引言
AI 以前所未有的速度颠覆人们的想象，不断地重塑各行各业。从生活场景的重构到产业的全面赋能，AI 的触角无处不在。在软件开发领域，AI 从需求分析到测试部署，正全面渗透软件开发生命周期的每个环节。站在 AI 巨变的起点，企业如何找准赛道，融合 AI 创新应用？开发者该如何打磨核心竞争力，找到适合的发展之路？
5 月 25 日，由腾讯云架构师技术同盟和腾讯云 TVP 联合主办「AI 驱动下的技术架构与前沿应用——腾讯云架构师技术沙龙」在长沙成功举办。来自 AI 领域的创新者、技术领袖齐聚，深度解读 AI 驱动的架构演进趋势以及前沿落地经验，真诚地分享他们在 AI 时代下的所思所想所得，帮助架构师们厘清思路，在不确定性中寻找确定性。
出品人开场
腾讯云架构师技术同盟活动组织主席 王晓波
出品人腾讯云架构师技术同盟活动组织主席 王晓波主持开场。他介绍道，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是腾讯云为架构领域知名专家与从业精英打造的专业技术社交圈，通过多样的技术交流会议、社群专业探讨、权威内容输出，打造业界领先的架构师专业技术同盟。
开场致辞
湖南省企业联合会/湖南省企业家协会顾问 罗如圭
湖南省企业联合会/湖南省企业家协会顾问 罗如圭发表致辞。罗如圭首先预祝本次腾讯云架构师技术同盟沙龙活动成功举办。本次活动主题“AI 驱动下的技术架构与前沿应用”，寓意人工智能如长江之浪，风起云涌，激荡时代的发展。在人工智能时代，80 岁的罗如圭怀抱“活到老、学到老”的心态，积极了解 DeepSeek 等技术的前沿发展。科技创新，人才先行，罗如圭建议长沙同盟开展人才培训，建立培训基地。
腾讯云架构师长沙同盟成立
2024 年 12 月，腾讯云架构师技术同盟正式启动，以汇聚全国架构师力量， 搭建顶级架构师交流圈。为加强长沙地区架构技术的交流与学习，腾讯云架构师长沙同盟正式成立。腾讯云架构师技术同盟长沙地区理事会也同步成立，由 13 位资深架构师专家和行业领袖担任理事。活动现场举行授勋仪式，以表彰各位理事对腾讯云架构师长沙同盟的鼎力支持与无私贡献。
腾讯云架构师技术同盟副秘书长 李佳忆表示，腾讯云与长沙结缘已久，2019 年 4 月，腾讯云开发者社区沙龙走进长沙，曾深深感受到长沙开发者的热情以及浓厚的技术氛围。2024 年 4 月，Techo TVP 技术沙龙再次走进长沙。而在 2025 年的初夏，腾讯云在熟悉的会场，又一次与长沙的技术专家们团聚，共同见证腾讯云架构师技术同盟长沙分会成立。
一直以来，腾讯云架构师技术同盟的使命就是，关注每一位架构师的成长。我们长期致力于为成员提供影响力曝光的舞台，助力每一位架构师影响力与个人能力的提升。不仅是线下的交流，腾讯云架构师技术同盟也为架构师们提供了线上交流场景，作为全国首个架构师在线交流社区，腾讯云架构师技术同盟在线交流圈拥有名人智囊团、海量交流会、干货知识库、万人讨论区，每位成员都可在其中进行交流、探讨、学习、输出和转化。希望技术同盟，成为每位技术人、每位架构师提升自己，茁壮成长的最佳土壤。
腾讯云架构师技术同盟副秘书长 李佳忆
腾讯云架构师同盟长沙同盟理事长 李颖悟表示，“惟楚有才，于斯为盛”，在互联网行业里，湖南籍技术人才约为三分之一。希望各位技术同仁发扬拼搏的湖湘精神，继承先辈创新革命精神，敢为天下先，积极开拓新技术领域。随着腾讯云架构师技术同盟长沙地区分会的成立，将汇聚本地架构师人才，推动技术交流，营造良好技术创新氛围，助力长沙技术生态蓬勃发展。在 AI 时代，为湖南乃至全国贡献来自长沙的智慧与力量。
