4 月 11 日,由极客邦旗下 InfoQ 中国主办的 QCon 全球软件开发大会暨智能软件开发生态展在北京国测国际会议会展中心正式召开。今年 QCon 在会议内容、会议模式上均向着“生成式 AI”全面进化。本届 QCon 一共设置了近 30 个专题,邀请到了来自阿里巴巴、腾讯、百度、微软、字节跳动、华为、京东、智谱、美的、国泰君安、深开鸿等领先企业的 100 多位专家大咖,跟大家分享最真实的企业级大模型落地经验,细数大模型落地痛点。
除此之外,本届大会还特别策划了智能软件开发生态展,围绕“智能软件”主题,广泛邀请了生态上下游企业来到 QCon 现场展示最新的技术和产品,为大家带来智能软件时代技术先行者们的案例以供参考。
开幕精华:让 QCon 的开发者先看到未来
本次大会于今日上午 9 点正式开幕,InfoQ 主编蔡芳芳为大会致开幕辞。她首先介绍了今年 QCon 大会的精彩看点,随后重点介绍了今年极客邦科技围绕 AIGC 和大模型正在展开哪些工作。2024 年,“AIGC IN ALL"的理念将成为极客邦科技业务升级的核心,极客邦科技正围绕“AI 应用加速、AI 人才培养、AI 产业生态、AI 趋势洞察”这四个核心方向,全面推进产品的创新改造,以迎接大模型时代的到来。
今年,极客邦科技重启了 AICon,围绕 AI Agent、RAG、LLM Ops、多模态技术、大模型训练与推理等多个方向,展开丰富而深入的讨论。目前已成功邀请到了来自 Google、阿里巴巴、科大讯飞、字节跳动、华为、智谱科技、月之暗面等领先企业的专家学者,为参会者分享前沿技术和行业应用经验。同时,AICon 将推出首届大模型应用生态展,让那些致力于 AI 和大模型行业落地应用探索,有实践、有创新、有成果的企业,能够有机会将应用案例和创新产品搬到 AICon 现场,让现场参会者有机会深入了解并体验。
除了 AICon,InfoQ 面向 AIGC 赛道正式启动【中国技术力量 2024 之 AIGC 先锋榜】案例征集。本次案例征集共分为两个维度,分别是【AIGC 最佳实践案例 TOP20】和【AIGC 最佳技术服务商 TOP10】。本次榜单评选分为自主报名(4.1-4.26)、专家评选(4.26-5.8)、榜单结果公布(5.17)三个环节,InfoQ 将邀请行业专家共同参与案例评选,最终产生上榜名单。我们将于 5 月 17 日召开的 【AICon 全球人工智能开发与应用大会暨大模型应用生态展】 大会现场公布结果,并邀请部分获奖企业来到现场展示并见证这一时刻。欢迎感兴趣的企业扫描下方二维码提报案例信息。
开场致辞中也对《数智时代的 AI 人才粮仓模型解读白皮书》做了简要介绍,白皮书会从政策 + 行业变革等时代背景、企业需求、AI 价值、AI 人才模型及人才培养五个方面对“数智时代的 AI 人才粮仓模型”进行深度解读,为企业提供一个清晰、可操作的 AI 人才布局指南,帮助企业快速构建起适应数字化时代需求的 AI 人才梯队,在激烈的市场竞争中占据先机。
为了更好地推动 AI 产业生态建设,极客邦科技将发起一个全新的产业联盟——AIGC 应用创新产业联盟。该联盟旨在打造一个开放、共享、创新的平台,汇聚产业链上下游的企业、研究机构、高校以及创新团队,共同探索 AIGC 技术在各个领域的创新应用。联盟内成员单位将可以获得 InfoQ 商务、内容、大会等层面的优先合作权和特殊折扣,联盟内部将定期围绕成员单位感兴趣的话题举办闭门会。
