AiDD研发数字峰会

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Keynote Speech

未来每一个企业都需要构建或部署AgentOS

朱少民

《软件工程 3.0》作者/CCF 杰出会员

AiDD 技术委员会成员

内容简介：

智能体正在进入软件研发的每一个环节——但大多数企业还没意识到：能用Agent不等于能掌控Agent。权威部门预测2026年将有40%的企业应用集成AI智能体，但数据显示70%的生产级Agent项目因缺乏系统底座而失败。当Agent连续工作数小时、调用多个系统、执行高风险操作时，谁能保证它不犯错？谁能追溯它的每一步决策？谁能说清它用的是哪套数据口径？这些问题不是靠一个更强的模型能解决的。因此，未来每个企业都需要构建/部署AgentOS：把语义与数据变成Agent上下文燃料，把编排、验证、记忆、工件与安全治理统一成闭环，让Agent进入真实业务流程且可控、可追溯、可持续扩展。本演讲将揭秘AgentOS，帮助每个企业建好下一代AI基础设施。

演讲提纲：
1. AI Agent已经跑进来了
2. 为什么""大模型+工具""还不够？
3. AgentOS的四根支柱
4. 像OS，但不是OS
5. 一份可带走的实施路线图
6. 3年后 ……

听众收益：
1. 看清AI Agent从“能用”到“可规模化”的关键鸿沟
2. 获得一套AI AgentOS的完整认知框架
3. 带走一份可启动的实施路线图

同济大学特聘教授、CCF杰出会员、全国计算机科学技术名词编委。近三十年来一直从事软件工程的教学与研究工作，先后获得多项省、部级科技进步奖，已出版了二十多部著作和5本译作，代表作主要有《软件工程3.0》、《智能软件工程》、《大模型驱动软件测试》、《软件测试方法和技术》、《全程软件测试》、《软件质量保证与管理》等。曾任思科（中国）软件有限公司QA高级总监、IEEE ICST 2019工业论坛主席、多个IEEE国际学术会议程序委员、《软件学报》和《计算机学报》审稿人等。

从金字塔到沙漏：AI如何重构企业组织形态

肖然

Inspire 英湃科技 SVP

内容简介：

传统企业组织是金字塔结构：顶层战略决策、中层管理传导、底层执行落地。这种结构在过去100年里高效运转，但它正在被AI彻底重塑。
沙漏组织是AI时代的新范式：顶层战略决策高度集中化（AI辅助决策），中间层知识工作者大幅扩张（AI增强个体能力，创造"一个人的团队"），底层执行高度自动化（AI替代重复劳动）。
但这不仅是"减员+提效"的故事。沙漏组织正在重新定义企业边界：哪些能力必须内部化？哪些可以交给AI？中层管理者如何从"信息中介"转型为"意义构建者"？

演讲提纲：
1. 金字塔的终结：为什么传统组织正在失效？
金字塔结构的三个假设（信息稀缺、执行标准化、管理层=信息中介）
AI如何同时击穿这三个假设
案例：某全球500强企业的"中层消失"实验
2. 沙漏组织的三大特征
顶层：从"经验决策"到"数据+算法决策"——CEO的新核心竞争力
中间层：从"管理者"到"超级个体"——AI让一个人干5-10人的活
底层：从"执行层"到"自动化层"——不是裁员，是重构
3. 沙漏组织的落地路径：从哪开始？
第一步：识别"可自动化" vs "需人性化"的任务边界
第二步：重构中层角色——从"传导信息"到"构建意义"
第三步：建立"AI原生"工作流——不是"人+AI"，而是"AI优先，人把关"
4. 领导者的新课题：如何管理一个沙漏？
顶层：如何做"AI无法替代"的战略判断？
中间层：如何避免成为"被AI忽略的人"？
底层：如何与人机协作的团队共存？

听众收益：
1. 理解组织变革的底层逻辑
不只是"AI会替代哪些工作"，而是理解为什么组织形态必须从金字塔转向沙漏——帮助你预判自己企业的变革节奏。
2. 获得"沙漏组织诊断框架"
一个可操作的评估工具：你的企业现在处于金字塔→沙漏的哪个阶段？下一步应该做什么？
3. 明确个人在沙漏组织中的定位
如果你是高管：如何重新定义自己的价值？如果你是中层：如何避免被"压扁"？如果你是执行层：如何转型为"AI编排者"？