腾讯云架构师同盟长沙同盟理事长 李颖悟
关于DeepSeek现象的若干洞察和展望
硅基流动联合创始人、腾讯云 TVP 杨攀发表《关于 DeepSeek 现象的若干洞察和展望》的主题演讲。
硅基流动联合创始人 腾讯云 TVP 杨攀
杨攀表示，DeepSeek 的破圈发展，让所有企业都意识到可以低成本地拥有一个自己的模型。当一项技术的成本趋于零的时候，就会迎来巨大的爆发。根据杰文斯悖论，大模型成本的下降，将促进更多生产的应用。以工业革命为例，带来生产力提升和成本下降，引发巨大的生产力革命。DeepSeek 将可能带来算力多元化发展，产生新的算法和新的芯片。
DeepSeek 现阶段的目标是在全球范围内率先达到通用人工智能，以占领全球科技高地。杨攀强调，DeepSeek 不单是一个产品，更是一项技术范式的变革，基于智能模型和高质量数据来输出高质量的内容。例如百度地图集成 DeepSeek 功能后，用户通过自然语言来查询大模型深度思考的结果。从 Artificial Analysis 报告中，我们可以看出中美大模型的发展趋势，美国领先的是闭源模型，中国领先的是开源模型。DeepSeek 打破“智力-价格”霸权，价格低，智能接近 Open AI。因此，越激烈的竞争，消费者就能享受到越好的产品和服务。
杨攀分析 Reasoning（推理）模型对 AI 应用的实际改变，主要是智能提升、推理过程可见，还有提升编码能力。基于此，杨攀建议人们在使用 DeepSeek 时，需结合适合自身发展的场景来应用，不要人云亦云，所有场景都得用 DeepSeek。
由 DeepSeek 带来的中国 AI 产业希望有哪些？在杨攀看来，一是从闭源模型到开源模型，二是从科技叙事到基建叙事，三是芯片禁令到芯片国产，四是从模型能力到工程能力，DeepSeek 带来巨大变革。杨攀表示，DeepSeek 的破圈为中国 AI 带来诸多贡献，推动技术形成标准，将人们的认知达成一致，加速生态系统的发展，实现从技术到产业引领的跨越。
AI加持的敏捷研发实践
正马软件 CTO、腾讯云架构师技术同盟活动组织主席 沈淦做《AI 加持的敏捷研发实践》的报告。
正马软件 CTO腾讯云架构师技术同盟活动组织主席 沈淦
在研发领域， AI 工具已深度融入每位开发者的日常工作中。在沈淦看来，当前的 AI 编程工具在快速开发“浅”应用（功能简单）和从 0 到 1 的功能开发这两类场景的效果较好。然而，在处理遗留系统维护，核心系统代码或当涉及复杂业务逻辑时，AI 编程工具仍面临诸多挑战。从研发管理的视角来看，AI 编程擅长解决简单、封闭类的问题；反之，对于开放的问题，AI 面临的挑战较大。
项目的产研工作可分为两类：第一类是知识密度优先，主要面向产品经理、架构师、核心开发等核心角色。如何利用 AI 协助这些角色，将他们从繁琐的事物性工作中解放出来，使其聚焦在高价值、高知识密度的任务？对此，AI 需要构建并维护专业知识库，涵盖领域知识、最佳实践、设计模式、历史项目经验等，为高知识密度的任务提供支持。第二类是效率优先，目标是通过 AI 让人的工作更少更简单。AI 可以负责重复性强、规则性强的工作，从而提升效率、降低成本、减少人为错误。针对测试、运维、实施交付等角色，通过 Agent 技术，AI 可自动执行测试用例、构建部署流程、交付配置流程等，将原本依赖人工的操作转化为自动化流程。这种做法本质上是人机协作的调整，人在其中承担的工作越来越简化，但承担的职责越来越大。目前，大多数 AI IDE 工具都往这个方向发展。
