赋能开发者，腾讯云与你共探AI提升十倍生产力之路

引言

AI 技术发展迅速，对于开发者而言，AI 既可能是提高生产力的神兵利器，也可能成为职业生涯潜在的“威胁”。开发者如何与 AI 协同进化，提升个人能力和价值；如何利用提高 AI 生产力，推动企业创新，实现降本提效？

4 月 13 日，由腾讯云 TVP、CSDN、中电光谷联合主办的【AI 提升十倍生产力——Techo TVP 技术沙龙】在长沙正式召开，邀请五位 AI 领域的杰出技术专家进行技术解读，分享企业最佳实践经验和创新探索思路，共同探讨 AI 提高十倍生产力的秘诀。

AI大模型赋能企业IT平台智能化升级

AI 大模型正推动企业 IT 平台的转型，逐渐在自动化流程、安全管理、产品创新等多个领域发挥重要作用，在实际落地的过程中，企业如何利用 AI 大模型进行智能化升级和推动业务创新？

融链科技董事长、腾讯云 TVP 李颖悟在《AI 大模型在企业 IT 平台的融合趋势及应用案例》的主题报告中，深入分享其独特见解。

融链科技董事长、腾讯云TVP李颖悟

李颖悟详细介绍了企业信息化的发展历程，从早期的业务操作电子化到业务流程信息化，再到业务和管理的数字化，如今来到业务决策智慧化阶段，AI 大模型赋予企业信息化系统更多的价值：例如更高的效率，AI 大模型帮助企业IT平台更高效地处理数据，提高工作效率；又如更低的成本，它减少企业 IT 平台的人力成本，降低运营成本；还有更好的用户体验，AI 大模型可以提供 24 小时在线的智能服务，增强用户体验。

李颖悟分享 AI 大模型可在智能客服、数据分析、自动化流程应用、AI助理等领域与企业信息化系统可进行更深度的融合。随后他列举具体案例说明AI如何帮助企业提升效率、降低成本、增强智能化程度和改善用户体验，如帮助展通集团构建安全生产管理系统，通过整合物联网设备实时数据、运用 AI 和区块链技术，有效提升数据的实时性和不可篡改性，还强化对潜在风险的预测和响应能力。在城市建设上，携手打造字解数梯电梯维保平台大模型应用，让 AI 实时监控电梯的运行状态，还能帮助维修工人辅助诊断。又如通过构建立辰科技 AI 测聘平台，解决应聘者和企业的沟通效率，AI 帮助 HR 智能筛选简历、提供智能测评等，大大提高招聘效率。

与此同时，他提出了大模型在应用中常见的问题：数据积累少，多样性不足；数据质量不高，要做大量的数据清洗和标注工作；如何确保数据安全性；如何控制大模型的开发、部署和维护成本；如何和业务结合开展创新应用，真正产生价值等。

对此，李颖悟团队提供企业数智化服务，服务内容主要包括数智化转型的战略规划与咨询、业务优化重塑以及技术方案的具体实施与定制化模型的构建，旨在助力企业全面步入数字化时代并最大化利用自身资源创造价值。

最后，李颖悟展望道，未来将有更多专属、自建模型将率先在中大型企业涌现。他鼓励企业寻找自身业务领域的独特应用场景，充分利用现有技术和数据资源，推动 AI 大模型在企业的落地与创新应用。

RPA+大模型强强联手为企业发展加码

北京来也网络科技有限公司联合创始人、首席产品官，腾讯云 TVP 褚瑞在《大模型驱动的智能自动化》的分享中，详细阐述大模型在智能自动化中的应用现状、挑战以及未来趋势，并通过实际案例展示通过结合大模型与 RPA 技术，推动企业实现数字化转型和业务效率提升。

