QCon 全球軟件開發(fā)大會是由極客邦科技旗下 InfoQ 中國主辦的綜合性技術(shù)盛會，每年在倫敦、北京、紐約、圣保羅、上海、舊金山召開。自2007年3月份開始舉辦以來，已經(jīng)有超萬名有多年從業(yè)經(jīng)驗的技術(shù)人員參加過QCon大會。QCon 內(nèi)容源于實踐并面向社區(qū)，演講嘉賓依據(jù)熱點話題，面向5年以上工作經(jīng)驗的技術(shù)團隊負責(zé)人、架構(gòu)師、工程總監(jiān)、開發(fā)人員分享技術(shù)創(chuàng)新和實踐。

QCon 全球軟件開發(fā)大會·2025北京站
時間：2025年4月10日-4月12日
地址：北京

演講專題???????

演講專題

主題演講
大模型技術(shù)的崛起正以前所未見的方式重塑軟件開發(fā)領(lǐng)域。本專題中，我們將邀請業(yè)界頂尖的技術(shù)大咖分享他們的前沿洞見和落地經(jīng)驗，幫助工程師提升技術(shù)視野，獲得有價值的實踐指導(dǎo)。

Current Trends and Future Prospects in the AIGC Era
Kenneth Stanley / 前 OpenAI 開放性研究團隊負責(zé)人，《為什么偉大不能被計劃》作者
DeepSeek 圓桌對話：AI 應(yīng)用加速下的技術(shù)生態(tài)

林詠華 / 北京智源人工智能研究院 副院長兼總工程師

顏深根 / 清華大學(xué)副研究員，無問芯穹聯(lián)合創(chuàng)始人

郭東白 / Coupang 研發(fā) VP

張俊林 / 新浪微博 首席科學(xué)家及新技術(shù)研發(fā)負責(zé)人
SRE的 “狂飆” 之路
本專題將涵蓋監(jiān)控觀測體系設(shè)計、故障應(yīng)急體系搭建、混沌實驗及故障預(yù)防等實踐，還會有一線 SRE 專家分享實戰(zhàn)中驚心動魄的 “戰(zhàn)斗” 故事，講述如何在關(guān)鍵時刻力挽狂瀾，保障業(yè)務(wù)的持續(xù)運轉(zhuǎn)。

從數(shù)字化到數(shù)智化：百度 SRE 免疫系統(tǒng)構(gòu)建與應(yīng)用實踐
梅利民 / 百度 資深運維工程師

穩(wěn)中求勝：小米米家穩(wěn)定性保障與故障應(yīng)急實踐
付冰堯 / 小米 手機 IOT 團隊 SRE 負責(zé)人

從被動“救火”到主動防御：中國聯(lián)通 SRE 應(yīng)急保障實踐
吳天昊 / 中國聯(lián)通軟件研究院 副總架構(gòu)師

“談故障色變”到有章可循：美圖 SRE 故障應(yīng)急與復(fù)盤實踐
石鵬 / 美圖 高級運維經(jīng)理
更智能的企業(yè) AI 搜索實踐
在應(yīng)用領(lǐng)域，AI 搜索的創(chuàng)新應(yīng)用正在重新定義各行業(yè)的業(yè)務(wù)模式和用戶體驗，本專題旨在共同探討企業(yè) AI 搜索的最新進展、應(yīng)用案例及未來發(fā)展趨勢，期望能拓寬聽眾技術(shù)視野，在自己的業(yè)務(wù)場景中實現(xiàn)更智能的 AI 搜索。
阿里云企業(yè) AI 搜索大模型關(guān)鍵技術(shù)優(yōu)化實踐

姚艦航 / 阿里云 高級算法工程師

徐光偉 / 阿里云 高級算法工程師

Agentic RAG 在句子互動的落地與應(yīng)用
高原 / 句子互動 聯(lián)合創(chuàng)始人&CTO

基于 Elasticsearch 創(chuàng)建企業(yè) AI 搜索應(yīng)用實踐
劉曉國 / Elastic 中國社區(qū)首席布道師

復(fù)雜場景下的 RAG 架構(gòu)演進：跨模態(tài)知識聯(lián)邦與統(tǒng)一語義推理實踐
王傳陽 / 楓清科技 合伙人、智能平臺事業(yè)部總經(jīng)理
面向 AI 的研發(fā)基礎(chǔ)設(shè)施
本專題將深入分析 AI 基礎(chǔ)設(shè)施的關(guān)鍵技術(shù)，包括機房服務(wù)器和芯片設(shè)計、大規(guī)模高性能網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、分布式模型并行技術(shù)、推理架構(gòu)優(yōu)化、算法和工程的結(jié)合等優(yōu)化技術(shù)，以及它們在大規(guī)模生產(chǎn)環(huán)境中的應(yīng)用和實踐。