沈淦表示，在处理复杂任务时，完全依赖 AI 或完全依赖人都是不可行的。“人机协同”模式更为有效，通过持续互动与协作，动态决定每个环节由谁主导，并不断调整修正。据沈淦观察，一些基础性工作将逐步由 AI 协同完成，开发者的职责随之逐渐上移，从“写代码”转向“写设计”，即更多地投入到设计业务策略、架构等更高价值工作中。在 AI 时代，技术管理者和架构师的核心价值在于：明确价值创造路径，设计过程指标，合理划分 AI 与人的职责模块，从而发挥人机协同的最大效能。
端云协同：AI大模型安全生产应用架构设计与实践
湖南展通人工智能研究院院长、腾讯云架构师同盟长沙同盟理事长 李颖悟发表《端云协同：AI 大模型安全生产应用架构设计与实践》的主题演讲。
湖南展通人工智能研究院院长、腾讯云架构师同盟长沙同盟理事长 李颖悟
随着国家对人工智能战略的推进，“人工智能+”已成为产业赋能引领性政策，AI 的价值日益显现。DeepSeek 提供强大的 AI 引擎，但需将“发动机”转化为实际应用。李颖悟表示，人们不是想要“发动机”，而是更好的“汽车”。因此大模型是能力而非产品，只有结合场景才能发挥价值。
2025 年被视为 AI 应用规模落地元年，所有的行业都值得用 AI 重做一遍。特别是安全生产领域，尽管全国安全事故连年下降，但整体数量居高不下。生产安全问题类型多样，但其中有许多是人为的不安全违规操作，因此可用 AI 技术来加强管理，强化安全生产。
例如，安全人员检查安全隐患时，可能存在看不准、看不全的问题，展通利用 AI 快速识别隐患，并一键出报告，目前已应用在宁乡经开区、株洲、山东等地的安全局及园区中。传统的安全监控一般由保安监控，由于人力有限、摄像头数量多，安全隐患往往被忽视。展通将摄像头接入 AI 大模型，实现全天候自动监控，降低人工成本。针对视频汇聚分析时不同解码方式的解码，管理和配置盒子等问题，团队开发视频 AI 盒子，以解决不同摄像头的兼容性问题，并实现实时报警功能。
展通已打造系列安全数智化产品，涵盖政府监督、行业管理、企业管理以 AI 大模型应用。此外，展通研发的安全 AI 大模型，可满足不同行业不同企业的个性化需求。目前，展通 AI 平台在安全领域的泛化能力较强，并持续自我优化能力，实时自动全天候监测，还可高度定制化、高度智能化。展通平台具备强大的数据优势，积累 60 万条隐患数据，覆盖 30+ 行业，自研数百种安全生产垂直行业的算法，为科技兴安提供坚实的技术支撑。目前，展通为宁乡经开区 400 多家企业提供安全生产的 Maas 服务，提升隐患识别率，提升企业本质安全水平。海尔智慧工厂应用展通 AI 平台，实现安全管理。
AI应用观察： 什么样的人能与AI互相成就
腾讯云 CodeBuddy 首席架构师、腾讯云架构师名人堂专家 林强分享《AI 应用观察：什么样的人能与 AI 互相成就》的主题演讲。
腾讯云 CodeBuddy 首席架构师、腾讯云架构师名人堂专家 林强
林强表示，当前人工智能的发展呈现出四大趋势：大模型能力快速演进，中美技术差距不断缩小，推模型 inference 成本快速下降，人工智能应用与用户数量与日俱增。
AI 发展日新月异，数据作为人工智能训练的核心，当前数据增长速度远远落后于人工智能基建及算法发展。那么模型会用尽人类所有数据吗？林强表明确道，“数据会被用尽。”据 EPOCH AI 数据显示，人类产生的公开文字资料的有效储量约为 300 万亿个 token，文字资料储量将于 2026 年至 2032 年期间被 AI 模型完全使用。
