不會寫代碼也能造工具？大模型產業應用城市縱深行有解！

“我不會寫代碼和編程，但日常辦公中總有那么多重復性工作，是否有辦法解決？”在廣州站活動開始前，一位參會者的困惑道出了傳統行業從業者面對技術浪潮時的焦慮。

1月17日至18日，“大模型產業應用城市縱深行”活動繼續深入，走進北京、天津、西安、鄭州、廣州、成都、重慶七座核心城市。

與以往側重概念宣講不同，本次系列活動還聚焦于 “如何動手” ，通過一線開發者、架構師和產品經理的實戰分享，清晰呈現了AI工具鏈如何滲入研發、創作、管理與生產的每一個環節，讓技術能力切實轉化為產業效能。

從北方的工業重鎮到西南的創新腹地，一條由代碼、工作流與智能體共同編織的產業智能化新路徑，正變得觸手可及。

天津站：硬核轉型與創意破壁，AI的雙向賦能

1月17日，天津站的活動呈現了AI賦能的兩個極端：一端是重型工業的數字化轉型深水區，另一端則是新興數字內容產業的效率革命。

1. 為工業數字化轉型撬動“三座大山”

“系統全但數據死、協同依賴人工，這是許多硬優勢城市面臨的軟肋。”

唐山愛尚網絡科技有限公司產品總監、CSDN博客專家李小雨從工業實戰視角，直指天津作為“信創第一城”在轉型深水區面臨的數據沉淀、系統適配、協同效率三座大山。

解決方案在于提供一套完整、安全且可落地的技術棧。李小雨介紹了以豆包大模型為核心，結合私有化部署保障（火山方舟）與低門檻開發平臺（Coze）的完整方案。其價值在三大場景中得到驗證：信創代碼遷移實現自動化閉環，攻克架構異構難題；智能座艙構建以意圖為核心的交互體系，超越功能堆砌；港口數據挖掘將紙質單據轉化為業務資產。

2. “一人劇組”成為現實：AI漫劇的效率革命

與此同時，AI正在顛覆內容創作的成本結構。王丹輝揭示了AI漫劇市場的巨大紅利與創作痛點，并展示了“豆包AI漫劇工具”這顆“效率核彈”。

“之前一集成本是3萬，現在是30分鐘完成600元。”這背后是技術棧的全面支撐：大語言模型解析敘事邏輯，Seedance模型實現音畫同步，專屬訓練模型保障風格一致。對開發者而言，其意義在于提供了一個“開箱即用”的完整內容生成Pipeline，將復雜的多模態生成工程封裝為簡易工作流，讓創作者能專注于故事本身，而非技術實現。

重慶站：開發平民化與內容自動化，讓創造力回歸人

1月17日，重慶站聚焦于AI如何將技術能力賦予普通人，同時將專業從業者從重復勞動中解放。

1. “人人都是開發者”的十分鐘革命

“AI編程不是取代程序員，而是賦予每個人創造力，讓普通人也能成為技術創造者。”程序員晚楓在演講中分享了他如何讓不懂代碼的普通人用Trae開發實用網站的實戰經驗。

他現場演示了從需求分析到上線部署的完整四步流程，最終成果是一個收錄50+AI工具的導航站，具有實時搜索、分類展示、收藏推薦等功能。整個過程僅需1小時開發+5分鐘部署，且全程零手寫代碼，傳統開發者從代碼的“書寫者”轉變為需求的“定義者”和系統的“架構師”，可以將精力更多投向設計、邏輯與用戶體驗。

2. 構建內容生產的“全自動工廠”

與此同時，AI實戰派昭意分享了如何用扣子工作流實現10+個公眾號的高度自動化內容生產。

從鏈接輸入到生成可發布文章不到3分鐘，這套系統精準復刻了資深編輯的“策展、解構、仿寫、包裝”全流程。其技術核心在于精細的提示詞工程與工作流編排，這要求開發者深入理解創作邏輯，并將之轉化為可被AI執行的確定步驟。這套自動化系統讓創作者從重復機械的勞動中解放出來，回歸到最核心的策展、審美與決策工作。

北京站：認知升維，從“程序員”到“創意制作人”

1月18日，北京站則引領了一場角色認知的破局：在技術門檻消失后，創造者的核心價值何在？

1. 游戲開發的“AI制作人”范式

“技術普惠的紅利在于，創意價值被最大化。你不再是‘寫代碼的’，而是‘制作人’。”趙夢佳的演講重新定義了開發者的身份。

他系統介紹的“智能代碼、多模態素材、智能靈魂”AI輔助開發三板斧，構建了一個從創意到成片的完整支持體系。對游戲開發者而言，這意味著可以快速原型驗證世界觀，讓AI生成角色、場景、音樂甚至賦予NPC記憶與性格，從而將核心團隊精力聚焦于最獨特的游戲機制和敘事設計上。

2.“一人劇組”成為現實：AI漫劇的效率革命

與此同時，AI正在顛覆內容創作的成本結構。王丹輝揭示了AI漫劇市場的巨大紅利與創作痛點，并展示了“豆包AI漫劇工具”這顆“效率核彈”。

“之前一集成本是3萬，現在是30分鐘完成600元。”這背后是技術棧的全面支撐：大語言模型解析敘事邏輯，Seedance模型實現音畫同步，專屬訓練模型保障風格一致。對開發者而言，其意義在于提供了一個“開箱即用”的完整內容生成Pipeline，將復雜的多模態生成工程封裝為簡易工作流，讓創作者能專注于故事本身，而非技術實現。