云 IaaS 虛擬化技術(shù)在 AI 時代的創(chuàng)新與挑戰(zhàn)
應(yīng)茹 / 百度 智能云基礎(chǔ)公有云部主任架構(gòu)師

大模型應(yīng)用開發(fā)的破局之路：字節(jié)跳動 Eino 框架實踐
沈桐 / 字節(jié)跳動 研發(fā)工程師

月之暗面穩(wěn)定高效的 LLM 基礎(chǔ)設(shè)施構(gòu)建之道
黃維嘯 / 月之暗面 系統(tǒng)工程師
反卷“大”模型
小模型具有獨特優(yōu)勢，如訓(xùn)練成本低、對數(shù)據(jù)要求低、可解釋性強等。本專題中，我們將圍繞端側(cè) AI 算力與大模型結(jié)合的核心技術(shù)，端側(cè)模型目前的能力邊界以及未來發(fā)展趨勢、端側(cè)大模型應(yīng)用案例和用戶價值等視角展開討論。
AI 重塑行業(yè)運作模式
本次專題將聚焦于大模型如何引領(lǐng)行業(yè)變革，顛覆傳統(tǒng)業(yè)務(wù)模式，推動創(chuàng)新和效率的提升。我們將邀請來自科技、金融、制造、醫(yī)療、教育等領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物和專家學(xué)者，分享大模型在實際應(yīng)用中的成功案例和實踐經(jīng)驗。

AI 賦能小米空調(diào)：基于深度強化學(xué)習(xí)的運行節(jié)能技術(shù)
陳淵 / 小米 決策智能團隊負責(zé)人

因果推斷與大模型融合：電商定價策略的變革實踐
鄧金秋 / 京東 京東零售算法總監(jiān)

小米大模型技術(shù)在新零售場景的落地實踐
張霄 / 小米 語言智能團隊負責(zé)人
技術(shù)出海的挑戰(zhàn)與實踐
本專題擬探討在出海過程中，從產(chǎn)品與技術(shù)角度，如何因地制宜地做出調(diào)整與創(chuàng)新，為開發(fā)者和企業(yè)提供實用的出海策略指導(dǎo)，應(yīng)對出海過程中的挑戰(zhàn)。

從“水土不服”到“入鄉(xiāng)隨俗”：中東地區(qū)國民級通訊產(chǎn)品的落地實踐
黃河 / 融云 海外業(yè)務(wù)部 VP
云上業(yè)務(wù)架構(gòu)演進
越來越多的企業(yè)通過遷移至云端，實現(xiàn)資源彈性擴展、成本優(yōu)化等。本專題重點討論技術(shù)團隊如何設(shè)計具有擴展性和彈性的云架構(gòu)，進一步探索在數(shù)據(jù)系統(tǒng)和業(yè)務(wù)系統(tǒng)方面的應(yīng)用與實踐。

快手有狀態(tài)服務(wù)大規(guī)模上云實踐
劉裕惺 / 快手 技術(shù)專家

小米資源畫像體系構(gòu)建與業(yè)務(wù)實踐
李洋 / 小米 高級云原生研發(fā)工程師

嗶哩嗶哩基于云的客服架構(gòu)體系
呂帆 / 嗶哩嗶哩科技 客服系統(tǒng)技術(shù)負責(zé)人

Data Warebase-- 一體化數(shù)據(jù)平臺的云原生實踐
楊克特 / ProtonBase 技術(shù)副總裁
全景全?？捎^測性實踐
本專題旨在介紹各種觀測場景下的前沿發(fā)展，包括埋點技術(shù)、客戶端以及服務(wù)端應(yīng)用性能分析、觀測產(chǎn)品表達等、深入剖析其在不同企業(yè)的成功應(yīng)用案例，總結(jié)可復(fù)制的經(jīng)驗與模式，并為更多企業(yè)采納借鑒可觀測方案提供明確的指引。

