Agent正杀入软件研发一线：全球超60位技术专家拆解AI落地困局，2026奇点智能技术大会收官

上海2026年4月20日 /美通社/ -- 传统的软件开发范式，正在被 AI 一点点"拆掉重来"。

从一键拉起环境、自动生成代码的工具链，到像 OpenClaw 这样的 Agent 系统开始接管完整开发流程，"写代码"这件事本身正在被重构——有人开始习惯"烧 token"换效率，也有人在追问：当代码可以被生成，程序员还能做些什么？

这些问题，并不是停留在讨论区里的抽象争论。在 4 月 17-18 日的 2026 奇点智能技术大会现场，它们被反复抛出、被不同观点正面碰撞，也被来自一线的实践者逐一拆解。

这场由 CSDN 与奇点智能研究院联合举办的技术盛会，用整整两天时间，把 AI 正在如何重塑软件开发这件事，摊开讲清楚。

超过 60 位来自全球的技术专家齐聚一堂，从 NVIDIA、微软、Google 到华为、阿里、腾讯、京东、月之暗面、阶跃星辰、网易、快手、昆仑万维、MiniMax，再到北大、智源、奇点智能研究院，不同领域、不同场景，但讨论的焦点却异常一致：Agent 正在成为新入口，软件形态正在被重写。

奇点智能技术大会现场

推理拐点之上：Agent 时代的产业重构正在发生

4 月 17 日上午的主会场，奇点智能研究院院长、CSDN 高级副总裁李建忠指出，Agent 正通过"双轮颠覆效应"重塑软件产业：既改变软件应用形态（Do What），也颠覆软件开发方式（How Do）。

荣耀终端 AI 首席科学家、首席人工智能官（CAIO）黄非认为，单靠模型无法创造稳定的商业化闭环，真正的跨越在于从"模型决定一切"走向"模型与系统协同"，并最终迈向以人为中心的增强人类智能（AHI）。

在蚂蚁集团副总裁、国家级创新领军人才周俊看来，无论是国外著名大模型公司，还是国内厂商，在很多关键问题上并没有形成一致判断，大量"非共识"并存，这恰恰构成了 AGI 时代比较有趣的地方，把很多非共识慢慢做成了共识。

上海人工智能实验室青年领军科学家、大模型中心负责人陈恺表示目前 AI 领域的核心发展方向已逐渐转向智能体和长程推理能力的提升。

主会圆桌环节，在奇点智能研究院开源技术委员会主任、华东师范大学数据科学与工程学院教授王伟的主持下，奇点智能研究院院长、CSDN高级副总裁李建忠，荣耀终端 AI 首席科学家、首席人工智能官（CAIO）黄非，上海人工智能实验室青年领军科学家、大模型中心负责人陈恺，新浪微博首席科学家及 AI 研发部负责人张俊林共同围绕"跨越奇点：推理拐点下的 Agent 产业新生态"这一主题，五位技术专家从产业与实践出发，讨论了 AI 正在如何重塑软件形态，以及这种变化对从业者的实际影响。

三大发布：从方法论、评测体系到开发者生态的全栈布局

大会现场，奇点智能研究院院长、CSDN 高级副总裁李建忠和奇点智能研究院开源技术委员会主任、华东师范大学数据科学与工程学院教授王伟，共同带来了三项关键发布，分别覆盖 AI 软件研发方法论、行业评测体系与开发者生态建设，形成一条从认知框架到实践落地的完整链路。

1. 《AI 原生软件研发成熟度模型AISMM白皮书》发布：探析 AI 时代的软件工程演进趋势

作为本次发布的核心成果之一，《AI 原生软件研发成熟度模型 AISMM 白皮书》由奇点智能研究院专家团队，基于丰富的行业客户咨询案例、并融合业界最佳实践总结而成。

报告从研发流程、组织架构、基础设施到工具链等多个层面，提出了系统性的转型要求与落地建议。它不仅是对"AI 介入软件研发全过程"的一次结构化总结，也试图为行业提供一条可演进、可评估的实践路径。

