。同时，这种开放共享的态度也为构建更加繁荣的技术生态奠定了坚实基础。总之，DeepSeek的开源行动既是一次技术创新，也是一种战略眼光的体现。

　　 接着，孙英男从框架的视角来介绍强化学习训练与推理。强化学习通过智能体与环境的互动来学习最优决策过程。智能体根据当前环境状态，使用策略网络决定采取的动作，以改变环境并获得奖励。随后，他详细介绍PPO和GRPO两种强化学习训练方法。PPO是一个推理和训练混合的过程，涉及多个模型（Actor/Critic/Reward/Reference模型），通过采样和反向传播更新模型参数。相比之下，GRPO没有Value模型，减少训练成本。

　　 然而，在多模型、多阶段任务流的训练过程中，面对推理与训练的差异性以及模型参数量不断增长的挑战，孙英男指出，采用Ray框架可以实现高效的分布式训练和推理。Ray不仅能够动态优化计算图，简化训练流程，还支持灵活的任务编排和资源调度，从而更好地应对多卡环境下的复杂需求。

　　 Ray 框架最初在强化学习领域得到应用，其核心特性是通过 SingleController 实现无状态计算的封装，并以 Actor 抽象有状态存储，从而提供高效的资源调度与复用能力。在具体实现中，Ray 能够将不同模型分配至不同的 GPU 和服务器，构建起一套强大的分布式训练与推理系统。目前，基于 Ray 的 RL 框架在社区中有 OpenRLHF、veRL 等项目。

　　 最后，孙英男详细展开介绍推理侧落地Ray的场景：分布式推理、离线批量推理、GPU分时复用。通过本次演讲，孙英男让我们清晰地看到在复杂的技术背后， 如何借助Ray框架实现高效的强化学习训练与分布式推理，为Deepseek实际应用提供坚实的技术支撑。

　　 腾讯云顾问，用AI重塑SRE

　　 腾讯云顾问产品总经理、腾讯云架构师名人堂专家许小川在近期的一次行业论坛上分享了他对云计算未来发展的深刻见解。他提到，随着企业数字化转型的加速，云服务已经从单纯的基础设施支持演变为推动业务创新的核心力量。特别是在当前复杂多变的市场环境中，云技术的应用不仅能够帮助企业降低成本，还能大幅提升运营效率。 许小川认为，未来的云计算将更加注重智能化和个性化服务。通过引入人工智能等先进技术，云平台可以更好地理解用户需求，提供定制化的解决方案。此外，他还强调了安全性和隐私保护的重要性，指出这是企业在选择云服务商时必须考虑的关键因素之一。 在我看来，许小川的观点非常具有前瞻性。云计算作为数字经济的重要组成部分，其发展速度之快令人瞩目。尤其在当下这个充满挑战的时代背景下，如何利用好这一工具成为每个企业都需要认真思考的问题。同时，我也认同他关于安全性与隐私保护的观点，在享受便利的同时确保数据的安全同样至关重要。总之，我相信在未来几年内，我们将见证一个更加成熟、智能且安全的云计算生态系统的形成。

　　 腾讯云顾问产品总经理、腾讯云架构师名人堂专家许小川在近期的一次行业论坛上分享了他对云计算未来发展的深刻见解。他提到，随着企业数字化转型的加速，云服务已经从单纯的基础设施支持演变为推动业务创新的核心力量。特别是在当前复杂多变的市场环境中，云技术的应用不仅能够帮助企业降低成本，还能大幅提升运营效率。 许小川认为，未来的云计算将更加注重智能化和个性化服务。通过引入人工智能等先进技术，云平台可以更好地理解用户需求，提供定制化的解决方案。此外，他还强调了安全性和隐私保护的重要性，指出这是企业在选择云服务商时必须考虑的关键因素之一。 在我看来，许小川的观点非常具有前瞻性。云计算作为数字经济的重要组成部分，其发展速度之快令人瞩目。尤其在当下这个充满挑战的时代背景下，如何利用好这一工具成为每个企业都需要认真思考的问题。同时，我也认同他关于安全性与隐私保护的观点，在享受便利的同时确保数据的安全同样至关重要。总之，我相信在未来几年内，我们将见证一个更加成熟、智能且安全的云计算生态系统的形成。在《DeepSeek下的高效运维之路》的报告中，分享腾讯云顾问的最新进展和创新实践，阐述云顾问产品如何凭借其AI驱动的架构治理能力，引领云架构可视化治理的新时代。