北京来也网络科技有限公司联合创始人、首席产品官，腾讯云TVP 褚瑞

RPA 可自动执行大量重复性高、规则性强的任务，有效提高工作效率，当前 RPA 在财务管理、人力资源和运营等领域有广泛应用。

结合 RPA 和 AI 技术来解决工作中需要人力完成的任务，可称为“智能自动化”。随着大模型时代的到来，将 RPA 和大模型结合，两者形成一个良好的互补。因为 RPA 基于规则，擅长结构化数据处理，以端为主，执行能力强等；大模型基于概率，擅长非结构化数据处理，以云为主，具有推理和决策，这两者结合起来，褚瑞形容是“天生地造的一对”。

他进一步阐述道，将大模型与 RPA 结合后，可形成两种应用范式：更智能的自动化和更自动的智能化。其中，“更智能的自动化”范式入口是 RPA，利用大模型将 RPA 增强，从而覆盖更多的工作；而“更自动的智能化”的入口是智能助手，可以更方便、更灵活地指挥智能助手完成工作，以覆盖更多的人群。

展望未来发展，褚瑞有以下洞察：发展趋势将由大炼模型到炼大模型，大模型就像今天的云计算一样，没必要每个企业都建私有云，而是“集中力量办大事”，开发者如何基于大模型做出有价值的应用才是王道。

此外，大模型和传统程序开发是完全不同的体验，大模型有传统程序难以实现的优点，同时可能存在“偷懒”等缺点，需要将两者结合起来开发运用，降低开发遇到的挑战。

同时他给出忠告，面对大模型驱动的智能自动化时代，开发门槛不断降低，开发者需提升自身价值，成为复合型人才，才是破局之道。而对产品经理而言，需要及时更新认知，找到大模型的价值，并积极应用在业务中。

从数字人到数智人助力重塑千行百业

如今，AI 技术已润物细无声地融入千行百业中，不断改变我们工作、生活的方方面面，例如在 2022 年冬奥会上，央视频 AI 手语主播“聆语”被大众熟知出圈，它帮助听障人士更好地理解手语表意，感受冬奥魅力。

腾讯云智能高级产品架构师 李镐在《数智人助力开发者重塑千行百业》的主题分享中，围绕数智人在企业数字化转型中的应用和未来发展进行详细介绍。

腾讯云智能高级产品架构师 李镐

数字人概念由来已久，早在二十年前，腾讯的 QQ 秀可视为数字人的雏形。李镐介绍道，如今数字人在社会认知与技术创新的双轮驱动下蓬勃发展。一方面，公众对于数字人的认知日益加深，伴随元宇宙概念的普及以及国家政策对相关技术的大力支持，市场需求呈现爆炸式增长，加上数字人网红的亮相，大家对数字人的期待值不断提升，吸引更多开发者和企业探索数字人的创新应用。另一方面，随着数字人建模、渲染等技术成熟，生态和标准等底层支撑数字人产业蓬勃发展。

李镐观察到数智人有以下发展趋势，一是随着大模型的引入，在原本拥有“好看皮囊”的数字人再赋予“有趣的灵魂”，使数字人具备智能分析和决策能力，从而在企业应用中发挥更大作用。数智人与大模型紧密关联，大模型成为其智能化的核心驱动力，将进一步提升数字人的实用性和商业价值。

二是得益于自动化工具和大模型技术的发展，数智人制作效率提高，制作成本将更低、门槛更低。

三是未来每一家公司都可能需要一个数智人，数智人技术将深入应用到千家百户，普惠大众。

腾讯凭借自身的 AI 技术和大模型积累，推出了一系列数智人产品和服务，服务诸多行业客户。腾讯还为开发者和企业提供一站式数智人平台，结合大模型能力和交互 API，让开发者可以快速、低成本地开发定制化数智人应用，今年还将推出全套 iPaaS 工具箱，让开发者可以在天级别完成过往 1-2 个月才能完成的垂类场景应用，快速抓住市场机遇完成商业化落地。