英湃科技（Inspire Group）高级副总裁，前 ThoughtWorks 全球数字化转型专家。肖然近10年持续为金融、保险、通信、物流、零售等行业的头部企业提供数字化转型与战略发展咨询，深度参与多家财富全球500强企业的组织变革实践。
肖然是中关村智联联盟秘书长，腾讯云TVP，长期关注技术驱动的组织创新与工程文化建设。他的分享以高信息密度、直击要害、专业但不刻板著称，善于将复杂的组织变革问题转化为可操作的实践路径。

AI原生产品研发和本体工程实践

白靖

北京优锘科技 CTO

内容简介：

企业AI应用正处于"高投入、低成效"的普遍困境：绝大多数企业已投身AI落地实践，但成效达预期者寥寥无几。问题的根源不在算法，而在于AI无法真正理解企业的业务世界——大模型是聪明的"大脑"，却缺少一张读得懂企业的"世界地图"。本体（Ontology）正是绘制这张地图的关键。
本次分享中，演讲者将从Palantir的本体论实践切入，剖析本体模型为何是企业软件与企业AI应用的基石；并以优锘科技自身产品研发为真实样本，完整呈现如何以企业本体为地基、以AI智能体为引擎，在需求分析、架构设计、代码开发、测试验证、部署运行的全生命周期中，实现业务需求与技术实现、架构设计与落地运行的持续一致性；进而分享如何将这套实践产品化为AI原生架构治理平台，让架构治理从依赖专家评审的"人治"走向AI内建、自动验证的"智治"，助力企业迈向AI原生的软件研发新范式。

演讲提纲：
1. 困局与破局：企业AI落地为何普遍"高投入、低成效"？——数据鸿沟的四重障碍与本体论的破局之道
2. 他山之石：Palantir的本体工程实践——从"放大镜"到"操纵杆"再到"自动驾驶仪"，为何本体模型是AI理解和服务企业世界的基石
3. 亲历实践：以本体为地基、AI智能体为引擎的AI原生研发体系——一个真实需求贯穿"需求→架构→代码→运行"全生命周期的完整演绎，实现业务与技术、设计与运行的双向对齐
4. 实践产品化：从自身实践到AI原生架构治理平台——架构治理如何从"外挂文档、人工评审"进化为"可计算、可验证、内建于软件生命周期"的智能治理
5. 价值延伸：本体资产的双向价值——从软件生产侧的架构治理，到数据消费侧的智能问数与智能分析

听众收益：
1. 建立认知框架：系统理解本体工程的核心理念与Palantir等业界最佳实践，掌握"为什么本体模型是企业AI落地的基石"这一关键命题，看清企业AI从"工具试用"走向"深度落地"的正确路径。
2. 获得可复用的实践方法：通过一个贯穿软件全生命周期的真实案例，学习如何用"本体+多智能体"实现需求、架构、代码、运行态之间的自动对齐与持续一致性检测，为自身团队的AI原生研发转型提供可借鉴的方法论与落地参考。
3. 洞见架构治理新范式：了解架构治理从"人治"（一把手工程+专家评审+文档传递）到"智治"（AI内建+自动验证+本体驱动）的范式跃迁，提前布局AI时代的企业架构治理与软件研发能力建设。

北京优锘科技股份有限公司产品研发部总经理，中国信通院企业架构推进中心(EDCC)特聘专家，30年IT老兵，AI原生架构治理的第一代探索者。
最近10年一直专注于企业架构设计与管理支撑平台的研发与落地实践，带队研发的企业架构管理平台产品QuickEA已经在银行、证券、保险、基金、制造、能源、运营商、军工等众多行业的头部企业或领先企业投产应用，服务客户包括建设银行、中信银行、民生银行、兴业银行、浙江农商、新网银行、广发证券、国投证券、太平洋保险、一汽大众、潍柴动力、国家管网、中国移动等等，并获得企业架构全球标准组织Open Group 2023年度亚太区年度大奖。
最近3年一直聚焦于AI原生架构治理框架和支撑平台的探索，带队研发的AI原生企业架构治理平台产品因为其本体为根，AI智能体为引擎，内建企业软件全生命周期最终实现架构生根的创新解决方案，得到市场与客户的热切关注与广泛好评。