　　 许小川指出，DeepSeek技术在各个行业的普及与深入程度各有差异。尽管人工智能技术展现出巨大的潜力，但不同行业对AI的实际采用水平和渗透深度存在明显区别。这一现象反映出，要实现AI的全面推广，还需应对行业特有的难题与阻碍。许小川指出，在AI项目的实际部署中，高质量的数据至关重要，并且他分享了腾讯云在AI项目实施过程中的成功经验与失败教训，同时强调了数据质量以及工程实践的关键作用。

　　 云顾问是腾讯云推出的一款AI驱动的一站式云上治理工具，致力于协助企业优化云资源使用、增强系统的稳定性和减少开支。云顾问依托腾讯云提出的优秀架构方法论“3层×6支柱”（3层指应用层、架构层、资源层，6支柱涵盖安全、性能、成本、可持续性、卓越运营及可靠性），为用户提供直观的架构设计与管理服务。

　　 云顾问在产品设计理念上实现了优化与革新：与传统运维常用还原论的方法不同，云顾问采取了系统论的思维模式，助力客户从全局和系统的角度出发，“把握”云架构，“理解”云架构，进而实施更加全面且精准的治理。

　　 许小川深入讲解了腾讯云顾问借助混元＋DeepSeek打造的全流程智能生成图像、对话式商业智能（ChatBI），以及正在研发中的AI订阅等创新功能。

　　 全链路智能生图：

　　 运维人员在制作架构图时，常常会面临因业务调整迅速、实例配置变动频繁而导致的“图实不符”问题。为了解决这一难题，腾讯云专家团队推出了“全链路智能生图”功能，旨在让架构图的绘制与管理更加实时且便捷。

　　 ●全流程智能推断：依托资源配置、监控、日志等数据，AI智能分析上下游调用逻辑，自动生成精确的拓扑结构图，实时捕捉资源变化，化解“静态规划”与“动态运行”之间的差异。

　　 ●风险绘图/护航绘图：自动创建风险中心或护航场景的专业结构图，标示潜在问题点与影响范围，确保系统平稳运作。

　　 ● 智能布局与定制化视图：AI自动逻辑分层资源关系，按业务视角（成本、性能、安全）生成架构图，满足不同角色需求。

　　 ChatBI：

　　 在云运维中，如何快速获取架构状态的关键信息、更灵活地调整监控与看板配置，往往对运维效率影响重大。针对这些需求，腾讯云顾问推出了ChatBI能力：

　　 轻松通过自然语言查询架构监控数据，迅速锁定问题所在。这种技术在现代运维工作中显得尤为重要，它不仅简化了复杂的数据分析过程，还极大提升了工作效率。尤其是在信息爆炸的时代，任何微小的问题都可能引发连锁反应，而这项技术就像是一位敏锐的侦探，能够在庞大的数据海洋中迅速找到问题的根源。这让我对科技的力量有了更深的认识，也更加期待未来会有更多类似的创新工具出现，帮助我们更高效地解决问题，创造更大的价值。

　　 ● 高效微调与输出：借助Text2SQL技术，灵活调整并生成定制化图卡与图表。

　　 ● 业务特性监控：结合架构逻辑生成专属Dashboard，实时洞察架构健康趋势。

　　 最后，许小川探讨云顾问产品未来的发展方向，包括更便捷、更智能的产品体验。他强调数据、可视化、治理的闭环驱动力在AI场景落地中的重要性“AI 在运维中应用的关键在数据， 数据的关键在治理，治理的关键在可视化。”，并表示将继续优化腾讯云顾问产品的功能和用户体验，推广数据、治理、可视化的理念和方法，用AI重塑SRE。