目前，数智人可应用于企业经营全生命周期，李镐着重分享了在品牌宣传、数智化营销、用户运营、客服服务等领域，与合作伙伴携手打造出国家博物馆数字人讲解员、“数字总裁”、3D 卡通数智人、税务大厅智能引导等前沿应用，助力重塑千行百业的服务形态，实现“数字人”到“数智人”的智能化升级。

作为新一代多模态人机交互系统，腾讯云智能数智人具备形象生产、交互对话、音视频播报等核心能力，特别是支持 2D 精品、2D 小样本、3D 写实、3D 半写实、3D 卡通等多种形象类型选择。其中，2D 小样本数智人形象效果市场领先，产品矩阵市场最全，包含专属口型、通用口型、4K 高清以及多风格照片数智人全系类产品。

此外，依托腾讯云行业大模型与数智人形象生产工厂内置的丰富 AI 算法模型，数智分身复刻缩短至 1 小时，成本低至百元级别，且独家支持客户全流程自助，在客户服务、AI 面试、智能问诊、1V1 陪练等新兴场景应用深度大幅提升。

目前，腾讯云智能数智人已入职金融、传媒、文旅、出行、政务等多个行业场景，作为“数智员工”，践行着服务于人的理念。

实践出真知，水羊AI创新应用与落地实践

在本次沙龙上，多位嘉宾强调 AI 需与实际业务结合，方能创造更多实际价值，帮助我们开发者厘清思路，逐时代浪潮。

水羊 AI 技术负责人 胡正军结合自身丰富的实践经验，通过多个真实案例介绍水羊公司如何落地AI技术，展示AI在提高工作效率、节省成本和创新业务流程等方面的积极作用。

水羊AI技术负责人 胡正军

在水羊的日常工作环境中，通过将 AI 机器人集成到企业内部协同办公软件里，帮助员工高效完成翻译、OA 流程、智能搜索、图片创作等工作。例如由于公司业务涉及众多海外品牌，员工常常进行跨国沟通，针对大量邮件和文档翻译工作，员工只需将内容发给 AI 机器人，就能快速完成翻译任务，显著提高翻译效率，提升员工工作效率。自从 AI 机器人上线后，每天有两三 百名员工使用，每月约有上千名员工将它运用在工作中，AI 机器人在企业内部应用较广。目前团队正在探索更多创新场景，例如让 AI 机器人可以直接处理 PPT 或 Word 文档的翻译，无需员工逐句复制粘贴，大大节省了时间。

检索、总结信息，是每位员工日常工作、学习中都有的需求场景。员工可将长文章发给 AI 机器人速读，并生成摘要总结，帮助员工提高阅读效率。在信息检索上，AI 机器人可根据员工的意图，提取搜索关键字和内容，快速回答员工问题。商品在营销过程中，创意海报是关键的手段之一。利用 AI 机器人，员工一句话实现创意草图设计，有效提高和设计师沟通效率。此外，AI 机器人在办公流程自动化方面发挥大作用，员工可以一句话快捷发起请假流程，大大节省行政和办公事务的时间。

水羊拥有丰富的产品矩阵，在不同的营销活动中常常需要准备不同的营销话术，这部分的工作量大。在文案生成场景中，使用 AI 构建高效的产品话术生成系统，员工通过输入产品或活动介绍文档，机器人能按照预设模板一键生成客服所需的标准话术，减少了人工编写话术的工作量，每月可节省大量工时。不仅如此，AI 还用于批量生成客服培训考试题目，降低人力资源消耗。

在文案审核场景中，AI 能帮助员工审核客户话术、检查风险词，如检测产品宣传材料是否符合法规要求，避免含有违规词汇的图片或文案发布，保证品牌形象和业务合规性，避免违反相关规定导致商品被迫下架的风险。此外，AI 也被应用于话术复核，不仅对 AI 自动生成的话术进行二次确认，同时也核查人工撰写的话术内容，确保准确性。除了上述场景，AI 还在其他业务环节发挥作用，比如简化商家地址修正流程、协助复盘售后问题单的原因分析以及对编程过程中的代码编写辅助等。

