在AI技术的飞速发展中，企业级人机协同研发范式正经历着前所未有的变革。随着模型参数规模的不断突破和推理成本的持续下降，AI技术已不再是单一能力的比拼，而是转向构建可规模化的智能系统和提升组织级落地能力。2026年，AICon人工智能开发与应用大会·深圳站将聚焦于AI基础设施、大模型系统、智能体工程、数据智能及多模态技术等关键方向，邀请来自腾讯、阿里、华为、百度、蚂蚁集团等50+头部科技企业的技术负责人和技术专家，共同探讨AI技术从能力到系统的转化路径。网龙网络资深技术总监陈洁将发表主题演讲《从AI Coding到AI Native SDLC——企业级人机协同研发范式的演进与落地》，分享如何将个人提效工具转化为企业级AI Native SDLC的经验。
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网龙网络资深技术总监陈洁已确认出席 “AI 原生新范式：Coding Agent 重构软件研发全流程” 专题，并发表题为《从 AI Coding 到 AI Native SDLC——企业级人机协同研发范式的演进与落地》的主题分享。AI Coding 的企业化拐点不是“AI 会写代码”，而是研发组织开始把 Agent 放进需求、设计、实现、测试、评审、CI、度量和夜间自动执行的闭环里。本次分享将结合 2025 年 10 月以来的行业变化，以及公司 AICT Team 在 GitHub Copilot Enterprise、Claude Code、Codex、Gemini CLI / Antigravity、OpenSpec、MonoRepo、AI Testing、Metric Kanban 和 Multica 协作上的真实实践，说明如何把个人提效工具演进为企业级 AI Native SDLC。
陈洁，网龙网络资深技术总监，AI 与 Web3 技术专家，长期致力于人工智能应用创新、企业数字化转型及技术组织建设。现负责公司 AI 与 Web3 方向的技术战略规划、核心能力建设及创新产品孵化。拥有 16 年国际化技术管理与大型系统建设经验，先后任职于日本 Yamaha 总部及美国硅谷上市公司 EHealth，负责全球级企业平台建设、云原生架构升级、DevOps 体系落地及跨国研发团队管理，在企业级架构设计、工程效能提升和技术创新管理方面拥有丰富实践经验。深耕敏捷研发与 DevOps 十余年，熟悉 SAFe、Scrum 等现代研发管理体系。曾担任清华大学 X-lab SDG 开放创新马拉松挑战赛 Web3 导师，持续推动 AI、Web3 等前沿技术的产业实践与生态创新。他在本次会议的详细演讲内容如下：
演讲提纲：
企业内 AI Coding & AI Testing 的真实痛点
代码生成更快以后，瓶颈集中到需求澄清、上下文构建、测试验证、Code Review、CI 稳定性、发布风险和成本治理。
信任和交付仍未闭环，最终的提效难衡量。
2. 从工具采用到 Harness Engineering 工程系统基建
公司级 GitHub Copilot Enterprise + GitHub.com Enterprise 导入，建立从 Copilot Coding 到 Agent Coding 的迁移。
基于 Claude Code、CodeX、Gemini CLI 等头部 Coding Agent，结合 OpenSpec、MonoRepo 的自研 AI Coding & AI Testing workflow，构建全链路 Agent 研发模式。
夜间 Agent 研发、测试任务实施（Pilot）。
Kanban Metric 建立，实时观察 AI Coding / AI Testing 使用状态、质量信号和团队采纳情况。
以上内容围绕三个真实案例：
新需求从 PRD 到 PR。
OpenClaw 自主获取 Bug Issue 到修复，再推动给人类工程师进行 PR。
夜间 Agent 推动尝试和问题。
3. 企业级 AI Native SDLC 流程、管理制度、角色的转变
组织调整，岗职转变。
治理与边界。
如何衡量是否真的提效。
4. 对于未来企业内 AI Coding & AI Testing 的思考
开发 / 测试 Agent 员工导入。
人人都是 QA → 人人都是产品经理？
这样的技术在实践过程中有哪些痛点？
技术推广过程中的适配性，还有就是具体业务的研发场景。通用的解决方案不能很好的支持。还有就是对于游戏引擎的这部分 unreal 代码的 AI 支持不是那么友好。
数据闭环的分析采集等也是非常大的问题，如何有效衡量 AI 赋能的效用
对于指导普通业务团队构建 Harnessing 的 AI 基建部分挑战较大。
听众收益
企业内构建 AI Coding & AI Testing 的技术解决方案；
企业内落地推动 AI Coding & AI Testing 的踩坑经验；
对于未来企业内 AI Coding & AI Testing 的思考。
除此之外，本次大会还策划了AI Infra、推理工程与异构计算、超级个体与蜂群智能的共生进化、迈向机器人 AGI 的关键技术与产业实践、Agent 安全：从风险到可控、端侧智能与 AI 原生终端、AI Agent 高价值商业场景实战等 11 个专题论坛，届时将有来自不同行业、不同领域、不同企业的 50+资深专家在现场带来前沿技术洞察和一线实践经验。
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