据 Anthropic 调查显示，目前只有 4% 的职业在工作中高强度使用 AI，36% 的职业在工作中 1/4 以上的任务使用 AI。在这种趋势下，开发者如何在 AI 时代更好地学习成长，职业发展之路如何走通走顺？林强表示，与其忧虑未来，不如改变自己。作为技术人员，需要保持终身学习的心态。在工作上，学会善用 AI 辅助，采用人机协作模式来提升效率。腾讯云推出的 AI 编程工具 CodeBuddy，可进行 AI 辅助编码到 AI 辅助软件工程，以帮助开发者拥抱不确定性，提升编程效率。
林强指出，当前人们此刻的注意力过于集中在 AI 上，很少人关注工程。然而在他看来，AI 的泡沫较大，因此我们落地 AI 时需结合具体的场景，站在客观、理性、深入理解的角度来判断，不要过于激进。大厂关注通用基建，释放差异化场景支撑服务业务，因此中小企业可以深入差异化场景，以形成壁垒和优势。
最后，林强提出几点建议，对于管理者来说，需要建立准确的全栈认知，了解下属的下属的工作内容；在准确的认知下，保持空杯心态和批判性思维；关注行业现状和“共识”周期迭代。作为普通开发者，应关注技术和核心价值，重点在于挖掘场景，找准自己的赛道。学习和掌握机器学习等知识。保持长期主义的心态，关注自己的学习和成长。人生是场长跑，我们至少需要 3~5 年逐步成长，而不是明天就要立竿见影。
与AI同行：走进架构师的新时代
腾讯云架构师技术同盟入会成长主席 史海峰发表《与 AI 同行：走进架构师的新时代》的主题演讲。
腾讯云架构师技术同盟入会成长主席 史海峰
史海峰从“架构师”的定义开始谈起，他认为架构师本质上是更资深、更全面的工程师。面对 AI 的快速发展，我们都应积极拥抱新技术，不是被 AI 替代，而是借助 AI 的能力来成长，成为“加一”或者“加二”（职业晋升），将自身价值放大，享受 AI 时代带来的红利。
然而在现实中，史海峰曾看到一些开发者对 AI 工具仍停留在“听说过”的层面，并未真正地将 AI 应用在日常工作中。因此他建议开发者以实际行动来拥抱技术发展，多使用 AI 工具，例如多提问大模型问题，多对比不同模型间的区别，真正将 AI 融入到自己的工作生活中。
AI 时代下，会不会取代架构师？史海峰强调，系统工程的本质没有变，底层逻辑依然重要。AI 只是放大器、加速器，而非替代者。架构师的工作内容依然是以工程思维全面理解业务需求，满足业务需求且保证系统质量，基于模型和基础模式抽象简化，在可预见的周期内具备扩展性，提出恰当的可行整体解决方案，在限定的资源范围内完成明确目标，并在系统生命周期内持续演进。因此架构师不仅具备扎实的技术能力，还需要具备行业知识、沟通协作、情绪管理等能力。这些均是 AI 无法替代的，反而我们要积极拥抱 AI，使用 AI 技术为自己赋能。
面对 AI 的发展，史海峰表示，企业对工程师的能力和要求仍在不断地提升，而不是降低门槛。我们需要学习更多的技能和知识，专注某个行业的实践，以增强自身竞争力。最后，史海峰引用歌词“我们都是和自己赛跑的人，为了更好的未来拼命努力，争取一种意义非凡的胜利”来祝福开发者，请专注自我成长，不断提升自己，突破自己，以实现理想，创造更多价值。
圆桌对话——AI 破界：行业应用重构与价值突围
活动特设圆桌对话环节，在腾讯云架构师技术同盟活动组织主席 王晓波的主持下，神经元智能科技 CTO 陈顼，三一集团首席数据官 傅杰，心莱信息科技 CTO、腾讯云架构师同盟长沙同盟理事 李文强，腾讯云 CodeBuddy 首席架构师、腾讯云架构师名人堂专家林强四位专家，围绕 “AI 破界：行业应用重构与价值突围”为主题，深入探讨 AI 跨行业融合的创新路径与实践经验，为参会者带来多维度的思考与启发。