胡正军表示，我们探索 AI 技术的落地应用过程中，不能盲目追求技术本身，需要让技术与业务结合，找到 AI 真正解决的企业业务痛点与落地方式，真正推动企业数字化转型与效率提升。水羊正是如此，在探索和实践 AI 的过程中坚持寻找符合业务实际、易于标准化实施的场景，逐步推进 AI 技术在企业内的融合与发展，帮助员工解放生产力。

解放程序员双手AI驱动下的Design to Code

作为一名开发者，我们在开发的过程中常常思考如何能提高代码开发效率，更好地专注创新工作？

湖南昊宇辉锋智慧科技有限公司 CTO 张吉贵也不例外，探索通过 AI 将设计稿转代码，降低前端开发人员手动编写代码的繁琐，提升开发效率。在本次分享中，他聚焦探索 AI 驱动的 Design to Code（设计稿转代码，下文简称 D2C）技术的实践。

湖南昊宇辉锋智慧科技有限公司CTO张吉贵D2C 涵盖三个步骤：一是布局还原，二是组件识别，三是业务逻辑处理。张吉贵通过整合 Figma 等设计工具的 API，结合 AI 算法，实现设计稿的自动化解析和代码生成。尽管这一过程中存在布局还原准确性、组件识别和业务逻辑映射等难题，但目前已有初步成果，可以生成具有一定质量的前端代码，减轻开发人员工作负担。

张吉贵表示，当前 D2C 技术尚未达到完美状态，存在实现成本较高、行业没有标杆产品、用户习惯培养难度大、需要精通设计工具、了解设计行为习惯等难题，但张吉贵团队正在尝试通过各种方式去打破这些壁垒，让产品更加完善，让 D2C 成为设计和研发的桥梁。

观点碰撞，开放交流

除了上述技术分享外，本次技术沙龙注重交流与互动，在最后的 AI 技术大辩论环节中，五位演讲嘉宾同台，针对 AI 时代开发者最关心的热门话题，随机抽取持方，展开精彩的辩论。

圆桌对话环节

AIGC真的会取代作者、程序员等知识工作者吗？

李颖悟抽取到了“不能取代”的持方，他从这几个方面进行了阐述：首先，AI 生成的质量很大程度依赖于用户的输入提示词质量，其次，生成后的内容往往需要人工后期调整来完善内容和补充个人观点；再者，以编程为例，AI 生成代码片段后，仍需要开发者优化和处理业务逻辑，完成细节的工作。因此，AI 大模型能够显著提高作者、设计师和程序员的工作效率，尤其在处理简单或重复性任务上，但它并不能完全取代人工创作，相信在可预见的未来内，大部分创造性工作仍将需要人类亲自完成。

而抽到“会取代”观点的褚瑞则选择人与人的竞争关系作为切入点进行反驳，随着 AI 的发展，尤其是 AIGC 等技术的应用，程序员的价值将面临巨大挑战。他强调，并非直接是 AI 取代个体，而是通过 AI “武装”更多人，可能会取代固步自封、不求改变的程序员。他建议开发者应持续学习和适应新技术，才能避免被时代淘汰。

反方另一代表李镐表示，AIGC 技术并不会完全取代现有的工作。首先，从褚瑞老师的观点延申，如同汽车并未淘汰马车夫而是促使他们转型成为汽车的司机，AI 无法淘汰适应变化的人，可如果还坚守马车不愿改变的，则被取代；其次，AI 在工作中扮演高效助手的角色，类似一位实习生，它能高效完成特定任务但缺乏独立完成整体工作流程的能力。所以我们在与 AI 协作过程中，仍需要负责定义、拆解任务、监控执行过程和评估结果等工作。最后，还是以程序员为例，AI 或许能承担部分编程工作，但理解和洞察客户需求、灵活沟通和处理复杂人际关系等人类技能是 AI 无法替代的。

