AI热榜 Agent 时代，哪些方向正在成为行业关键变量？
50 + 实战案例揭晓答案！
模型参数规模不断突破，推理成本持续下降，开源生态日益繁荣。
当模型能力逐渐成为行业共识，一个新的问题开始浮现：当人人都能获得强大的模型能力之后，真正的竞争力还剩下什么？
答案正在从模型能力本身，转向围绕模型构建可规模化的智能系统；从单点能力提升，转向系统工程与组织级落地能力。
在这一背景下，2026 年 AICon 人工智能开发与应用大会 · 深圳站正式启动。
本次大会将于 8 月 21 日—22 日举办，聚焦 AI 基础设施、大模型系统、智能体工程、数据智能、多模态技术与行业落地等关键方向，邀请来自腾讯、阿里、华为、百度、蚂蚁集团等 50 + 头部科技企业技术负责人、科研机构一线专家，系统性分享前沿洞察与实战干货，共同探讨 AI 技术从能力到系统、从实验到生产的真实路径。
阿里巴巴 Qoder 高级技术专家宋文龙已确认出席 “AI 原生新范式：Coding Agent 重构软件研发全流程” 专题，并发表题为《企业 AI Native 研发流程升级与重塑》的主题分享。
AI Coding 正在推动研发模式从“工具辅助开发”走向“AI Native 研发体系”。
但在企业场景中，个人编码效率提升，并不必然带来组织交付效率提升。
真正的变化不只是“代码写得更快”，而是需求、上下文、协作、验证、交付和组织方式都在被重新定义。
本次演讲将围绕企业 AI Native SDLC 展开，讨论企业如何从单点 AI 工具使用，走向可规模化、可验证、可持续进化的研发生产系统。
演讲将结合 AI 研发成熟度模型、Spec Driven Development、Harness 工程、Loop & AgentTeam，以及 Qoder 和业务实践案例，探索 AI 时代如何成就超级个体，并进一步打造超级组织。
宋文龙，现任 Qoder 高级技术专家。
拥有 20 年 IT 研发经验，加入阿里前，曾担任某互联网公司研发总监、IBM CSTL 高级架构师等职位。
在 AI Agent 开发、企业级软件开发、操作系统研发、云原生互联网架构等技术领域具备丰富经验。
他在本次会议的详细演讲内容如下： 演讲提纲： 问题现状：为什么出码率不等于提效率 AI 让编码更快，但企业效率瓶颈正在迁移到更长的研发链路中；关键不是“AI 会不会写代码”，而是“组织能不能承接 AI 生成”。
方法论：从 AI Native SDLC 到企业 AI 研发成熟度 从软件工程、敏捷、DevOps 到 AI Native SDLC，结合 Prompt、Context、Harness、Loop 的能力演进，建立企业 AI 研发成熟度模型
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