2025年12月19日至20日，全球人工智能开发与应用大会暨石景山数字化转型峰会（AICon 北京站）将在北京石景山万达嘉华酒店举行。本次大会以“政企研三方合作，推动企业数字化转型”为主题，汇聚政府、企业与科研机构力量，发布专属于石景山区企业的数字化转型方案，并展示N个成功实践案例，全面呈现人工智能技术在产业落地中的创新应用。活动旨在构建协同创新生态，加速区域经济智能化升级。
在AICon北京会议上，专家深入探讨了大模型在荣耀推荐与广告场景中的实际应用。面对推荐系统中既要满足Scaling laws以保障模型效果，又需实现极致推理性能的双重挑战，行业正积极探索优化路径。通过模型压缩、稀疏化训练与硬件协同设计等技术手段，部分企业已实现大模型在低延迟环境下的高效推理。会议指出，在保证推荐精度的同时，将推理速度提升至毫秒级，是推动大模型落地关键场景的核心目标。
百度资深架构师颜志杰将出席AICon北京站，分享Coding Agent在企业大规模应用中的实践经验与挑战。他将从技术选型、知识工程构建及组织协同运营三个维度，深入剖析Coding Agent如何突破生产级落地难题，涵盖实际案例与可复制的方法论。此次演讲旨在为开发者和企业技术决策者提供切实可行的实施路径，推动AI编程代理在复杂业务场景中的高效部署与持续优化。
本文聚焦于智能研发领域中知识引擎的构建及其在实际业务场景中的应用，重点探讨企业在推进智能化研发过程中面临的信息孤岛、知识碎片化与检索效率低下等核心挑战。结合AICon北京会议的技术分享，文章揭示了GraphRAG与DeepSearch融合技术如何通过图结构化知识建模与深度语义搜索，显著提升知识理解与检索精度。实践表明，该技术方案可将研发知识调用效率提升60%以上，有效支撑代码生成、缺陷定位与技术决策等关键环节，推动企业研发智能化转型迈向新阶段。
在AICon全球人工智能开发与应用大会深圳站上，Trae架构师冯绪发表了题为《Trae插件在Agent代码编辑中的实践应用》的演讲。他深入探讨了代码编辑过程中Apply与Search/Replace功能的权衡策略，揭示了Cue智能补全机制的核心原理，包括上下文感知与行为预测技术。冯绪还系统分享了多项可复用的工程方法论，涵盖插件集成、响应延迟优化与错误回滚机制，显著提升了代码编辑的效率与准确性。
明略科技创始人、首席执行官兼首席技术官吴明辉已确认出席在北京举行的AICon会议。届时，他将围绕“可信Agent的规模化发展”发表主题演讲，分享明略科技在可信数据、可信模型与可信决策三大核心领域的技术实践与战略思考。吴明辉将深入探讨智能体从企业级应用向个人代理时代演进的趋势，剖析如何通过技术架构与伦理机制的双重保障，实现智能体系统的可解释性、安全性与规模化落地，为人工智能在关键业务场景中的深度应用提供可行路径。
智象未来联合创始人姚霆博士将出席AICon北京站，围绕多模态大模型在内容创作领域的革新性应用展开深度探讨。他将分享智象未来如何通过技术突破，使AI更深入地理解创作者意图，实现精准化、可控化的内容生成，推动内容创作从效率到质量的全面提升。此次演讲聚焦于多模态大模型如何融合文本、图像、音频等多元信息，赋能创作者在复杂场景下的表达需求，展现人工智能与创意产业深度融合的前沿实践。
在即将于北京举行的AICon大会上，OPPO公司高级算法工程师杨俊将分享小布智能助手在个性化领域的深度研究与实践成果。他将系统探讨从多智能体架构到Agentic Model的技术演进路径，揭示如何通过智能化决策机制提升用户体验的个性化水平。此次演讲聚焦于小布助手在复杂场景下的自主决策能力构建，结合实际案例展示其在用户意图理解、上下文感知与动态响应方面的技术突破，为智能助手的未来发展提供可借鉴的实践范式。
飞猪公司大模型算法专家罗超将出席在北京举办的AICon大会，并发表主题演讲。他将围绕LLM-Agent技术在对话场景中的应用展开深入探讨，分享大型模型与Agent技术在企业级对话系统中的实践案例。作为飞猪在人工智能领域的核心技术代表，罗超将结合实际业务场景，解析如何通过LLM与Agent的深度融合提升对话系统的智能化水平与服务效率，为行业提供可借鉴的技术路径。此次演讲将聚焦技术落地的关键挑战与解决方案，展现飞猪在智能对话系统前沿探索中的最新成果。
OPPO算法专家宋阳将出席2024年AICon北京站活动，分享其在Citywalk场景下VideoAgent的设计与实践。他将系统阐述CityWalk Agent的完整交互流程，深入解析各子模块的技术架构与设计逻辑，涵盖视觉感知、语义理解与动态决策等关键环节。作为OPPO在智能视频交互领域的前沿探索，该Agent致力于提升用户在城市漫步场景中的智能化体验。此次演讲将为开发者与研究人员提供宝贵的实践经验与技术洞察。
本文探讨了基于容器技术构建的人工智能智能体基础设施的实践应用，重点介绍了在北京AICon会议上提出的AI智能体工程化落地的最佳实践方法。通过容器化技术，实现AI智能体的模块化封装、高效调度与可扩展部署，显著提升了开发效率与系统稳定性。实践表明，该方案在资源利用率上提升约40%，部署周期缩短60%以上，为AI系统的持续集成与交付提供了可靠支撑。
在AICon北京站上，硅基流动公司分享了其在大模型工程化过程中的关键技术实践，重点聚焦异构算力整合的挑战与解决方案。面对大模型训练对算力的高需求，硅基流动通过统一调度GPU、NPU等多样化硬件资源，构建高效、灵活的底层计算架构，显著提升了资源利用率与训练效率。其技术路径涵盖算力抽象层设计、任务调度优化及容错机制建设，已在多个实际场景中验证可行性。该实践为企业推进大模型落地提供了可复用的工程化范本。
OPPO端侧化算法组负责人宋晓辉将出席AICon北京站，分享OPPO在多模态大模型端侧化应用方面的实践经验。他将深入解析如何在终端设备上高效部署大模型，实现语音、图像、文本等多模态数据的融合处理，并介绍OPPO在实际产品中的落地案例，包括智能影像、语音交互与场景理解等方面的创新应用。此次演讲将展示OPPO在端侧AI技术上的前沿探索，为行业提供可借鉴的技术路径与实践洞察。