正方代表胡正军则表示，AI 和先进的生产力工具会逐渐取代部分工作。以张老师分享的 D2C 为例，原本由程序员编写的代码，未来可由产品经理设计原型后直接生成代码，这样一来，可以说是取代了部分程序员的工作量。此外，以前很多企业配备 DBA 这类岗位，未来将云服务普及下，逐渐被云厂商提供的标准化服务取代，可能未来一些中小企业不再需要专职的 DBA，这也是一种取代。随着国家对数字化建设的推动和标准化进程的发展，未来企业里一些技术人员的角色将被更高效的服务和工具所替代。

AI浪潮是否会改变现在互联网厂商格局，诞生新的巨头公司？

持否定立场的李颖悟认为，由于大模型研发投入巨大，需要一定的人才储备，普通企业可能没这方面的积累，而互联网公司在相关人才储备和技术积累上更具优势。因此，在未来的人工智能领域中，他认为互联网公司将占据主导地位。

持肯定立场的褚瑞提出不同的看法，人们将大模型的横空出世与蒸汽机的发明相提并论，认为大模型作为一项划时代的创新技术，有可能像蒸汽机引领工业革命那样，开启全新的时代，同时催生出一批新的领军企业，正如历史上的朝代更替，这是正常的社会演进现象。

反方立场的李镐从以下几点原因，分析 AI 浪潮不会改变现有的互联网厂商的格局：第一，算力制约。如果一个 AI 企业要实现颠覆性成果需要庞大规模的算力支持，对于AI初创公司而言，受限于高昂成本和供应限制，难以拥有大规模自建算力，主要依赖云厂商租赁算力。第二，用户付费意愿低。对于 C 端用户来说，不愿意直接为大模型技术付费，而 B 端用户仅愿意为解决具体业务场景的应用付费，而非技术本身。第三，行业应用场景多。企业应用场景不同，需求各不相同，有一些企业还需要高度定制化，大模型难以满足所有行业应用场景的需求，从而无法形成一个能够通吃各行业市场的单一公司，未来的市场将会呈现百花齐放的局面。

正方立场的胡正军从不同的角度谈到，目前互联网已深入到我们生活的方方面面，完全取代不现实，但在某个或多个领域，随着技术发展，从长远来看，有一些 AI 技术可能会带来颠覆。例如 AI 搜索很可能取代传统搜索，即使是现有互联网巨头也可能自我革新。此外，胡正军提到人形机器人是未来 AI 发展的重要趋势之一，随着 GPT 等技术进步及与物理硬件结合，人形机器人的智能化程度将有所提高，成本亦有望降低，未来有机会如同汽车一样普及，有可能在一定程度上颠覆现有的互联网服务模式，从而取代一部分互联网功能。

AIGC给普通开发者/创业者带来了更大机遇，还是提高了门槛？

持正方论点的李颖悟表示，AI 技术为普通开发者带来前所未有的机遇，原本需要庞大团队协作才能完成的工作，借助 AI，个体可完成从前需要跨多个专业领域才能处理的任务，使得创业门槛降低，如今一个人凭借创意想法便有可能成就一番事业。据观察，许多成功且规模庞大的公司往往初始团队精简。我们正迎来新的时代，AI 让更多人有机会实现原本难以触及的梦想，把握住曾经错过的机会，因此 AI 时代为我们提供更大的发展空间和机遇。

持反方论点的褚瑞则表示，随着 AI 的普及与发展，知识工作者的入职门槛实质上有所提高。如同原来司机是一种职业，随着汽车的普及，司机从稀缺技能转变为大众技能后，对司机的综合素质要求却随之增加，知识工作者亦然，仅掌握基本技能在 AI 时代可能并不足够，还需具备更多高级能力和综合素养。