西安站：企業級落地，低代碼與RAG的務實之道

1月18日，西安站回歸企業服務場景，探討了AI規模化、穩定融入復雜業務系統的務實路徑。

1. 低代碼+AIGC：企業落地的“冷啟動”捷徑

“AI在toB領域的落地，本質不是讓用戶直接對話大模型，而是給現有業務系統插上AI的翅膀。”葡萄城軟件寧偉指出了關鍵。低代碼與AIGC的融合，成為降低落地門檻的利器。

他分享了使用活字格低代碼開發制造業安燈呼叫系統的案例，借助大模型的自然語言理解能力，在冷啟動階段即達到98%的語義識別準確率，跳過了傳統小模型所需的海量數據標注環節。這為開發者提供了一條明確的技術選型思路：在數據積累初期，優先采用RAG、實體識別等大模型范式。

2. 數據庫與RAG：構建穩定可信的“企業數字分身”

螞蟻集團喬一鳴則從數據庫工程視角，解決了企業級AI的核心挑戰：規模、性能與可靠性。通過OceanBase與powerrag的融合，在千萬級向量數據中實現20ms的查詢延遲。

他提出的多分身協作理論與分層上下文管理策略，為開發者設計復雜企業AI應用提供了寶貴架構經驗——通過多個具有不同專長的AI智能體分工協作、交叉驗證，并在技術層面精細控制上下文，從而在規模擴張時依然保持穩定與準確。

廣州站：智能體在雙引擎戰略下的生態爆發

1月18日，廣州站清晰地展現了智能體發展的兩大并行主題：一面是應用生態的蓬勃興起，另一面是企業級部署必須筑牢的安全與架構根基。

微軟高級云技術布道師盧建暉（Kinfey Lo）聚焦于企業規模化部署的頂層設計。他通過 Microsoft Agent Framework 演示了多智能體協同的潛力，并系統介紹了企業級AI不可或缺的安全與治理體系。

他詳述的Red Team主動測試流程與四大風險防護機制，為技術決策者提供了一套從架構到安全的企業級落地參考。這部分內容深刻闡明：智能體價值的釋放，必須建立在堅實的安全、治理與協同架構之上。

成都站：自然語言編程，觸發產業效率的鏈式反應

1月18日，成都站生動演示了AI如何將開發能力賦予業務人員，同時將工程師的智慧引向更復雜的系統穩定性問題。

1. 自然語言編程：一場“十分鐘革命”

AI實戰派大福的演示極具沖擊力：用一句話生成數據分析應用，30秒打造文檔轉換工具。

“開發周期從數周縮短到十分鐘，這不是優化，是革命。”這改變了工具開發的供給模式——業務人員用自然語言直接描述需求，AI編程平臺將其轉化為可用工具。正如洪定坤所說，這實現了真正的技術普惠，讓業務洞察能即時轉化為生產力工具。

2. 筑牢地基：企業級AI的穩定性工程

在效率革命的同時，涂俊從架構師視角，探討了如何為這些飛速生成的AI應用注入企業級所需的可靠性。

他探討的智能體架構與穩定性工程，正是確保“十分鐘革命”成果能夠安全、穩定融入核心業務的關鍵。這要求工程師從傳統的功能實現，轉向設計容錯、可審計、可監控的AI系統架構。

鄭州站：垂直深耕，AI驅動傳統產業價值再造

1月18日，鄭州站選取了紡織制造與心理健康兩個典型領域，展示了AI在攻堅具體產業難題時的“針灸式”精準賦能。

1. 為紡織制造構建AI“超級工廠”

面對質量合規嚴、數據孤島深的行業痛點，華豫國際董哲朋分享了如何利用TRAE等AI工具，實現自然語言生成業務組件、快速重構遺留系統。試點工廠實現的異常識別準確率98.7%、不良率下降25%等成果，證明AI并非空中樓閣。對傳統行業開發者而言，這提供了一條低侵入、高回報的轉型路徑：在不顛覆現有系統的情況下，通過AI工具逐點打通堵點，積小勝為大勝。

2. 用AI重塑數字心理健康服務范式

在心理領域，大前端工程師高夢陽則聚焦于資源不均、支持難持續的痛點。通過TRAE的情感計算與對話技術，構建能提供全天候、個性化支持的系統。這一實踐的關鍵在于，將專業的心理學知識沉淀為可被AI調用的“數字能力”，從而延伸專業服務的邊界，實現對更廣泛人群的精準觸達與及時干預。

產業工具何時才能真正用起來？

連續兩周，縱貫十城，一條主線愈發清晰：大模型正在從“技術話題”疾速蛻變為“產業工具箱”。這個工具箱里，既有Coze這樣的智能體組裝平臺，也有TRAE這樣的自然語言編程利器，還有覆蓋代碼、圖像、音視頻的全套內容生成套件。

其意義遠不止于效率提升，更在于開發權下放給業務人員，技術不再是一堵需要仰望的高墻，而是一張可以按需抽取的藍圖。

那么，當工具觸手可及。接下來的問題是：你將用它構建什么？

而這趟探尋AI與產業融合的旅程，遠未結束。作為開發者與產業之間的連接器，CSDN將在2026年持續推出“大模型產業應用”系列活動。我們將走進更多城市，深入更多場景，搭建更直面痛點的對話平臺，匯聚一線實戰者的真知灼見。我們的目標始終如一：在大模型時代，助力將技術能量轉化為解決實際問題的產業方案。

下一次的活動，期待與你共同見證，用一行行代碼、一個個智能體，真正撬動產業的未來。