GOTC 2025回顧｜打通數(shù)據(jù)到生產(chǎn)，AI應(yīng)用工程化加速落地

11 月 2 日，全球開源技術(shù)峰會（GOTC 2025）在北京亦莊·通明湖會展中心舉辦，其中「AI 應(yīng)用開發(fā)工程化——從數(shù)據(jù)到生產(chǎn)」分論壇聚焦 AI 應(yīng)用從靈感到落地的全流程工程化問題，邀請多位行業(yè)專家與企業(yè)代表，共同探討如何讓 AI 從 Demo 穩(wěn)健走向生產(chǎn)，構(gòu)建可復(fù)用、可度量、可演進(jìn)的智能研發(fā)體系。

工程化，讓 AI 從「點(diǎn)」走向「面」

論壇由開源中國 Gitee 公有云技術(shù)總監(jiān)羅雅新開場，他帶來主題為《Gitee DevSecOps Agentic 落地與實(shí)踐》的分享，分享中他指出，在智能研發(fā)時(shí)代，AI 不再只是工具，而是主動參與研發(fā)流程的「隊(duì)友」。

Gitee 以 DevSecOps 為核心，打造了覆蓋需求、編碼、測試、交付、運(yùn)維的智能研發(fā)體系：

• 在需求階段，AI 隊(duì)友能基于歷史 Issue 自動補(bǔ)全用戶故事與驗(yàn)收標(biāo)準(zhǔn)；

• 在編碼與測試階段，可主動生成代碼片段、單元測試和安全掃描報(bào)告；

• 在交付階段，自動生成修復(fù) PR、智能評審缺陷并分析風(fēng)險(xiǎn)。

這一體系由 Gitee 自研的 GiEngine 推理引擎和模力方舟 AI 平臺共同支撐，兼容沐曦、天數(shù)智芯等國產(chǎn) GPU，真正實(shí)現(xiàn)了從模型部署、微調(diào)到安全治理的一體化閉環(huán)。

從「數(shù)據(jù)孤島」到「智能關(guān)聯(lián)」：AI 重塑供應(yīng)鏈安全

酷德啄木鳥 COO 李小軍在分享《智能關(guān)聯(lián)與深度洞察：AI 在軟件供應(yīng)鏈全景安全中的聚合價(jià)值》中指出，傳統(tǒng) SAST、SCA、Binary 分析工具往往陷入「數(shù)據(jù)孤島」困境，只能回答「有什么」，卻無法回答「怎么用」。

他提出，AI 應(yīng)作為供應(yīng)鏈安全的「智能關(guān)聯(lián)層」，串聯(lián)源碼、依賴、構(gòu)建與產(chǎn)物數(shù)據(jù)點(diǎn)，形成動態(tài)的安全知識圖譜：

• AI-SAST 實(shí)現(xiàn)語義級漏洞識別與意圖理解；

• AI-SCA 從已知漏洞走向上下文感知和零日預(yù)測；

• AI-Binary 實(shí)現(xiàn)構(gòu)建完整性驗(yàn)證，識別潛在篡改與投毒攻擊。

最終，通過 SCA×SAST 智能漏洞分析、SBOM 比對驗(yàn)證、攻擊鏈自動溯源 等能力，AI 將安全從被動防御轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃宇A(yù)測與自動修復(fù)，讓 DevOps 真正實(shí)現(xiàn)「又快又安全」。

無缺測試：AI 驅(qū)動的全域智能化質(zhì)量保障

蘇州跬步信息技術(shù) CEO 劉軼分享了《從 Demo 到生產(chǎn)：無缺用 AI 為應(yīng)用落地保駕護(hù)航》。他指出，測試是 AI 應(yīng)用能否量產(chǎn)的最后一道門檻。

無缺平臺以大模型為核心，結(jié)合視覺識別與機(jī)械臂執(zhí)行系統(tǒng)，構(gòu)建從需求到測試報(bào)告的全自動化流程：

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  通過 AI 自動生成測試用例與腳本，實(shí)現(xiàn)效率提升 15 倍以上；