紧接着，正方立场的李镐从 AIGC 带来生产力的提升和更大的市场规模谈起，如司机职业随着汽车技术的发展而普及，现在很多人业余也可以开车接单。其次，AIGC 将我们从重复性劳动解放出来，让我们更专注于创新思考和流程优化。最后，凭借 AI 工具，让一个人成为一个团队，增强个人创业者的单兵作战能力，独立承担起以往需要多人团队完成的信息化项目，这为更多个人创业者创造了更多机遇。

反方立场的胡正军表示，话题提到了两种角色：AI 对于创业者而言有更多的机遇，因为他们通常具备较高的综合素质和资源优势，然而，对于大多数普通开发者来说，AI 则构成了较大的挑战。在技术快速发展下，普通开发者面临被精英开发者替代的风险。开发者不能单单满足于编码实现，需不断提升自我，不仅要强化技术能力，更要学会深入理解用户需求、有效沟通并挖掘潜在需求，紧跟技术与市场变化的步伐，否则将无法适应行业变革，进而遭遇职业生涯的挑战。

AI浪潮席卷，个人开发者最核心的立足之道是什么？各行各业该如何布局转型？

李颖悟认为，AI 浪潮席卷下，个人和企业应紧跟时代步伐。对于科研机构的研究者，应深入钻研算法和技术，寻求创新，提升效率；对于开发者来说，应更多关注 AI 技术在实际业务中的应用，找到企业痛点与 AI 结合，真正用 AI 技术解决实际问题，为企业创造价值。

褚瑞表示，企业和个人都要找到属于自己的“井冈山”，在当今竞争激烈的环境中，企业和个人必须明确自身的核心竞争力和不可替代性，构建稳固的“护城河”。

李镐谈到，首先，个人和企业未来立足的关键在于持续学习，积极拥抱新技术、新工具，并将它们应用于生活和工作中。当面对大模型等快速迭代的技术时，我们更要与时俱进。其次，应分析和拆解个人或企业业务，分析哪些工作可被 AI 代替的，哪些不会被取代；同时我们需强化自身无法被 AI 替代的优势，如情绪价值、沟通能力等。最后，拥有 AI 技术的人应当利用自身优势来帮助尚未适应 AI 变革的传统行业，通过技术革新去改变和引领这些行业的发展。

胡正军建议开发者在应对 AI 的发展时可采取两条策略：一是成为 AI 技术专家，指导他人，二是专注于短期内 AI 难以替代的工作，如架构设计、管理等方向。对于企业，尤其是传统企业，如果面临员工对 AI 接纳度不高等问题，可通过培训、案例展示、激励机制等方式培养全员使用 AI 的习惯，多运营推广，将 AI 融入业务实际，实现价值创造，而非仅依赖 IT 人员推动技术层面的应用。在推广落地 AI 过程中，让用户亲身参与和体验，共同挖掘和落地 AI 应用场景。

张吉贵以亲身经历分享，面临大模型的更新迭代，较早关注和适应新技术的个人和企业能更好地规避技术局限性，并高效利用工具提升业务处理能力和竞争力。IT 行业将越来越卷，开发者需不断更新知识储备，找准自身优势，紧跟前沿技术，以适应日益激烈的行业竞争环境。对于企业而言，采用 AI 大模型技术不仅是一种提效手段，更是增强自身竞争力，否则将面临被采用先进工具的同行降维打击的风险。

结语

伴随一轮又一轮嘉宾们精彩的辩论交流，此次 Techo TVP 技术沙龙·长沙站也进入了尾声。通过本次活动，开发者更直观地感受到 AI 对生产力提升的重要作用，也收获来自企业专家、技术领袖更专业的建议与分享。

未来，【Techo TVP 技术沙龙】将走进更多城市，腾讯云 TVP 将携手更多合作伙伴，持续通过最用心的分享、最前沿的洞察、最实际的观点，为开发者朋友献上更多技术盛宴。

注：公众号后台回复【长沙AI】，即可获取活动讲师PPT完整内容资料~

现场花絮集锦