字節(jié)跳動 Android 客戶端可觀測建設(shè)實踐
神秘嘉賓 / 字節(jié)跳動 APMPlus Android 負責(zé)人

可觀測性的新探索：eBPF技術(shù)在小紅書的大規(guī)模實踐
劉正峰 / 小紅書 資深工程師

AI 原生應(yīng)用全?？捎^測實踐：以 DeepSeek 對話機器人為例
夏明 / 阿里云 高級技術(shù)專家

快手大時長應(yīng)用可觀測挑戰(zhàn)及應(yīng)對實踐
王輝 / 快手 客戶端架構(gòu)師
云成本優(yōu)化
本專題旨在探討有效的云成本管理與優(yōu)化策略，助力其在充分利用云資源優(yōu)勢的同時，實現(xiàn)成本的精細化管控和資源利用的最大化。聽眾可深入理解云成本管理的關(guān)鍵要點，學(xué)習(xí)到實用的優(yōu)化方法和工具，顯著降低云成本。

云上百萬大數(shù)據(jù)任務(wù)的自動優(yōu)化實踐
楊少華 / 貝聯(lián)珠貫 大數(shù)據(jù)技術(shù)負責(zé)人

小紅書 FinOps 實踐：云成本優(yōu)化與資源效率提升之道
梁啟成 / 小紅書 混合云資源管理負責(zé)人

好未來云上資源效能優(yōu)化實踐
李明輝 / 好未來 基礎(chǔ)服務(wù)中臺負責(zé)人
平臺工程：不只是中臺
先進的互聯(lián)網(wǎng)公司逐漸意識到需要加強平臺工程能力的建設(shè)，以降低多數(shù)工程師的認知負荷，讓他們能夠在團隊內(nèi)自主高效地迭代業(yè)務(wù)，而不是花大量時間去理解和使用日益復(fù)雜的基礎(chǔ)設(shè)施。

從孤島到流動：螞蟻平臺工程的架構(gòu)演進與實踐
曾彬 / 螞蟻集團 架構(gòu)師

字節(jié) Mobile Monorepo 研發(fā)流程落地實踐
梁加易 / 字節(jié)跳動 后端開發(fā)工程師

阿里平臺工程的可信軟件供應(yīng)鏈建設(shè)實踐
王偉男 / 阿里巴巴 技術(shù)專家
越挫越勇的大前端
本次專題將深入探討大前端技術(shù)在當前及未來一段時間內(nèi)的演進趨勢及其實踐案例。特別是在面對不斷變化的技術(shù)環(huán)境時，如何通過融合最新科技成果來推動大前端技術(shù)的進步。

存量互聯(lián)網(wǎng)時代的大前端生存之道
周全 / 快手 基礎(chǔ)架構(gòu)中心負責(zé)人

菜鳥低代碼創(chuàng)新實踐：全棧轉(zhuǎn)型與技術(shù)效能突破
唐爽 / 菜鳥網(wǎng)絡(luò) 資深技術(shù)專家

從分鐘到秒：抖音如何通過動態(tài)庫優(yōu)化實現(xiàn)高效構(gòu)建
張星宇 / 字節(jié)跳動 軟件工程師

從試點到上量，倉頡高效開發(fā)鴻蒙原生應(yīng)用的落地實踐
董鑫 / 華為 2012實驗室編程語言資深技術(shù)專家
數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的企業(yè)架構(gòu)
本專題聚焦于企業(yè)架構(gòu)不同領(lǐng)域（比如業(yè)務(wù)架構(gòu)、技術(shù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)架構(gòu)、應(yīng)用架構(gòu)等）的實踐經(jīng)驗和創(chuàng)新思維，探討如何通過 EA 驅(qū)動業(yè)務(wù)價值，實現(xiàn)組織的敏捷性和可持續(xù)創(chuàng)新。

提升研發(fā)效率與產(chǎn)品質(zhì)量：代碼化的力量與實踐
陶建輝 / 濤思數(shù)據(jù) 創(chuàng)始人兼CEO

開放AI時代的企業(yè)架構(gòu)標準及架構(gòu)思維2.0
莊鵬 / IBM 資深架構(gòu)師
AI 驅(qū)動的工程生產(chǎn)力
在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中，AI 技術(shù)正在重塑軟件開發(fā)的未來。本專場匯集行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)的實踐經(jīng)驗，展示最新的 AI 工程工具與方法論，從 AI 輔助編碼到 Agent 自主開發(fā)，從 AI 和 IDE 等生產(chǎn)力工具結(jié)合到智能化 DevOps 全流程賦能。

從指令到 Agent：基于大語言模型構(gòu)建智能編程助手
段瀟涵 / 字節(jié)跳動 豆包 MarsCode IDE 架構(gòu)師

從0到1，從1到10：阿里在智能研發(fā)中的大模型應(yīng)用與挑戰(zhàn)
向邦宇 / 阿里巴巴 代碼平臺負責(zé)人

從探索到落地：文心快碼在百度研發(fā)場景的人機協(xié)同實踐
徐曉強 / 百度 資深工程師，文心快碼架構(gòu)師

從可演示到可交付 - 網(wǎng)易 CodeWave AIGC 商業(yè)落地實踐
姜天意 / 網(wǎng)易 低代碼業(yè)務(wù)中心技術(shù)負責(zé)人