随后,InfoQ 研究总监兼首席分析师姜昕蔚正式发布《中国生成式 AI 开发者洞察 2024》报告并对报告进行了详细解读。
报告指出,作为新兴行业从业者,生成式 AI 开发者普遍相关工作年限较短、收入较高。InfoQ 调研统计,2023 年生成式 AI 开发者人均年收入为 36.7 万,相关工作经验在 3 年以上生成式 AI 开发者的年收入超越均值,近 4 成生成式 AI 开发者年收入处于 20-50 万区间,远超 2023 年上半年北京招聘平均薪资(18976 元 / 月)。其中,北京生成式 AI 开发者规模最大,但上海资深生成式 AI 开发者更多且人均薪资更高。
工作特征方面,应用工具(如智能编码工具)、大语言模型、数据科学 / 数据挖掘 / 数据分析、语言 / 语义理解类应用(如对话机器人)和图像识别类应用(如拍照搜图)是最主要的五个生成式 AI 开发者研发方向。GPT、文心、通义大模型是生成式 AI 开发者使用率最高的大模型。调查显示,2023 年生成式 AI 开发者人均使用 AI 工具时间为半年,最常使用智能化办公工具,其次是图像生成工具。使用代码生成工具和 ChatBot 的人群比例最高,其中使用 ChatBot 的时长略高于均值,而代码生成工具使用时长仅略高于可视化智能数据分析工具。
在晋升方面,生成式 AI 开发者中的初入者未来将有四条进阶路线:
AI 应用实践者:针对绝大部分具备初级或不具备开发技能的职场新手,未来希望精通 AI 技术场景化应用,实现业务价值升级;
AI 技术赋能者——AI 实践领导者:在进阶使用 AI 的过程中,不断提升专业技术,向资深人员转型,并最成为行业引领人才;
AI 技术领航者——AI 技术赋能者——AI 实践领导者:以夯实技术能力为主,逐渐全面应用 AI,最终成为行业引领人才;
AI 技术领航者:希望成为专项技术精英,推动 AI 技术迭代升级。
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主题演讲:洞察前沿技术趋势
主题演讲:看不见的大猩猩——智能时代的企业生存和发展之路
大会的首场演讲由微软(中国)首席技术官韦青分享,他提到企业往往会将目光聚焦在那些被媒体广为宣传的问题或潮流上,像“看不见的大猩猩″一样忽略了那些同样显而易见的关键问题;另外,企业内部还会有大量显而易见但是难以解决的问题,这些问题往往需要决策者拥有长期坚持的勇气和应对不确定性的定力,但人们通常会有意识地无视这些“房间里的大象”。这两种现象都有可能成为阻得企业长期发展的“卡点”。他认为,企业应该聚焦这些被忽略的明显而又困难的问题,常常也是由于受到固有思维的制约而找不到解决方案的问题,从而让企业成为新的发展范式中的佼佼者。
韦青表示,AGI 时代企业的竞争力主要表现在对大模型智能的应用上面。智能应用的核心是企业独有的数据,企业独有的数据又要基于企业业务流程的数字化改造。企业的当务之急是构建新一代 AI 智能应用来利用大模型的能力学习到企业的专有知识。他认为,没有数字化,也就不会有智能化。数据驱动的智能化过程就是智能化重构一切的过程。
主题演讲:开鸿安全数字底座,构建开源鸿蒙新生态
随后,深圳开鸿数字产业发展有限公司高级副总裁、研发体系总裁王皓博士发表了《开鸿安全数字底座,构建开源鸿蒙新生态》的主题演讲,围绕开鸿安全数字底座与 AI 融合、开鸿产业化与产业开鸿化、产业互联网等话题,探讨开源鸿蒙在万物智联联时代的发展新机遇。
