在智能技术重塑软件根基的 2025 年，C++ 与系统软件作为数字世界的“深层引擎”，正悄然驱动着从 AI 基础设施到下一代计算范式的全面演进。12 月 12-13 日，由 CSDN 与奇点智能研究院联合举办的「2025 全球 C++ 及系统软件技术大会」在北京金隅喜来登大酒店圆满举行。

不同于概念先行的热词碰撞，本次大会聚焦真实世界中的复杂问题与工程解法，不仅邀请到 C++ 之父 Bjarne Stroustrup 亲临现场，回顾 C++ 跨越四十年的演进历程与核心设计理念，还特别汇聚了超 40 位来自全球科技企业与学术机构的一线技术力量：既有 Adobe、阿里、腾讯、百度、小米、Bloomberg、京东、商汤等知名科技企业的工程实践者，也有清华大学、北京大学、复旦大学、中国科学院、智源研究院等高校和学术机构的先锋研究者——他们齐聚于此，从代码、架构到生态，共同拆解 C++ 与系统软件在新一轮技术浪潮中的真实位置。

在两天密集的技术分享、案例拆解中，大会现场讨论密集而深刻，涵盖对极限性能的执着打磨，以及对软件工程长期价值的反复追问。本次大会不仅是一次对 C++ 四十年技术积累的致敬，更是一场面向未来的软件底座“再出发”，同时为身处 AI 浪潮中的开发者，提供了一份难得的“底层视角”的路线图。

C++ 之父领衔，四位大咖共话 C++、AI 与系统软件未来

从“软件吞噬世界”，到“云计算吞噬一切”，如今大模型正逐步吞噬软件本身。这股浪潮也在推动系统架构升级、硬件适配和大模型推理优化，并在这个过程中改变了开发者的编程方式。四十载历练的 C++ 凭借高性能、灵活扩展和成熟生态，依然稳稳撑起操作系统、数据库、编译器等核心环节，为智能时代的软件创新提供坚实底座。与此同时，RISC-V 等开放硬件生态试图打破算力壁垒，C++ 的演进方向和系统软件的创新路径，自然而然成为技术人绕不开的“硬核议题”。

12 月 12 日，本次大会主会场迎来了一场关于技术基石的深度讨论。C++ 之父、美国国家工程院、ACM、IEEE 院士 Bjarne Stroustrup，奇点智能研究院院长、CSDN 高级副总裁李建忠，北京大学讲席教授、复旦大学先进计算系统研究院院长谢涛，ISO 人工智能技术委员会专家、 C++ 标准委员会机器学习组主席、YetiWare CTO Michael Wong 等嘉宾分别从语言设计、研发范式、硬件生态到标准制定等多个维度切入，共同审视 AI 浪潮下系统软件的演进与挑战。他们的分享不仅传递技术经验，更描绘出如何为智能时代构筑坚实底座的行业图景。

C++ 跨越 40 载的成功经验与未来演进

Bjarne Stroustrup   C++ 之父、美国国家工程院、ACM、IEEE 院士

AI 原生软件研发成熟度模型与演进

• 李建忠   奇点智能研究院院长、CSDN 高级副总裁

从开放指令集到开源算子和编译器：RISC-V+AI 的全栈软件生态突破路径

• 谢涛   北京大学讲席教授、复旦大学先进计算系统研究院院长

AI 计算之战：如何在大模型时代建立有竞争力的标准化 C++ 技术栈

• Michael Wong   ISO 人工智能技术委员会专家、 C++ 标准委员会机器学习组主席、YetiWare CTO

除了精彩的主题演讲，大会还设置了多种互动与讨论环节，让与会者有机会近距离与技术大咖面对面交流。现场特别安排了炉边对话环节，C++ 之父 Bjarne Stroustrup 与观众直接交流，分享他对 C++ 标准未来演进的思考，以及对 AI 生成代码等话题的看法。在轻松开放的氛围中，观众自由提问，听他从语言设计者的视角，回顾 C++ 的发展脉络，并展望这门语言的下一步走向。