AI 时代研发效能新的“三支柱”

任晶磊

思码逸创始人兼 CEO

内容简介：

前 GPT 时代的研发效能“黄金三角”——工具平台、流程实践、数据度量，正在发生怎样的变化？这将从根本上影响企业和团队投入的重点，以及每个人技能和职业发展的路线图。本演讲将探讨后 GPT 时代软件工程新的“三支柱”：围绕人的表达、指挥和感知，对应为 Specs 规约、Playbooks 可靠工作流以及 Insights 可观测性。其背后的支撑技术包括：支持 spec 组合与复用的语法和结构，自然语言编译器，多 LLM 联合的实践，以及智能体日志、追踪与指标体系。

演讲提纲：
1. 从传统“黄金三角”到新的“三支柱”
2. Spec 规约的格式与组织方式
2.1 GEARS 语法
2.2 Spec 间依赖关系：使用、绑定与组合
2.3 Spec 包与复用
3. 自然语言编译器
3.1 Skill 的可靠性挑战
3.2 自然语言编译器的流水线与自举
3.3 自然语言编译优化
4. AI 研发的可观测性
4.1 Trace 获取与管理
4.2 Session 分析与映射
4.3 指标体系

听众收益：
1. 当程序员不再写代码，获得 spec 编写与组织的技能
2. 了解面向 spec 的 IDE 环境，构建可靠的 skill 与工作流
3. 当人不再干具体的活，学习看着 AI 干活的可观测性工具

清华大学计算机系博士，前微软亚洲研究院研究员，斯坦福大学、卡内基梅隆大学访问学者；多篇论文发表在 FSE、OSDI 等顶尖国际学术会议上。曾参与微软下一代服务器系统架构设计，获 5 项美国发明专利；《软件研发效能度量规范》标准核心起草专家，参编《软件研发效能权威指南》《软件研发效能提升实践》；研发大数据平台 Apache DevLake 等开源项目发起人。创办思码逸并担任 CEO，致力于为企业提供专业的研发数智化、AI 原生软件工程解决方案。

FDE落地三年：从行业实践探索到可复用方法论

李明宇

AI 大模型落地实战专家/企业智能化转型首席顾问

内容简介：

大模型进入企业后，真正的挑战已经从“能否做出Demo”，转向“能否深入真实业务、持续创造价值并形成可复制的组织能力”。本次分享将结合三年来的FDE一线实践，拆解FDE如何连接业务、技术与组织，完成从场景识别、问题定义、共创验证到规模化落地的全过程；同时总结其中的关键角色、工作机制、方法资产与常见误区，为企业建立可持续的AI落地能力提供参考。

演讲提纲：
FDE为什么成为企业AI落地的关键角色
从行业现场到有效场景：如何发现并定义真问题
从原型验证到业务闭环：FDE落地的关键步骤
如何把个人经验沉淀为团队可复用的方法与资产
企业建设FDE能力的组织条件与常见误区

听众收益：
理解FDE的职责边界与价值，掌握一套从真实业务场景出发的AI落地路径，并获得建设企业FDE团队及规模化复制实践的基本框架。

历任中科院计算所副教授、国家级重点实验室课题组长、创业公司CEO、上市公司事业群技术总监和首席技术专家、央企子公司副总裁。
近年来专注于 AI 大模型及智能体的落地实践，在 To B 与 To C 领域均有从技术研发到商业变现的全链路成功经验，某大型企业亿元级人工智能和智能体项目操盘手。
中国新一代 IT 产业推进联盟分委会秘书长、中国移动通信联合会智库高级专家、全国高校人工智能与大数据创新联盟专家委员、北京开源创新委员会委员。
在中国互联网发展创新与投资大赛、中国“互联网+”大学生创新创业大赛、中国开源创新大赛等多项国家级大赛中担任全国总决赛评委。

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