從原型到生產(chǎn)：AgentOps 加速字節(jié) AI 應(yīng)用落地實踐
楊晨 / 字節(jié)跳動 AI 應(yīng)用 DevOps 平臺后端技術(shù)負責(zé)人

智能代碼助手 CodeFuse 的架構(gòu)設(shè)計與實踐
?？↓?/ 螞蟻金服 技術(shù)專家
大模型產(chǎn)品如何創(chuàng)新與創(chuàng)收
過去一兩年的實踐中，我們見證了不少優(yōu)秀的 AI 產(chǎn)品在快速“跑馬圈地”。本專題將邀請在大模型浪潮中深度參與產(chǎn)品實踐的資深產(chǎn)品負責(zé)人，分享大模型產(chǎn)品從構(gòu)思到落地的真實經(jīng)驗。

多模態(tài)大模型的應(yīng)用場景及生態(tài)建設(shè)
樊家睿 / 生數(shù)科技 副總裁

AI時代的新編程范式：如何構(gòu)建AI產(chǎn)品？
寧晨然 / ONE2X AI產(chǎn)品全棧工程師
Lakehouse 架構(gòu)演進
大數(shù)據(jù)架構(gòu)經(jīng)過多年的演進，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖的局限性日益凸顯。本次專題將深入探討 Lakehouse 架構(gòu)的實時化演進，Lakehouse 架構(gòu)在 GenAI 浪潮下的變革，以及在不同產(chǎn)業(yè)中的實際應(yīng)用和成功案例。

Fluss 湖流一體：Lakehouse 架構(gòu)實時化演進
羅宇俠 / 阿里云 高級開發(fā)工程師

StarRocks x Iceberg: 探索Lakehouse架構(gòu)極致查詢性能
王云霏 / StarRocks 研發(fā)工程師

從碎片到統(tǒng)一：如何用元數(shù)據(jù)湖解決多 Lakehouse 治理難題
史少鋒 / Datastrato VP of engineering

Paimon 流式湖倉架構(gòu)在字節(jié)大規(guī)模業(yè)務(wù)場景的落地實踐
閔文俊 / 字節(jié)跳動 研發(fā)工程師

小米數(shù)據(jù)湖架構(gòu)演進：Iceberg、Paimon 與 AI 場景下的實踐
李培殿 / 小米 數(shù)據(jù)負責(zé)人
大模型賦能 AIOps
本專場將邀請來自不同行業(yè)的 AIOps 實踐者，分享在各自的業(yè)務(wù)場景中將大模型接入 AIOps 解決實際業(yè)務(wù)問題。幫助運維團隊更好的理解系統(tǒng)行為，預(yù)測潛在問題，在自動化日志分析，故障診斷，成本優(yōu)化，事件管理等方向提供智能化的決策支持。

從私域知識到智能 Agent：構(gòu)建智能運維知識庫
王寧 / 抖音 算法工程師

AI 驅(qū)動的智能異常處置：從異常發(fā)現(xiàn)到根因定位
張穎瑩 / 阿里云 算法專家
大模型安全
本專題旨在深入探討大模型安全領(lǐng)域的最新技術(shù)進展，以及在企業(yè)中的應(yīng)用和實踐，包括大模型安全的技術(shù)趨勢和前沿挑戰(zhàn)，多模態(tài) AIGC、智能體、具身智能等新興技術(shù)應(yīng)用的安全風(fēng)險與應(yīng)對，大模型在安全領(lǐng)域的前沿應(yīng)用等。

復(fù)雜業(yè)務(wù)場景下 AIGC 賦能安全運營的實踐
劉焱 / 螞蟻集團 基礎(chǔ)安全副總經(jīng)理

大模型驅(qū)動安全升級：騰訊代碼安全應(yīng)用實踐
張棟 / 騰訊 代碼安全負責(zé)人

大模型安全挑戰(zhàn)與實踐：構(gòu)建 AI 時代的安全防線
段陽陽 / 京東 信息安全部 AI 安全負責(zé)人
AI 引領(lǐng)數(shù)據(jù)分析進化
本專題將探討 AI 賦能大數(shù)據(jù)分析與決策的核心技術(shù)，以及各行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)的創(chuàng)新實踐。期待聽眾能夠洞悉 AI 在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的前沿動態(tài)，從中獲得靈感，并將這些新技術(shù)化為推動自身企業(yè)發(fā)展的強大助力。

