破解AI难题,GOTC分论坛揭秘工程化路径
时间:2025-11-02 11:03:33 259浏览 收藏
欢迎各位小伙伴来到golang学习网,相聚于此都是缘哈哈哈!今天我给大家带来《破解AI落地难题,GOTC分论坛揭秘工程化路径》,这篇文章主要讲到等等知识,如果你对科技周边相关的知识非常感兴趣或者正在自学,都可以关注我,我会持续更新相关文章!当然,有什么建议也欢迎在评论留言提出!一起学习!
当你的 AI Demo 在实验室中表现完美,却在迈向生产环境时遭遇“数据混乱、流程断裂、运维成本飙升”的难题;当团队围绕“该优先保障系统可靠性,还是控制投入成本”争执不下,却始终无法建立统一的评估准则——你可能已经意识到:将 AI 创意转化为可持续的商业价值,真正的突破口在于工程化能力。
2025 GOTC 大会特别设立「AI 应用开发工程化 - 从数据到生产」专题论坛,聚焦“技术落地 + 方法沉淀”,邀请你共同探索 AI 应用从“初步验证”到“长期稳定运行”的通用路径,让 Demo 不再止步于演示,让技术真正驱动业务增长!

为什么这场论坛,每一位 AI 实践者都不应错过?
AI 落地之难,核心在于“工程化环节的模糊与失控”:数据边界不清、角色职责不明、评测机制难以嵌入流程、可靠性和成本之间缺乏权衡依据……这些问题正是本次论坛着力解决的关键痛点。
我们不讲虚的概念,只分享“可执行、可复用”的实战经验:
- 梳理端到端链路:从“价值识别与原型验证”出发,历经“部署上线”再到“持续运营”,拆解各阶段的核心任务 —— 如何为数据设定量化指标?如何明确协作边界?怎样优化运营策略以降低试错代价?
- 直击行业共性难题:针对“评测与治理难融入研发流水线”“团队在风险与成本间难以达成共识”等挑战,提供具备迁移性的决策框架,助你绕开高频“坑点”。
- 呈现真实落地案例:汇集来自不同行业的实践经验 —— 可能是金融领域 AI 风控系统的工程化实施,也可能是制造业中 AI 质检方案的成本优化路径,为你呈现多样场景下的工程化“参考模板”,支持快速借鉴与应用。
哪些人最值得参与?这四类人群请重点关注!
- AI 项目技术负责人:需打通“技术 → 生产”闭环,提升跨团队协作效率与流程稳定性;
- 算法工程师与开发团队:希望突破“重模型轻工程”的局限,实现模型在生产环境中的高效、稳定运行;
- 企业产品或业务负责人:关注 AI 技术的实际转化效果,需在成本、风险与系统可靠性之间做出平衡决策;
- 关注 AI 工程化的研究人员:渴望了解产业一线的真实需求,寻找学术研究与实际应用的结合契机。
? 想了解更多论坛详情,请访问全球开源技术峰会 GOTC 2025 官方页面:https://gotc.oschina.net/
? GOTC 2025 报名通道现已开启:https://www.oschina.net/event/8598047

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关于全球开源技术峰会 GOTC 2025:
GOTC 2025 全球开源技术峰会将以“万源共振,智构未来”为主题,于2025年11月1日在北京亦庄隆重启幕。本届峰会立足全球开源生态,深度聚焦人工智能、云原生、AI增强开发、大模型基础设施、AI安全与合规等前沿方向,汇聚海内外顶尖技术专家、企业代表与开源社区领袖,共同探讨开源与 AI 融合发展的创新机遇与现实挑战。通过主论坛及十余场专业技术分论坛,GOTC 2025 致力于打造一个开放、协同、可持续的技术交流平台,推动技术共享、产业联动与生态共建,助力全球开发者和企业在智能时代中协同发展、共赢未来。
本篇关于《破解AI难题,GOTC分论坛揭秘工程化路径》的介绍就到此结束啦,但是学无止境,想要了解学习更多关于科技周边的相关知识,请关注golang学习网公众号!
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