• 在復(fù)雜硬件場景中，通過 智能識別 + 自適應(yīng)測試框架 實(shí)現(xiàn)跨設(shè)備測試；

• 與 Gitee DevOps 流水線深度集成，支持全流程質(zhì)量閉環(huán)。

劉軼認(rèn)為，未來測試將全面走向智能化，從「人工驗(yàn)證」轉(zhuǎn)向「AI 決策」，讓可靠性成為 AI 應(yīng)用工程化的可復(fù)用資產(chǎn)。

百度實(shí)踐：AI Coding 的規(guī)模化工程化路徑

百度 Comate 高級研發(fā)工程師王旭帶來的《萬人研發(fā)范式變革：百度智能化研發(fā)探索與工程化落地實(shí)踐》中，分享了百度在內(nèi)部萬人級規(guī)模上落地 AI Coding 工具的經(jīng)驗(yàn)。

王旭指出，工程化是讓 AI 在規(guī)模上真正創(chuàng)造價(jià)值的前提。百度通過構(gòu)建 AI 原生研發(fā)平臺，將 Prompt 工程、數(shù)據(jù)工程與評估工程體系化，實(shí)現(xiàn)了研發(fā)流程從「人力驅(qū)動」到「流水線驅(qū)動」的升級。

此外，他提出「數(shù)字員工」概念：讓 AI 在需求理解、測試用例生成、代碼評審、發(fā)布驗(yàn)證等環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)類人協(xié)作，從而實(shí)現(xiàn)「AI 適應(yīng)人」的研發(fā)新范式。

模力方舟：AI 應(yīng)用開發(fā)的國產(chǎn)化落地路徑

論壇最后，由開源中國模力方舟產(chǎn)品總監(jiān)王柯然分享《基于模力方舟開發(fā) AI 應(yīng)用的最佳實(shí)踐》。

他指出，模力方舟作為 Gitee 面向開發(fā)者和產(chǎn)業(yè)場景的 AI 應(yīng)用共創(chuàng)平臺，已支持超過百款大模型 API，覆蓋模型微調(diào)、Serverless 應(yīng)用構(gòu)建、API 組合、計(jì)費(fèi)分潤等全流程服務(wù)。

平臺依托 Gitee DevOps 基座與國產(chǎn)算力生態(tài)，幫助企業(yè)與個(gè)人開發(fā)者實(shí)現(xiàn)從創(chuàng)意到商業(yè)化的完整鏈路。目前模力方舟應(yīng)用市場已上架 80 余款 AI 應(yīng)用，全面支持國產(chǎn) GPU/NPU 部署，并推出「春潮計(jì)劃」扶持開發(fā)者免費(fèi)上云、零抽成變現(xiàn)。

王柯然強(qiáng)調(diào)，AI 應(yīng)用的壁壘在于工程化，而非模型本身。模力方舟希望構(gòu)建一個(gè)可持續(xù)的共創(chuàng)生態(tài)，讓「AI 應(yīng)用不止能跑，更能活」。

工程化，AI 應(yīng)用走向現(xiàn)實(shí)世界的起點(diǎn)

從供應(yīng)鏈安全到測試閉環(huán)，從代碼智能化到應(yīng)用商業(yè)化，本次論壇呈現(xiàn)出 AI 工程化的一條完整鏈路：數(shù)據(jù)驅(qū)動、工具協(xié)同、Agent 共創(chuàng)、平臺支撐。

無論是 Gitee 的全流程 DevSecOps 智能體系、百度對 AI Coding 的規(guī)模化落地探索，還是無缺測試在多終端場景下的深度適配，亦或是模力方舟構(gòu)建的國產(chǎn)化 AI 應(yīng)用共創(chuàng)平臺，都指向同一個(gè)共識：

工程化，是將 AI 應(yīng)用從「能用」推進(jìn)到「可用、好用、可信」的核心路徑。

AI 正從「模型能力」的比拼，轉(zhuǎn)向「產(chǎn)品能力」與「工程系統(tǒng)」的博弈，唯有打通從數(shù)據(jù)到生產(chǎn)的全鏈路，才能讓真正的智能應(yīng)用落地可行、運(yùn)行可控、商業(yè)可持續(xù)。