创业公司如何快速验证 AI 产品的商业价值？ 如何避免通用大模型对垂类应用的挤压？
陈顼以亲身经历分享，自 2022 年起，他开始接触 AI 就想用 AI 赋能在线教育，思考如何用 AI 在流量、销售转化、客户服务等环节赋能。他发现企业需要的不是用 AI 取代销冠，而是帮助新人快速上手工作。例如，通过 AI 进行数据训练，整合公司 SOP 流程，来辅导新人进行话术训练等销售培训，将新人出单的效率提升 30%-50%，形成飞轮效应，因此他认为离开业务的 AI 是没有商业价值的。
神经元智能科技 CTO 陈顼
关于通用大模型和垂类大模型的选择，从成本来看，他建议可以借助大厂提供的基模来构建垂直领域的应用，针对具体场景解决具体问题。找到每个场景的特性，将不同模型串联起来，最终实现自身业务需求的闭环。他提醒道，如果企业试图用单一模型来解决所有业务问题，是不现实的，毕竟每个模型所擅长的能力不同。只有通过具体的工程实践，结合多模型的协同运作，才能真正解决具体的业务问题。
陈顼以更具体的案例进一步分析 AI 在创业公司的应用价值，针对小微教育企业，如何使用 AI 来协同赋能交付？ 陈顼表示，可通过 AI 在小红书等渠道设置自动回复用户、引导入群或添加企微，并收集信息。企业将课程介绍、知识点和话术预先给 AI 设置，AI 回复用户，如果用户希望人工介入，则转人工后 AI 停止流程。在服务环节，AI 可解答问题、发送资料，实现 AI 与人工高效协同，提升教师的服务效率。
AI 技术在智能制造领域落地的核心挑战与破局路径有哪些？
傅杰结合三一集团的实践经验谈到，随着 DeepSeek 等 AI 技术的迅速发展，三一集团持续深化数智化战略，推行“AI 引领，平台协同”的工作方式，希望在企业内部建立起以 AI 引领的文化。但在具体落地过程中，面临一些挑战：在认知层面，大家对 AI 的理解存在两个极端：有的人认为 AI 无所不能，期待达到很好的效果；有的人对 AI 缺乏关注。在数据层面，与互联网行业相比，制造业的数据质量较低，生产环节中所需的关键数据未被采集、未被定义，导致数据获取成本高。在场景落地方面，如何找准标杆场景是关键突破口。
三一集团首席数据官 傅杰
对此，三一集团对准关键应用场景，如智能售后来落地 AI 应用。在销售和服务方面，三一集团有众多工程师，百万级设备分布全球，通过 AI 工具拉平服务能力，进而提升整体服务保障水平。同时，在办公领域引入成熟的 AI 工具，让员工逐步感受到 AI 的实际价值，在使用过程中不断挖掘新场景，沉淀知识，为迎接 AI 时代的做好准备。
AI 技术从技术验证到规模化落地的关键因素有哪些？如何跨越技术与商业化的鸿沟？
李文强从技术负责人的角度来分析，首先需要考虑的是 AI 真正解决客户的需求，客户愿意付费，提供哪些价值。其次，大模型依赖深度学习，因此数据十分重要，建设知识库对各行业而言都十分关键。此外，技术可靠性也是关键的指标。
心莱信息科技 CTO腾讯云架构师同盟长沙同盟理事 李文强
跨越技术与商业化的鸿沟，第一，需要考虑技术产品的价值，解决用户痛点；第二，对 AI 的投资，需要有长期主义思维才能走得长远；第三， 根据自身企业情况，提前计算投入产出比。
AI 编程是否会让研发团队的“技术性”弱化？互联网公司如何重构产研团队，将有哪些新兴角色的兴起或传统角色的淘汰？