　　 DeepSeek 时代，金融行业的创新与探索

　　 平安资产管理的资深架构师与腾讯云架构师名人堂专家屠乐奇共同探讨了当前金融科技领域的最新发展趋势。他们一致认为，随着云计算技术的不断进步，金融机构正逐步加大在数字化转型上的投入力度。这一转变不仅提升了业务处理效率，还为客户提供更加个性化和便捷的服务体验。 在我看来，这种技术驱动下的变革对于整个行业来说都是一个积极信号。一方面，它推动了传统金融机构向智能化方向迈进；另一方面，也促使新兴企业能够更快地进入市场并站稳脚跟。然而，在享受这些便利的同时，我们也应该注意到数据安全和个人隐私保护等问题日益凸显，如何平衡技术创新与风险管理将成为未来发展的关键所在。因此，建议相关机构在未来规划中应充分考虑这些问题，并采取有效措施加以应对，以确保行业的健康可持续发展。

　　 平安资产管理的资深架构师与腾讯云架构师名人堂专家屠乐奇共同探讨了当前金融科技领域的最新发展趋势。他们一致认为，随着云计算技术的不断进步，金融机构正逐步加大在数字化转型上的投入力度。这一转变不仅提升了业务处理效率，还为客户提供更加个性化和便捷的服务体验。 在我看来，这种技术驱动下的变革对于整个行业来说都是一个积极信号。一方面，它推动了传统金融机构向智能化方向迈进；另一方面，也促使新兴企业能够更快地进入市场并站稳脚跟。然而，在享受这些便利的同时，我们也应该注意到数据安全和个人隐私保护等问题日益凸显，如何平衡技术创新与风险管理将成为未来发展的关键所在。因此，建议相关机构在未来规划中应充分考虑这些问题，并采取有效措施加以应对，以确保行业的健康可持续发展。以《DeepSeek创新驱动下的金融应用和探索》为主题，详细阐述平安资管如何利用大模型技术推动金融领域的创新与实践。

　　 在金融行业选择大模型时，私有化部署、安全性以及性能成本成为关键考量因素。鉴于金融领域的特殊性，数据安全的要求极为严苛，因此私有化部署成为这一领域选型的基础条件。当前，许多金融机构更倾向于采用国产开源的大模型解决方案，这不仅能保障数据的安全性，还能降低后期维护的成本与复杂度。这些国产大模型不仅能够满足金融行业的高标准需求，还提供了从高性能一体机到轻量级蒸馏版本的多样化部署方案，从而更好地适配不同业务场景的实际需要。 在我看来，金融行业选择国产开源大模型是一个非常明智的决定。一方面，它有助于保护企业的核心数据资产，避免因使用国外产品而可能带来的潜在风险；另一方面，国产大模型在功能定制和服务响应方面往往更具灵活性，可以快速响应企业内部的需求变化。此外，随着技术不断进步，这类模型还将进一步优化性能，为企业创造更大的价值。未来，相信会有越来越多的行业效仿这种做法，在保证安全性的前提下，探索更加高效的技术应用路径。

　　 如今，银行、证券公司、证券公司等金融机构都在部署大模型，都在探索大模型的应用及企业落地。目前，大模型可应用于金融行业的多个领域，包括交易支持、投研助理、流程优化和客户服务等。例如，在交易支持方面，投资经理可以利用大模型处理复杂的数据分析任务；在投研助理角色中，大模型帮助分析师完成数据分析工作；通过引入大模型，还可以加速金融交易系统的自动化进程，减少人工干预。

　　 接着，屠乐奇介绍了大模型在金融行业应用的两种典型实践：一方面，通过结合内部知识库的大模型问答功能，例如在网页中嵌入大模型问答模块，并与聊天工具集成，打造简易智能体以实现快速问答。同时，支持将内部文档直接接入知识库，还开放了知识库的上传权限，让用户能够自主管理内容；另一方面，在量化策略开发方面，大模型的应用显著提升了工作效率，例如回测策略编写的效率提高了30%，帮助进行论文检索、投资信号生成以及辅助择时分析等，还支持从研报和财报中提取信息来制定投资策略。