在如今以“人工智能”为核心驱动力的智能经济的阶段,高质量的数据和算力尤为稀缺。我们需要保证高质量的数据能够实时产生,并即时通过算力进行处理和应用,以满足不同变化的场景需求。深开鸿基于开源鸿蒙,围绕“KaihongOS 和 KaihongOS-Meta”打造开鸿安全数字底座,可提供高质量的数据,同时结合 AI 能够打造行业“挖矿机”。
王皓博士提到,随着万物智联的到来,安全数字底座与 AI 相互融合将推动我们进入物理世界与数字世界无缝衔接的时代。过去每一代操作系统多针对特定硬件设计,导致数据碎片化问题凸显。然而,开源鸿蒙是未来建设数字中国的数字底座,基于开源鸿蒙的开鸿安全数字底座面向万物智联时代全场景多设备,可适应 KB 级到 GB 级的存储需求,能统一设备,使数据得以自然流通,设备间实现无缝交互。
最后,王皓博士表示,做操作系统就是做生态,需要集聚产业的力量,通过推进“开鸿产业化”与“产业开鸿化”,构建开源鸿蒙新生态。
主题演讲:钉钉智能化之路:打造未来交互新形态,重塑组织效能
钉钉 CTO 程操红(巴布)以《钉钉智能化之路:打造未来交互新形态,重塑组织效能》为主题展开了分享。他分享了过去一年钉钉的智能化战略布局与实施。在 AI 技术与产品快速迭代的浪潮中,钉钉顺应时势,深度布局智能化战略。当前,钉钉在 AI 上已经发生产品、底座、生态三个方向的巨大变化。
巴布提到,AI 带来了产品新形态,从 GUI 到 LUI、多模态,产品交互形态的变化让软硬结合有了更多可能性:
AI Inside。AI 悄无声息的进入到企业系统应用中,让原来 GUI 的重交互模式变成 LUI 的轻交互模式。
AI Copilot。AI 让原来冷冰冰的系统应用多了一个智能副驾驶复杂流程。
AI Agent。AI 已经不再拘泥于传统软件形式,更像是数字员工一样进入组织, 一起协同。
AI 也带来了数据新消费。数据的归途不只是报表和大屏,而是作为核心生产要素发挥更大价值。第一,数据可以作为模型训练语料,海量的数据可以喂给模型做 Fine-tune,也可以作为 RAG 的知识库让 AI 理解和召回。第二,数据作为 AI 助理的记忆,多维度的特征数据也可以作为记忆,植入到 AI 助理的大脑让它知道自己的本事有多大。第三,数据作为 AI 助理的感知,上下文、过程信息、以及外界传递的数据都可以作为 AI 助理的感知,像人一样做实时理解和反馈。
最后,巴布提到 AI 带来了协同新方式。协同网络变得更加多元化,一方面,AI 助理作为全新角色,融入到连接组织内外的协同网络,成为助手 / 数字员工。另一方面,人、系统、硬件、AI 助理之间会形成网状协同, 消除信息孤岛,加速数据流通和消费。
主题演讲:大模型时代的架构思维
Coupang 副总裁郭东白分享了《大模型时代的架构思维》,他从软件架构的六个基本要素分析了大模型对软件研发活动的冲击,他指出,大模型的盲区就是架构师创造价值的所在,大模型对软件架构师的冲击很小,甚至会可能带来更大的市场需求。
郭东白还重新解读了大模型时代下的架构师生存法则:
有唯一且正确的目标。大模型时代不能不定义出一个单一的、可量化的、且能够持续观测的、并且可以持续优化的成功目标。
在有限资源下最大化经济价值。对我们所在的企业而言, 当下大模型不一定是最优解,但是大模型会以何种方式影响整个行业的成本和商业模式却必须慎重考虑。
软件架构必须顺应技术趋势。需要思考“上个时代”的架构师,如何在大模型时代最大化借力?