林强表示，技术性不会变弱而会变强。过去，一位优秀的工程师一天写的代码量是有限的。现在，工程师更多的时间来思考和关注工程的落地，来提升产能。在这样的趋势下，对程序员的需求也在发生变化，从以前的“你需要什么需求”到现在“你要解决问题”，开发者从基层执行转到系统设计上。因此，未来对于架构师的需要将越来越多，但部分传统开发岗位可能面临降本风险。此外，AI 赋能软件研发之后，开发者可以开发更多软件，整个行业的盘子会越来越大，开发者仍然有许多机会。
如何破解学生就业难与企业人才紧缺的矛盾？
王晓波指出，学校与企业间存在人才供需的问题，主要是由于社会对学校定位存在偏差：学校是生产人才的“工厂”，还是研究学术的殿堂？如果将大学视为“人才工厂”，其专业设置无法跟上市场的变化，因为企业每时每刻都在发生变化 必然产生矛盾。如果将学校视为“学术殿堂”，学校提供基础教育和思维训练，企业以“选胚+自主培养”的方式来选择毕业生。
腾讯云架构师技术同盟活动组织主席 王晓波
AI 编程工具 CodeBuddy 和 Cursor 的区别有哪些？
林强分析道，Cursor 平台的优势在于其与 Claude 的深度结合，在发展过程中逐渐趋向定制化。CodeBuddy 专注于国内市场需求，满足用户的数据需求，支持私有化部署、SaaS、SaaS 独立 VPC 集群方案。CodeBuddy 即将推出的新版本将覆盖产测研全流程，涵盖辅助开发、设计、DevOps 等环节，通过用户反馈构建数据飞轮提升产品竞争力。
李文强在深入体验两个工具后，发现各有优势：CodeBuddy 在从 0 到 1 构建项目方面表现突出，具备差异化竞争力。但是在企业级场景，两者需要深耕全流程开发，以提高工作效率。对于企业开发者而言，大部分工作是维护现有的代码，每个项目风格、环境均不同，Cursor 表现更优一些，但 CodeBuddy 发展势头强劲，也在加快发展。
AI 时代下，普通开发者面临被淘汰、转型的难题，该如何面对？
傅杰表示，未来，“架构师”可能不再是一个头衔，而是一位工程师做了架构相关的工作。因此，工程师需要了解 AI 工程的整体架构设计，可以不用深入底层算法研究。此外，还需了解各类模型的应用场景。更重要的是，工程师要具备领域知识。如此一来，具备这些能力的工程师在未来存在巨大的发展潜力，例如成为优秀的产品经理等角色。
李文强建议道，请不必过度焦虑未来。在他看来，即使是初级程序员在短期内难以被 AI 取代。AI 正赋能我们成为“超级个体”，我们应抓住这一轮发展机遇，提升个人交付能力。在大量实践中，我们的认知和能力边界也在不断拓展。在 AI 加持下，人的能力边界被打破，获得更多的发展空间。
王晓波犀利地指出，面对时代的变迁，生产力的变革，该淘汰的岗位还是会被淘汰掉。从历史发展规律来看，当新的生产力出来后，旧的生产力就会被淘汰。因此，当一项新生产力推出后，先学会、先使用的人将会先得到利益，但如果保持不变的人可能会被淘汰。下一代程序员应成长为架构师，所谓“长江后浪推前浪”，新岗位不断出现，旧岗位逐步被淘汰，这是时代发展的必然结果。我们要客观、理性地看待，积极拥抱前沿浪潮，踏浪前行。
结语
人工智能已成为推动技术创新与产业变革的重要引擎，开发者正身处一场前所未有的技术变革之中。通过本次腾讯云架构师技术沙龙，各位专家深入分享前沿技术洞察，探讨 AI 落地的应用路径与实践经验，为架构师的职业发展指明方向。
腾讯云架构师长沙同盟和腾讯云架构师技术同盟长沙地区理事会正式成立。未来，腾讯云架构师长沙同盟将凝心聚力，打造属于本地架构师的学习与成长的家园，助力中国架构的蓬勃发展。未来已来，让我们携手腾讯云架构师技术同盟，逐浪而行。
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