　　 最后，屠乐奇借助实际的流程优化案例，展示了大模型在简化交易过程中繁杂步骤方面的应用，显著提升了处理效率。他举例说明，通过自然语言处理技术，大模型能够自动识别并匹配交易相关的各类信息，极大降低了手动输入的工作负担。同时，他还介绍了如何借助规则引擎对生成的数据进行验证，从而进一步保证数据的准确性与一致性。具体而言，大语言模型首先对自然语言进行初步处理，随后结合数据字典实现精准匹配，最终形成适用于系统的结构化数据。

　　 从屠乐奇的分享中可以看出，大模型正在金融领域进行创新实践，帮助金融机构提高效率并优化服务质量，使人们对AI在金融行业的应用有了更清晰的认识。

　　 深度解析 AI 如何落地企业

　　 广东省连锁经营协会技术委员会主席、腾讯云架构师名人堂专家 沈欣

　　 广东省连锁经营协会技术委员会主席、腾讯云架构师名人堂专家 沈欣在《2025 AI落地指南――从DeepSeek谈起》的演讲中，探讨AI技术在企业中的应用与探索，并提出具体实施的方法论和组织调整策略。

　　 沈欣指出，AI的应用逻辑可以概括为提升效率的工具以及企业决策的大脑辅助。对于大型企业而言，这一技术能够成为其核心决策的支持系统。在探讨大模型作为企业“大脑外挂”的角色时，沈欣将其归结为四大类型：第一类是广义翻译功能，它能以较低成本实现精准翻译，并且能够自动适配不同场景与文化背景；第二类是信息处理型，旨在减少人工负担，利用AI完成数据收集、格式化整理等重复性任务；第三类是知识构建型，即从海量数据中提炼规律并形成知识库，为企业常规运作提供参考建议；第四类则是意图识别型，基于已有知识与数据来判定用户或系统的潜在需求并采取相应行动。沈欣同时指出，在推进这些应用场景落地时，企业或许会面临一段适应过程。只有不断完善内部规章制度，企业才能全面体验到人工智能所带来的持久收益。

　　 大模型在企业落地的重点，沈欣表示企业在实施AI时可遵循一些方法论，在宏观上，进行认知重建，认识到AI作为战略转型的关键驱动力，无论主观还是客观，AI是必选题；在介观上，确定谁来做，有没有对应的组织体系来面对AI；在微观上，聚焦具体实践和技术优化。总的来说，企业需从战略到执行全面布局，才能最大化利用大模型技术的优势。

　　 随后，他分享AI在企业内部研发体系的落地，通过引入AI，优化需求与产品团队的协作流程，明确每个需求的商业价值，并使用零代码、低代码及AI辅助编程提升开发效率，还有PM项目管理系统，确保交付质量和落地执行，最下面使用AI运维，确保系统正常运行。

　　 沈欣表示，尽管OpenAI曾预测人工智能技术的发展将大幅减少一些可替代性较强的岗位需求，但2023年至2024年的实际情况却显示，这些岗位的需求不减反增。这表明，单纯通过减少这类岗位的人力，并未真正实现生产力的显著提升。那么，如何才能更好地享受AI带来的红利并推动商业模式的升级呢？关键在于三个方面：其一，可以适当扩大这部分团队规模，通过降低单个岗位的平均薪资水平来优化成本结构；其二，应着力解决企业内部其他环节存在的资源分配或效率瓶颈问题；其三，则是要深度利用AI工具，让其成为提升整体生产力的核心驱动力，从而最大化地获取技术进步所带来的红利。 从我个人的角度来看，这种现象反映了企业在面对新技术变革时可能存在一定的认知偏差。一方面，许多公司过于依赖短期的成本削减策略，而忽视了长期的战略布局；另一方面，虽然AI技术已经取得了长足进步，但要将其真正融入业务流程并发挥最大价值，还需要更多的探索与实践。因此，未来企业需要更加注重平衡“降本”与“增效”之间的关系，在确保运营效率的同时，也要积极寻找新的增长点，这样才能在全球化的竞争环境中立于不败之地。

