从设计到研发全链路 AI 工程化体系 | 新程序员

主要观点总结

本文介绍了杨龙辉在AI工程化领域的实践经验与见解，包括从设计与研发角度分享AI在工程化流程中的独特实践以及对未来AI工程化发展方向的预测。文章还介绍了他们在数字化进程中的实践，以及如何利用AI提升设计和开发效率。

关键观点总结

关键观点1: AI工程化的应用前景

随着大模型技术产品化和工程化的重点发力，AI工程化已从概念验证迈向实际应用，展现出广阔的应用前景。

关键观点2: AI工具在工程化中的应用

AI工具在提高工作效率和质量方面发挥了重要作用，但存在多样性带来的困扰，如工具使用效果的差异、团队协作问题以及数据集成和共享的挑战。

关键观点3: 工程化流程自动化与数字化

通过自动化架构和数字化进程，企业能够实现需求管理、设计物料管理、研发物料管理等环节的有效整合，提升交付效率和质量。

关键观点4: AI在设计和开发中的应用

通过构建领域模型并提供AI能力，能够辅助设计师快速生成初步设计稿，显著提高设计效率；同时协助开发人员编写代码，提升开发效率。

关键观点5: AI工程化的未来趋势

未来AI工程化将基于大语言模型微调产出特定领域模型，构建Agent增强复杂任务处理能力，实现多智能体系统的端到端智能交付。

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