飞猪CTO陈烨确认出席QCon上海，谈AI从Coding到消费

从「构建 AI」转向「驾驭 AI」，100+ 实战案例将拆解 AI Native 时代工程实践的新打法！

2026 年 QCon 全球软件开发大会·上海站定在 10 月 22 日-24 日召开。阿里巴巴、腾讯、字节跳动、美团、小红书、蚂蚁集团、无问芯穹、阶跃星辰、快手、百度、网易、微软、华为、携程、平安等企业的一线技术实践者都会到场，围绕 AI 应用、Agent 工程、AI Coding、基础设施、数据系统、质量、安全、SRE 以及具身智能等方向，聊一聊 AI 走进真实生产环境后发生了什么变化。

阿里巴巴中国电商事业群、飞猪 CTO 陈烨博士已经确认出席，将在主题演讲环节带来《从 Coding 到消费：AI 的下一场革命》。

AI 为什么先学会写代码，而不是先学会点外卖？一个关键原因在于，Coding 天生就有编译器、单元测试、CI 这类“Verifier”：反馈密集、即时而且客观，任务本身也完全发生在数字世界里。消费场景就不一样了，反馈更稀疏、有延迟、还带主观性，交易和履约还得穿透商家、库存、配送这些真实的物理世界。

也就是说，AI 从 Coding 走向消费，不是把一个更强的模型接进消费应用那么简单，而是要重新搭一套面向真实世界的验证与执行闭环。这次演讲会从“可验证性”切入，分析 AI 为何沿着 Coding → Agent → 消费这条路演进，消费级 AI 真正难的地方又在哪里。

消费场景里怎么落地 Frontier Lab 那套“Infra × Data × Compute”？AI-Native 的供给与服务网络该怎样搭起来，静态数据和实时消费数据又如何沉淀为训练资产，后训练凭什么让数据飞轮一直转下去。一个核心判断是：到了下一阶段，AI 比拼的不只是模型聪不聪明，而是能不能把物理世界里的履约过程，转化成可验证、可学习的训练信号。

说到底，下半场的机会不是再做一个 AI Chat，而是让 AI 扎进交易、服务和履约环节，让消费本身成为通往更强通用智能的一块关键训练场。

陈烨是飞猪 CTO，管飞猪 AI 战略的制定和落地。他在威斯康星大学麦迪逊分校拿到信息系统与计算机博士，在 NeurIPS、SIGIR、KDD、WWW 等顶会发过 30 余篇论文，三次拿下 KDD、SIGIR 最佳论文奖，部分成果被斯坦福大学、加利福尼亚大学伯克利分校收进研究生课程；手上有 10 项美国专利。此前他创办人工智能公司虎博科技，其多模态大语言模型 TigerBot 进入首批国家大模型备案名单；也担任过美团点评资深副总裁，主导搭建搜索与效果广告平台。

另外，上海交通大学人工智能学院副教授/无问芯穹联合创始人兼首席科学家戴国浩博士、小影科技创始人 & CEO 韩晟等多位学界与产业界专家，也会在 Keynote 主题演讲中分享各自的视角，聊 AI 从前沿洞察到技术创新再到产业应用的关键探索。

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