从原子价值单元开始对大模型做投入。大模型项目的原子价值单元指的是仅由大模型带来的能力,以原子价值单元投入需要锁定大模型的最适场景,仅对高回报场景做模型迭代,并最小化合规成本。
最后,郭东白总结道,在大模型时代,架构师的价值正发生变化。软件架构师在大模型时代可以弥补大模型的盲区,架构师需要确保架构活动有唯一的、可量化成功目标,要从市场竞争的角度思考大模型的经济价值,并要用最小价值单元开始探索大模型的应用。
圆桌对话:大模型时代的数据智能新趋势
在主论坛压轴的圆桌对话环节,AutoMQ 联合创始人 & 首席战略官章文嵩、ProtonBase 研究员蒋晓伟、阿里云数据库产品事业部负责人李飞飞、蚂蚁集团 AI 安全商业化总经理张凯围绕“大模型时代的数据智能新趋势”主题展开了巅峰对谈。
围绕“大模型时代的数据平台趋势”话题,蒋晓伟提到了一个词,云原生分布式 Data Warebase。他认为,分布式 Data Warebase 是性能、正确性、实时性这三个业务核心需求的必然推论,它不是一个发明,而是一个发现。李飞飞表示,算力驱动与数据驱助力智能化时代加速进化,云原生与智能化推动结构化、半结构化、非结构化数据走向一体化、一站式处理。
在“大模型时代的数据 &AI 基础设施”的讨论中,章文嵩提到数据是 AI 大模型的原材料,充分利用云原生数据基础设施和 AI 基础设施服务,高效构建垂直领域的数据集和 AI 应用。此外,大模型在带来前所未有的技术能力变革的同时,也带来了一系列安全问题,比如数据安全。张凯表示,AI 需要安全,安全需要 AI。
现场回顾:创新浪潮中的思维碰撞
大会现场气氛热烈,会场人头攒动,会展区观众络绎不绝。不少与会者表示,这次大会分享的内容不仅实用性强,更兼具深度与广度,真正做到了干货满满。我们深感荣幸与欣慰,感谢每一位参与者的支持与鼓励。正是有了大家的热情参与,我们才能不断前行,继续努力成为技术传播领域的佼佼者,持续提升内容质量,打造更加优质的交流平台,共同推动技术领域的创新与突破。
精彩瞬间:活动亮点集锦
智能软件开发生态展
本届大会对展区进行了重新规划,围绕“智能软件”的主题,广泛邀请生态上下游企业积极来到 QCon 现场展示最新的技术和产品。其中,展区共设置了操作系统、数据库、多模态、智能编码、数字人、模型广场 & 管理 & 调优、性能优化 & 智能测试 & 智能运维、AI Agent 应用及开发平台、AI 应用开发平台等多个细分主题,参会者可以沉浸式体验极具前沿性、互动性的生成式 AI 技术和产品。
今年,展区特别设置了【OpenTalk】交流区,广泛邀请参展企业、专家和开发者们分享自己的技术、产品和想法,围绕最新的技术趋势和未来发展畅所欲言。议题包括智能编码、大模型在数据分析领域的探索实践、AI 赋能数字化办公新纪元、让所有人不再为 SQL 问题头疼、AIGC 时代开发者画像分析等。
此外,现场还设计了 【寻找 SQL 优化大师】、【编程马拉松】、【TDengine 限时挑战赛】、【快问快答】、【幸运大转盘】 及多款小游戏挑战赛,并为参与者准备了手办盲盒、充电线、盆栽、背包等众多礼品。让我们一起回顾这些精彩瞬间吧!
赞助商展示区:技术创新的支持者
每一届 QCon 大会的成功举办,都离不开赞助商们的大力支持。正是他们的鼎力相助,让我们能够持续推动技术的交流与创新,为行业发展注入源源不断的动力。本次 QCon 大会得到了众多赞助商的大力支持,包括 Akamai、Elastic、支付宝小程序云、Cloudflare、Greptime、未来智能、伊克罗德、Coupang、IPIP、MongoDB、Palo Alto Networks、YDB、容联云、开放原子开源基金会等。他们的参与不仅为大会增色不少,也为技术共享和行业发展提供了坚实基础。接下来,让我们一同回顾这些令人难忘的精彩瞬间。
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