《AI 原生软件研发成熟度模型AISMM白皮书》发布

2. 《AI 大模型技术体系综合开源影响力榜单》发布：构建多维度评测坐标体系

另一项重要发布是《AI 大模型技术体系综合开源影响力榜单》。该榜单通过构建统一评测框架，系统呈现国际与国内大模型在技术体系上的综合实力对比。

本次榜单设置三大分榜单及一个综合榜单，从模型能力、数据体系、评测体系与系统工程四个维度出发，建立起覆盖全栈能力的评价坐标。整体评测体系包含 53 项核心指标，数据来源覆盖 17 个主流技术平台，共计采集 13,541 条有效链接，力求在尽可能客观的基础上，反映当前大模型技术生态的真实竞争格局。这一榜单的意义，不仅在于"排名"，更在于为行业提供了一套可持续迭代的评估方法论，让不同技术路线与工程体系之间具备可对照、可分析的参照系。

3. 「AI DSpace」AI 开发者空间站成立：构建面向全球的 AI 开发者连接器

与前两项偏方法论与评测体系的发布不同，「AI DSpace」AI 开发者空间站更侧重生态层面的构建。该社区由多位技术专家以个人名义联合发起，定位为面向海内外技术从业者的高密度 AI 开发者社区，目标是连接产业与学术、资深专家与入门开发者之间的断层。

从覆盖范围来看，「AI DSpace」试图打通 AI 全栈技术与产业落地链路，涵盖基础设施、模型工程、核心应用场景、运维体系以及行业洞察等多个层面，为开发者提供一个从学习到实践再到协作的完整生态支撑。

多维议题并行，解码大模型、智能体与 AI 原生未来

主论坛的前沿洞察已为我们勾勒出 AI 发展的图景，接下来的分论坛环节，将把技术脉络与产业实践层层展开。

在「大语言模型技术演进」论坛上，汇聚了来自新浪微博、微软亚洲研究院、月之暗面、阶跃星辰、腾讯、红帽等头部互联网企业、科研机构、大模型厂商及开源社区的七位技术专家，议题覆盖在线策略蒸馏、零样本语音合成、线性注意力的最新进展、Agent 基座模型构建方法，以及推理编译器优化等维度，并结合预训练数据优化与复杂任务建模的实践经验，呈现大模型在关键技术环节中的最新进展与落地思路。

基于「多模态与世界模型」主题论坛，来自 NVIDIA、Google Cloud、SGLang 社区、蚂蚁集团、昆仑万维等头部科技企业的技术专家围绕 GPU 底层编程、云侧 AI 全栈规模化落地、高性能推理框架演进、企业级多模态模型研发、视频生成到世界模型的技术实践等议题，带来兼具底层技术深度与产业落地价值的前沿分享。

在「AI 原生软件研发与氛围编程」论坛上，快手、通义实验室、百度、硅心科技的资深专家齐聚一堂，围绕 AI 辅助编码的实践路径、智能体在软件工程中的演进方向、规模化智能任务的构建方法，以及企业级高效研发的新范式等议题，分享各自在一线落地中的经验与思考。

围绕「智能体系统与工程」主题，来自腾讯、DeerFlow、Qoder、新加坡科技研究局、北京大学的 5 位技术专家与研究者，在本专题揭开了 Agent 工程化最真实的一面：从微信 AI 搜索 Agent 的实战落地，到 DeerFlow 2.0 从研究框架走向 Super Agent 运行时的架构重构；从桌面 Agent 重塑全场景生产力，到 Agent 设计模式的系统化总结，再到可自我增强智能体工程体系的探索，这些分享将展示 Agent 如何从概念热词，进化为真正可部署、可扩展、可持续成长的软件系统。

不同于技术前沿的理论探索，"AI+行业落地实践"专题更聚焦"实战"与"实效"。为此我们汇集了小红书、中能拾贝、京东、平安科技、金山办公、蚂蚁集团、百度等 7 家企业的核心技术负责人，他们各自拆解 AI 在不同行业的适配逻辑、工程化路径，以共同回答同一个问题：AI 究竟要如何真正成为行业增长引擎。

不同于偏重技术前沿探索的议题，"AI+行业落地实践"专题把焦点直接拉回一线——不谈概念，专讲怎么做、做成了什么。围绕"实战"与"实效"，本论坛呈现了一批来自真实业务场景的落地样本：小红书 AI 搜索生成算法负责人陆承镪，完整拆解了基于自适应课程学习的 AI 搜索 Agent RL 对齐方案；中能拾贝科技有限公司创始人兼 CTO 刘勇，从工业现场出发，讲透拾贝工业智能操作系统的核心逻辑，进一步延展到国产化工业 AI 底座如何构建，以及"数据+知识"双驱动路径如何破解落地难题，并结合能源电力客户案例给出可复用的方法论；京东定价算法负责人邓金秋，则基于零售定价业务，分享了在 Sell-side Agent 方向的探索与实践。除此之外，来自平安科技、金山办公、蚂蚁集团、百度等 7 家企业的技术负责人，也从各自行业出发，拆解 AI 的适配逻辑与工程化路径。多条路径在这里交汇，最终指向同一个核心问题：AI，究竟如何从"能力"走向"增长引擎"。

