QCon 全球软件开发大会是由极客邦科技旗下 InfoQ 中国主办的综合性技术盛会，每年在伦敦、北京、纽约、圣保罗、上海、旧金山召开。自2007年3月份开始举办以来，已经有超万名有多年从业经验的技术人员参加过QCon大会。QCon 内容源于实践并面向社区，演讲嘉宾依据热点话题，面向5年以上工作经验的技术团队负责人、架构师、工程总监、开发人员分享技术创新和实践。

QCon 全球软件开发大会·2025上海站

时间：2025年10月23日-10月25日
地址：上海

 演讲专题

Agentic AI

本专题将深入探讨 Agentic AI 的核心技术，包括自我学习、决策制定、情境理解以及多智能体合作等关键能力。我们将分析智能代理 AI 如何提升行业生产力，并为各个行业带来革命性的改变。
具身智能：当 AI 学会“动手思考”

如何让 AI 的“大脑”和“身体”协同工作？如何构建能够在复杂环境中自主行为的 AI 系统？ 本次专题将邀请全球顶尖研究者、工程师和创业者，探讨具身智能的关键技术、应用场景以及未来趋势，共同探寻这一新兴领域如何推动下一代 AI 的发展。
端侧大模型的创新与应用

本专题将聚焦端侧大模型关键技术，如：端侧大模型轻量化关键技术、异构环境下大参数量模型推理优化技术、端侧大模型应用实践案例和用户价值以及端侧大模型的未来趋势等，通过本专题，听众能够从不同的视角了解到大模型时代下端侧 AI 技术的演进方向、应用潜力和未来发展趋势。
AI 重塑视觉创作体验

人工智能的迅猛发展正在重塑视觉创作的生态。从概念构思到最终呈现，AI 技术已深度融入影视制作、游戏开发、音视频等，不仅大幅提升创作效率，更拓展了艺术表达的无限可能。本专题将带您深入探索 AI 如何重构视觉创作范式，并为行业带来颠覆性变革。
金融大模型的工程化实践

在金融行业，大模型（LLM）已从技术热点转向实际业务应用。本专题聚焦金融大模型的工程化落地，邀请头部金融机构、AI 技术专家和行业实践者，分享从大模型选型、大模型集成、大模型的场景应用以及大模型的幻觉问题解决 的全链路经验。
大模型驱动的制造革命

工业大模型不是简单的 AI 工具升级，而是一种范式的转变。本专题将聚焦“大模型 + 工业”的融合趋势，讨论大模型在工业场景中的落地实践、面临的挑战与未来的机遇。我们将结合案例与技术演进路线，剖析从传统自动化到智能决策的跨越路径，并尝试勾画“工业操作系统”的未来形态。
模型训练与微调

本专题将聚焦于模型训练与微调的实战技巧，邀请行业专家分享他们在实际项目中的经验与见解。我们将探讨从数据准备到模型部署的全流程实践，揭示模型训练与微调的最佳实践和未来趋势。
大模型推理的工程实践

大模型推理不仅需要处理海量数据，还需要在高并发和低延迟的环境下稳定运行。本专题将聚焦于大模型推理的工程实践，探讨如何通过技术创新、架构优化和工程实践，提升大模型推理的效率和可靠性。
Vibe Coding

AI 正在让人类编写软件的方式从高级编程语言往自然语言转换，Vibe Coding 突然成为了一个新的 Buzz words。本专题旨在探讨基于 AI 实现 Vibe Coding 效率倍增的案例，在研发 Vibe Coding 产品的过程中积累的工程和产品经验，AI Coding 的模型能力建设等。
AI 搜索技术的深水区

搜索引擎是连接人与信息的重要桥梁，近年来随着大模型技术的不断发展，AI 搜索相较于传统的搜索引擎有着独特的优势，正扮演着越来越重要的角色。本专题聚焦于 AI 搜索的基础技术、前沿探索、工业界落地等方向，为听众带来一场精彩的技术分享。
多模态融合技术与创新应用

本专题将聚焦四大关键维度，重点讨论如何构建统一的语义空间实现模态间深度理解、面向实时场景的多模态信息融合技术演进、大模型与企业系统的无缝集成实践、从实验室到生产环境的技术落地路径，为参会者提供企业如何将大模型从技术认知到商业落地的完整价值闭环。
AI4SE：软件研发提质增效实践