　　 为了推动AI技术的有效落地，企业首席信息官（CIO）需要率先引领变革。沈欣提出了一些具体的实施建议。在我看来，这些措施不仅具有前瞻性和实用性，而且对企业在数字化转型过程中保持竞争力至关重要。 当前，随着人工智能技术的迅猛发展，越来越多的企业开始意识到其潜在价值。然而，真正将其转化为生产力并非易事。这就要求企业的领导者不仅要具备敏锐的战略眼光，还要勇于承担风险，在组织内部积极推动相关变革。例如，通过优化现有的工作流程，加强员工培训等方式，让团队成员尽快适应新技术带来的变化。此外，建立一个开放包容的文化氛围也非常重要，这样可以鼓励创新思维，激发员工潜能，从而更好地应对未来挑战。 总之，我认为沈欣所提到的建议为企业实现智能化升级提供了清晰路径。但值得注意的是，任何技术的应用都离不开人这一核心要素。因此，在拥抱AI的同时，我们也要注重培养复合型人才，为企业的长远发展奠定坚实基础。

　　 ● 安全规范先行，公有AI和内部数据、知识的隔离规范；

　　 ● AI智能体协同低代码，可以快速实现功能：“AI+”和“+AI” ，减少和某个特 定AI大语言模型的绑定关系；

　　 ● 考虑私有化+公有AI的混合结构，降低成本和增加灵活性；

　　 ● 和HR一起搭建数字员工体系和知识体系；

　　 推动技术团队转型后，安排资深技术人员担任业务部门的ITBP，以提高业务部门的满意度。

　　 ● 多出去交流，看同行怎么用。

　　 沈欣强调，在研究AI技术在企业中的实践与探索过程中，必须高度重视安全议题和创新能力，“AI的融入，不是为了让机器更高效地重复劳动，而是要开发出全新的工具，比如打印机，然后通过销售耗材来实现盈利。”

　　 腾讯云AI代码助手+DeepSeek，掀起全场景编程革命

　　 腾讯云产品专家 汪晟杰

　　 腾讯云产品专家 汪晟杰在《从需求到代码：DeepSeek+AI代码助手的全场景编程革命》的分享中，从DeepSeek对开发者的助力、AI产品创新探索及应用、场景接入的反馈以及未来展望这四个方向来介绍腾讯云AI代码助手如何利用DeepSeek模型，实现全场景编程革命。

　　 在传统开发流程中，需求沟通、编码、测试与上线是不可或缺的环节。进入AI时代后，这些环节均能借助各类模型实现优化，进而提升整体效率与产品质量。比如，在编码阶段，当开发者输入“IF”时，AI能够智能补全条件语句，不仅降低了输入工作量，还显著提升了开发效率。同时，AI还能辅助调试代码、优化冗余或不合理的代码片段，并确保其符合研发规范。

　　 腾讯云发布了全新的AI代码助手，该工具具备代码补全、技术问答、多文件生成以及AGENT智能体等核心功能，并且支持RAG知识库、自定义指令、多模型切换及企业账号集成等多种个性化设置。在这一系列功能的背后，分别由不同的模型提供技术支持，例如补全模型专门负责代码补全任务，而对话模型则专注于处理开发人员与AI间的互动交流。以下为腾讯云AI代码助手的主要特点：

　　 ●代码补全功能优化：在开发过程中，系统能够依据光标所在位置，借助AST语法树分析，识别当前项目内相关代码的联系，从而提供更加精确的代码补全建议；

　　 通过创新的侧栏对话、内联对话以及丰富的指令集功能，这一技术特性为开发者在全编码周期中提供了即时的技术支持与问题解决能力。这种设计不仅提升了开发效率，还显著降低了因技术难题导致的时间浪费。 在我看来，这种面向开发者的工具升级体现了科技产品对用户体验的高度重视。尤其是在软件开发日益复杂化的今天，任何能够简化流程、提升协作效率的功能都显得尤为珍贵。它不仅仅是一个技术上的改进，更是对开发者实际工作场景需求的深刻洞察。希望未来能有更多类似的优化出现，让技术真正服务于人，而非让人被技术束缚。