LLM 引領(lǐng)數(shù)據(jù)分析進化在字節(jié)數(shù)據(jù)平臺的實踐
趙曉明 / 字節(jié)跳動 數(shù)據(jù)平臺資深大模型技術(shù)專家

從數(shù)據(jù)到?jīng)Q策：AI 驅(qū)動的 Quick BI 架構(gòu)設(shè)計與實踐
王璟堯 / 阿里云智能集團瓴羊 高級技術(shù)專家
智能時代的存儲架構(gòu)
本專題將深入探討大模型引領(lǐng)的智能時代下，分布式存儲如何與其互相促進，并更好的做出架構(gòu)迭代、創(chuàng)新。通過實際案例和應(yīng)用實踐，提供優(yōu)化存儲性能的新的解決思路。

美團萬億級對象存儲系統(tǒng)高可用實踐
宣宇 / 美團 高級技術(shù)專家

EB 級存儲元數(shù)據(jù)場景下的分布式數(shù)據(jù)庫創(chuàng)新實踐
曹彪 / 百度 智能云高級架構(gòu)師

?性能全閃并??件系統(tǒng)的設(shè)計和實踐
張文濤 / 焱融科技 CTO

螞蟻集團向量檢索技術(shù)的挑戰(zhàn)與實踐
賈瑋 / 螞蟻集團 資深技術(shù)專家
海外 AI 應(yīng)用創(chuàng)新實踐
本專題將邀請海外知名企業(yè)的技術(shù)專家，分享 AI 在不同行業(yè)不同場景的落地應(yīng)用案例，為中國 AI 從業(yè)者、有海外市場拓展計劃的 AI 企業(yè)、對 AI 全球化應(yīng)用感興趣的研究人員和學(xué)者等提供可落地、可參考的海外實踐經(jīng)驗。

Agents of Voice Guardian ：AI 守護下的老年關(guān)懷與孤獨干預(yù)
姚旭晨 / Seasalt.ai CEO
大模型驅(qū)動的組織管理創(chuàng)新
本專題旨在提供大模型在組織管理創(chuàng)新中的實戰(zhàn)案例、技術(shù)價值向業(yè)務(wù)價值轉(zhuǎn)化的實踐方法、提升團隊 ownership 的新思路以及組織創(chuàng)新過程中的挑戰(zhàn)及解決方案等，幫助團隊降低認知負擔，提升團隊效率。

從「人仰馬翻」到「事半功倍」：大模型助力研發(fā)團隊管理提效
畢鳴一 / 騰訊 高級工程師
不被 AI 取代的工程師
AI 浪潮正在重塑行業(yè)格局，工程師們站在變革前沿，機遇與挑戰(zhàn)并存。本專題將探討 AI 時代下工程師該如何應(yīng)對變化和挑戰(zhàn)，讓 AI 成為自己發(fā)展的“助力”而非“阻力”，成為那個能駕馭好 AI 的人。

超越工具：AI驅(qū)動內(nèi)生型技術(shù)管理新范式
沈淦 / 正馬軟件 CTO

AI浪潮下的工程師焦慮、行業(yè)變化與破局
劉強 / 美團 研究員

AI實現(xiàn)基礎(chǔ)能力平權(quán)，與優(yōu)秀工程師共生
張建飛 / 華為 華為云計算服務(wù)產(chǎn)品部軟件專家
多模態(tài)大模型及應(yīng)用
本專題旨在全面介紹多模態(tài)大模型的前沿進展，包括技術(shù)突破、算法優(yōu)化等。深入剖析其在不同企業(yè)的成功應(yīng)用案例，總結(jié)可復(fù)制的經(jīng)驗與模式，為更多企業(yè)引入多模態(tài)大模型應(yīng)用提供清晰的指引與借鑒。

Agent 時代下的內(nèi)容生產(chǎn)：從內(nèi)容創(chuàng)作到內(nèi)容轉(zhuǎn)換
馬宇峰 / 閱文集團 AI 研發(fā)中心負責(zé)人

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QCon大會報名優(yōu)惠規(guī)則

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大會通票

1. 4月10日-4月12日大會通票，包含所有主題演講和專題演講；
2. 大會期間展區(qū)參觀或參與互動，各種小禮品的搜集；
3. 晚場活動的參與，與講師面對面交流的機會；
4. 4月10日-4月12日三天午餐，簽到時發(fā)送，丟失不補哦；
5. 4月10日-4月12日茶歇等；
6. 不包括住宿費用。

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