越来越多的企业将 AI 工具应用到软件开发的全流程（包括需求、开发、测试、部署和运维各个环节）中，提升软件开发的效率，质量和安全。本专题将挖掘 AI 工具落地企业软件研发过程的实践案例，探讨工具选型、场景选择、技术实现、 ROI 评估等问题，少走弯路。
加速与反哺：AI 时代的可观测实践

LLM 的推理能力与生成式 AI 的数据理解能力，为可观测技术（尤其是 AIOps ）的演进提供了全新思路。模型训练需要可观测性保障资源效率与稳定性，LLM 应用落地依赖实时监控以优化性能与用户体验。本专题将围绕 AI 与可观测技术的双向赋能。
大模型驱动的智能数据分析

本专题将聚焦于大模型在智能数据分析中的最新应用及核心技术，探讨如何利用大模型实现数据的可信分析、可视化呈现、自动洞察决策及主动式数据服务。包括工程架构、算法实现、产品范式、业务价值等，揭示未来数据分析的发展趋势和边界。
大模型安全：当 AI 学会欺骗 AI

随着 AI 模型的复杂性和自主性不断增加，它们不仅能够处理复杂的任务，还可能被用于欺骗其他 AI 系统或人类用户。本专题将深入探讨大模型的内在安全能力、大模型的外部安全围栏、大/小模型协同的综合检测方案等，听众将从中相关案例实践中获得宝贵的参考。
从“炫技”走向“实用”的 AI 产品

尽管大模型的性能不断提升，真正能被用户使用、创造商业价值的“AI 好产品”却依然稀缺。本专题旨在围绕“如何将大模型打造成用户喜欢、市场认可的好产品”，系统性地探讨从产品设计、用户体验、技术工程、商业模式到组织协同的完整链路，推动 AI 从“炫技”走向“实用”。
从一流技术到一流管理

本专题面向技术管理者、CTO、研发团队负责人及有志于提升管理能力的工程师，提供可落地的管理方法论与实战经验，帮助听众掌握关键技能和实践方法，并从成功案例中获得宝贵的参考。
AI 中间件：加速智能应用开发

本专题将聚焦 AI 中间件的关键技术、行业实践与未来趋势，邀请来自企业、学术界的专家，分享他们在 Agent 架构设计、多模态智能协作、生产环境落地经验 等方面的前沿探索。
混沌工程与全链路压测实践

最好的系统不是永不崩溃的系统，而是每次崩溃都能变得更强的系统。混沌工程与全链路压测是现代分布式系统稳定性保障的两大核心手段。本专题将讨论双场景的韧性协同、双实践的闭环协同等提升系统可靠性的前沿方法和实践。
Data Infra for AI

数据技术作为支撑 AI 技术发展的重要一环，将面临哪些挑战和革新？本专题将从 LLM、多模态数据处理、多模态数据湖、多模态数据管理等方向，结合头部企业实践，探讨大模型时代的 Data Infra 演进方向。
AI 与跨端的高效融合

在可预见的未来内，一码多端技术对于各家致力于精细化运营用户群体的企业来说都必不可少。本专题将邀请多位业界顶尖技术专家，分享他们在 AI Coding 与跨端 / 客户端研发上的先行探索和最佳实践。
基础设施开源技术架构的挑战与未来

在过去的三年中，基础设施开源软件随着大模型应用的加速而产生了翻天覆地的变化，本专题邀请在过去 QCon 出镜过的基础软件开源领域的大咖们来从他们的视角，回顾他们所在的领域的发展和面临的挑战，

退票说明：不支持退票 可在规定时间内更换参会人

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5. 遇到极端情况会议取消，主办方责任仅限于退回已支付的票款。

门票费用中包含

大会通票

1. 10月23日-10月25日大会通票，包含所有主题演讲和专题演讲；
2. 大会期间展区参观或参与互动，各种小礼品的搜集；
3. 晚场活动的参与，与讲师面对面交流的机会；
4. 10月23日-10月25日三天午餐，签到时发送，丢失不补哦；
5. 10月23日-10月25日茶歇等；
6. 不包括住宿费用。