　　 ● 全面支持 DeepSeek R1/V3 （满血版）& 本地 Ollama 服务接入DeepSeek

　　 当然可以，请提供您想要修改的新闻内容，我会根据您的要求进行调整。

　　 ● 软件开发者智能体Craft：通过自然语言指令，AI 深度理解需求，自主完成多文件代码编写与修改，自动生成可执行的应用。

　　 这款单元测试智能体产品具备显著的技术优势，其核心功能在于能够依据代码上下文自动生成与主流测试框架兼容的单元测试代码。它不仅可以通过分析函数的输入输出来自动补全逻辑代码，还利用语法树解析技术精确识别被测模块的依赖关系，从而实现对Mock数据的自动化注入以及边界测试用例的生成。这种智能化的操作方式极大提升了开发效率，减少了人工干预可能带来的错误风险。 我认为，这一产品的推出对于软件开发行业来说是一个重要的里程碑。在传统模式下，编写高质量的单元测试需要耗费大量时间和精力，而这款智能体则有效解决了这个问题。它不仅降低了技术门槛，让更多的开发者能够参与到单元测试工作中来，同时也保证了测试的质量和一致性。未来，随着人工智能技术的不断进步，这类工具将会变得更加成熟和完善，为整个行业的标准化建设提供强有力的支持。

　　 AICR智能体具备深度学习驱动的静态分析能力，能够自动识别代码中的质量问题、安全隐患以及架构设计问题，支持涵盖上百种主流编程语言的分析需求。

　　 汪晟杰通过招商银行和荣耀的实际应用案例，展示了腾讯云AI代码助手在助力企业构建定制化编码助手方面的显著成效。这一技术不仅提升了开发效率，还为企业在特定领域内的技术创新提供了有力支持。 在我看来，腾讯云AI代码助手的成功应用表明了人工智能技术在企业数字化转型中的巨大潜力。特别是在金融和技术密集型行业，如招商银行和荣耀所处的领域，这种工具能够极大提高程序员的工作效率，减少重复性劳动，同时降低错误率。这不仅是技术进步的一个缩影，更是未来企业竞争力提升的重要方向。希望在未来，我们能看到更多类似的技术突破，为各行各业带来更多创新与便利。

　　 最后，2022年，AI编程主要集中在代码补全功能的优化；2023年，则转向以模型对话结合知识库的应用探索；2024年，智能体将迎来爆发式增长，AI代码助手将逐步实现更高级别的自主性和智能化。2025年，AI编程将向AgenticSWE方向迈进，届时AI不仅能够自动规划工作流，还能够自主推导出最佳解决方案。2026年，AI编程有望接近真正的通用人工智能（AGI），在此过程中，AI将与人类开发者建立更为紧密的合作关系，协同完成复杂编程任务。“打造你的专属AI代码助手，该模型通过不断积累推理经验和实践成果，持续迭代升级，真正实现与开发者的共同成长。”

　　 结语

　　 在2025年04月02日举办的腾讯云架构师技术沙龙上，与会嘉宾不仅展示了DeepSeek的技术突破，还分享了AI技术在不同行业的最新应用场景，让我们看到了AI未来发展的一系列可能性。这次沙龙为架构师们提供了一个沟通协作的平台，相信每位参与者的分享与交流，都会加深开发者对AI技术推动业务智能化转型的认识。

　　 会上，腾讯云架构师技术同盟上海分会现已正式成立，未来将致力于推动区域同盟的发展，集结更多顶尖架构师，持续增强本地的技术实力，为架构师行业的进步注入全新动力。接下来，腾讯云架构师技术同盟将逐步覆盖更多城市，通过举办腾讯云架构师技术沙龙等活动，与大家共同探索技术前沿趋势，携手展望美好未来。