商汤科技”从炫技到实用:AI 产品价值闭环”演讲大纲及内容整理

AI 企业落地现状分析

MIT 调研数据

  • 95% 的企业 AI 落地失败:MIT 调研显示,过去一年多超过 95% 的企业侧 AI 落地项目失败,只有 5% 的企业在 PNL(损益表)上看到了 AI 的价值
  • 技术与企业节奏错配:技术发展过快,企业在节奏和决心上存在错配
  • 自建效率低下:企业自建 AI 解决方案的成功效率是外部专业供应商的 1/3
  • 前台应用效果不佳:虽然期望 AI 在前台工作带来价值,但现在证明有效的主要是后台自动化
  • 员工与管理层利益冲突:CEO 希望 AI 降本增效,但员工担心失业,会自己采购 AI 工具而不使用企业内部的 AI 系统
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AI × 大前端性能稳定性:快手亿级 DAU 下的智能诊断实践

近期AI赛道异常“内卷”,硅谷甚至出现了“996”乃至“007”的新闻。AI在编码(如Cursor、Anthropic)和解决复杂问题(如ACM竞赛夺冠、IMO金牌水平)上的表现,似乎已超越大部分程序员。

这引发了一个普遍的焦虑:AI coding + AI debug 是否将形成一个完美闭环,从而替代程序员?
然而,在快手这样拥有亿级日活(DAU)的复杂业务场景中,我们的实践表明,需要冷静看待这一议题。AI并非替代者,而是团队产出的放大器。今天的分享,将围绕快手在性能稳定性领域如何利用AI进行智能诊断与实践,揭示AI在真实工业场景中扮演的角色。

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AI Coding 实践:PRD 到代码直出的探索

  • 分享分为四个环节:
    1. AI Coding 在客户端领域的发展阶段与现状
    2. 客户端AI Coding的关键解法
    3. 实际业务场景与需求分析
    4. 总结与展望

AI Coding 发展史和现状

AI模型发展速览

自2017年Google提出Transformer后,AI在各领域实现突破。
2023年起,大语言模型商业化加速,年增速达30倍以上。
AICoding 领域是发展最快的学科之一,因为反馈机制明确(“对就是对,错就是错”)。

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这边文章是 Qcon 上海站 2025 来自支付宝的KMP分享总结, 主题为”AI Agent编码助手实战:面向KMP原生跨端实现研发提效”
文章参考: 支付宝 MYKMP 原生跨平台解决方案
文章参考 : AI Agent 编码助手实战:面向 KMP 原生跨端实现研发提效

AI Agent编码助手实战:面向KMP原生跨端实现研发提效

背景介绍:支付宝KMP原生跨端架构

本次分享首先对相关核心技术术语进行说明:

术语名称 术语介绍
KMP(Kotlin Multiplatform) JetBrains 基于 Kotlin 推出的一套跨端框架,允许开发者使用 Kotlin 语言编写一次业务逻辑代码,然后将其编译成适用于多个平台的原生应用、Web 应用或服务端应用。
CMP(Compose Multiplatform) JetBrains 提供的一套基于 Compose 基础库的声明式 UI 跨端框架,支持在 Android、iOS、桌面和 Web 开发共享 UI。
支付宝 KMP 原生跨端 在 “Kotlin + Compose Multiplatform” 的基础上,为支付宝终端开发者提供一整套完善的跨端框架能力。
AntUI 组件库 基于 Compose 编写的支付宝 UI 组件库,包含丰富且风格统一的 UI 组件。
OHOS、Harmony OHOS 是鸿蒙项目的开源操作系统基底,而 HarmonyOS 是基于 OHOS 打造的商用智能终端操作系统。
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背景

在iOS开发过程中,是否经常遇到这样的场景:简单修改几行代码,想要立刻看到效果,却需要重新增量编译,苦苦等待编译、链接、安装、运行这个漫长的过程;特别是在中大型项目(如手Q)中,增量编译耗时也要60s甚至更多,非常影响开发效率。

为了解决增量编译,业界上也有IPAPatchInjectionIII方案:

IPAPatch 是基于编译子工程,链接为动态库打包到宿主工程,需要改变代码依赖逻辑,使用局限性大且效果并不理想。

InjectionIII 也是基于dylib注入原理实现的iOS热重载能力,但是不支持真机以及dylib注入时仅简单处理函数替换,热重载的能力存在比较大的局限性,如存在对release版本静态库或动态库依赖的代码文件或存在被hook的类的实现代码文件进行热重载,要么无法支持,要么可能出现循环调用而导致应用出现Crash,且对Swift、C++代码的热重载支持也非常有限。如果基于InjectionIII的基础上进行开发,后续如果InjectionIII更新则不利于迭代。

上述两个方案均不能满足我们的需求,因此我们决定在基于dylib注入的原理基础上对热重载实现进行探索实现。

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滤镜最早应用在电视影视业,对剧和电影作品后期进行调色效果。如今拍照、修图都离不开滤镜效果。我们在微博、朋友圈、电视、影院里看到的照片视频,无一没有滤镜的效果,滤镜已经深入我们生活的方方面面。

这里浅略地揭秘一下当前图像处理中滤镜底层的原理。

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据不完全统计,全世界每隔3秒就有一个人上传自己的自拍照,甚至不少人在P图上所花的时间都超过了化妆时间。

从十多年前“美图秀秀”的横空出世,再到近年来的实时美颜。到今天,美颜功能已经嵌入到各类手机系统当中,帮助大家实现完美自拍。有玩笑说,中国的P图术、韩国的整容术和日本的化妆术瓜三分天下。此秘术自诞生以来教众不断,但受用者,可瞬间变成天仙下凡,号称“传说中的3大东方神秘力量”。由此可见,随着朋友圈、微博等自拍社交越来越盛行,拍个美美的照片已经是人们的刚需了。

其实磨皮算法最底层的本质就是一种降噪算法,也可以说是模糊算法。即通过对脸部的模糊,把各种面部瑕疵模糊掉,以达到磨皮的效果。

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翻译自wwdc-2025-whats-new-for-the-apple-community

The WWDC25 week has come to a close, marked by its central theme: Cross-Platform Consistency. The announcement of their new design system, Liquid Glass, is undoubtedly what most people will be talking about, alongside the version number for all platforms matching the year, but what we might miss when focusing on this shining update is all the work that made it possible and how it has reflected on the evolution of the platforms, leading us to this moment.WWDC25周已经落下帷幕,其核心主题是:跨平台一致性。宣布的全新设计系统Liquid Glass无疑将成为大多数人讨论的焦点,此外所有平台的版本号都与年份一致,但当我们关注这个闪亮的更新时,可能会忽略所有使其成为可能的工作,以及它如何反映平台的演变,带领我们走到这一步。

There are many updates to the foundational frameworks that app developers use to bring their apps to life and they are spread across the over 100 videos made available through the developer portal.许多基础框架都进行了更新,应用开发者用来赋予应用生命的基础架构,这些更新散布在开发者门户提供的超过100个视频中。

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