为解锁具身智能与智能硬件的创新密码，"具身智能与智能硬件"专题邀请到了京东、优必选、网易灵动、同济大学的行业大咖与学术专家，他们跳出传统技术分享的框架，结合自身深耕领域的实战经历，拆解从技术研发到规模化落地的全链路难点，分享那些藏在"机器落地"背后的创新思路。从空间理解到工业量产，从无人装备到生物混合——显然，这是一场关于 AI 如何"长出身体、走进世界"的前沿分享。

来自小红书、AWS、商汤科技、Dify、Macaron AI 等机构的资深专家相聚于"AI 原生应用创新与开发实践"专题，带来了他们在 AI 原生应用一线探索中的真实案例与技术沉淀，这些案例将帮助开发者理解 AI 原生产品如何从概念走向可规模化落地。

大模型能力持续跃升的背后，真正决定应用上限的，往往不是模型本身，而是承载模型运行的基础设施体系。在"AI Infra 基础设施与运维"论坛，NVIDIA 产品管理高级总监 Han Vanholde 率先聚焦 GPU 基础设施的规模化运营，分享开源 AI 工厂软件如何助力 NVIDIA 云合作伙伴构建高效运维体系；启元实验室数据智能团队负责人马少楠则立足大模型时代需求，详解软硬协同计算架构的搭建与数智融合的实践路径；Omn-Infer 模型性能优化负责人、华为研发工程师何斌聚焦大模型推理落地中的性能核心痛点，深入拆解 Omni-Infer 语言大模型在高吞吐和低时延方面进行极致性能优化的关键技术和实践探索，包括融合算子、多流并行、调度和投机等；清程极智技术专家吴再龙则提出 Agentic AI Infra 理念，解读以智能体为中心的八卦炉智能软件栈的构建逻辑。在本专题的下午场，来自智源、昆仑芯、趋境科技、无问芯穹、清微智能等机构的各位技术专家，从不同维度深度拆解 AI Infra 领域的技术创新与落地路径，全方位展现该领域的前沿成果，为行业从业者提供兼具实用性与前瞻性的实践参考。

围绕"OpenClaw 行业实践"这一主题，本专题汇聚了来自腾讯云、沐曦股份、MiniMax、网易有道、记忆张量、阿里云、华中科技大学、360 的一线专家与技术负责人，他们结合自身深耕领域的实战经验，系统分享了 OpenClaw 在办公协作、企业服务、数字员工、多 Agent 架构、安全防护等方向的最新探索，为开发者与从业者提供最具参考价值的实践指引。

AI 正当时，未来可期

至此，2026 奇点智能技术大会•上海站圆满结束。本次大会的顺利举办，也离不开中能拾贝、Omni-AI 开源社区、乐奇 Rokid、人民邮电出版社异步社区、清华大学出版社等合作伙伴的大力支持。

大会花絮

如果把这两天的讨论放在更长的时间尺度下来看，它所呈现的并不只是几场技术分享，而是一种正在成形的行业共识：AI 正在从工具层，逐步进入软件开发、产品形态乃至企业组织方式的核心位置。对企业来说，这意味着不只是"是否使用 AI"的选择题，而是如何重构研发流程、提升组织效率、构建自身 AI 能力的系统性问题；对从业者和程序员而言，也不再只是学习某个新工具或框架，而是要适应一种全新的工作方式——更强调问题定义、系统理解以及与AI协同的能力。在这个过程中，真正的差距，往往不在模型本身，而在于谁能够更快地完成认知与实践的转换。

围绕这些变化，社区与生态的重要性也愈发凸显。无论是技术经验的沉淀、最佳实践的传播，还是不同角色之间的连接与协作，都需要一个持续生长的土壤。CSDN 与奇点智能研究院也在持续深耕其中，通过大会、内容与社区建设，为开发者、企业与研究者之间搭建连接的桥梁，让技术经验能够被看见、被复用，也让更多实践得以沉淀与扩散。

两天的交流或许已经结束，但围绕 AI 的探索还在持续进行中。期待下一次再聚。