在圆桌对话环节，围绕「AI 时代软件新范式」这一主题，华东师范大学教授、奇点智能研究院开源技术委员会主任王伟担任主持，奇点智能研究院院长、CSDN 高级副总裁李建忠 ，北京大学讲席教授、计算机学院软件科学与工程系主任谢涛，ISO 人工智能技术委员会专家、C++标准委员会机器学习组主席、YetiWare CTO Michael Wong，Adobe 首席科学家、C++标准委员会委员 David Sankel 等嘉宾共同参与讨论。对话从“AI 时代是否需要新的编程语言”展开，逐步延伸到企业和开发者在 AI 实际落地过程中遇到的问题，以及可能的应对之策与技术路径。几位大咖各抒己见，既有前沿判断，也不乏具体经验分享，为现场观众带来了不少关于 AI 时代软件新范式的启发。

随后的 C++ 四十周年庆典同样吸引眼球。CSDN 创始人&董事长、奇点智能研究院理事长蒋涛，奇点智能研究院院长、CSDN 高级副总裁李建忠，以及 Bjarne Stroustrup 一同登台。Stroustrup 透露，2025 年 C++ 开发者数量达到 1630 万，短短四年中增长了 72%，年均增速接近 20%，明显快于 Java、Python 等其他主流语言。他在庆典中感慨道：“我过去常说，如果按最初的设想来看，C++ 不可能像现在这样普及。我原以为它不会出现在各个领域，但如今它几乎无处不在——从我们的办公空间到咖啡机，从服务器农场到大规模计算设施，这一切都令人震惊。正如你们看到的，我感到非常惊讶和欣喜。我相信，如果从发展势头来看，C++ 的未来仍然光明，并且希望我们能够继续庆祝它的生日——50 岁、60 岁。”台上台下的互动热烈而真诚，也让在场的开发者再次感受到这门老牌语言依然旺盛的生命力。

技术热浪席卷分会场，前沿话题引发深度思考

本次大会的分会场同样精彩纷呈。12 月 12 日下午至 13 日，多条技术主线同步展开，涵盖现代 C++ 最佳实践、大模型驱动的软件开发、AI 算力与优化、高性能与低延时、研发效能与软件质量、并发与并行以及系统级软件等前沿方向。各分论坛不仅展示最新研究成果和技术应用案例，还吸引了来自高校、科研机构和企业的一线开发者积极参与，现场讨论氛围高涨，不同观点交融，为与会者提供了丰富的实践经验与参考。

现代 C++ 最佳实践

现代 C++ 不仅是一门追求性能极限的系统语言，也正在被不断推到更复杂、更真实的工程场景中。在「现代 C++ 最佳实践」论坛，来自 ISO 人工智能技术委员会、Adobe、彭博集团、小米及奇点智能研究院等多位资深技术专家，带来了各自在长期工程实践中积累的宝贵经验。他们从标准演进、安全工程、语言特性与业务系统整合等多个维度切入，不仅展示了 C++ 在现代开发中的高效解法，更直面工程落地中的深层挑战与细节抉择，为开发者提供了扎实可借鉴的实践指引。

新的 AI 使命：面向智能体时代的全栈 C++ 标准化

• Michael Wong   ISO 人工智能技术委员会专家、C++ 标准委员会机器学习组主席、YetiWare CTO

大规模安全 C++：纵深防御策略

• David Sankel   Adobe 首席科学家、C++ 标准委员会委员

C++ “安全优先”开发模式演进与路线图

• John Lakos   大规模软件设计世界级权威、彭博集团 BDE 基础开发部掌门人

C++ 语言在 Xiaomi Vela 中的应用、体验及前景

• 董俊杰   小米 Xiaomi Vela 原生框架负责人

To Be or Not to Be：生存期问题和相关工具

• 吴咏炜   奇点智能研究院首席技术咨询师

C++ 反射的核心原理实践与最新进展

• 赵佳兮/杨浩嵘/林振超   彭博（Bloomberg LP）软件工程师

圆桌对话：当代 C++ 的若干重要问题

围绕 C++ 在 AI 时代、超大规模工程以及长期演进过程中面临的种种挑战，一场题为「当代 C++ 的若干重要问题」的圆桌对话，将本论坛的讨论推向高潮。对话由奇点智能研究院首席技术咨询师吴咏炜主持，ISO 人工智能技术委员会专家、C++标准委员会机器学习组主席、YetiWare CTO  Michael Wong，Adobe 首席科学家、C++标准委员会委员 David Sankel，大规模软件设计世界级权威、彭博集团 BDE 基础开发部掌门人 John Lakos，以及 Bloomberg 高级工程主管 Peter Muldoon 从 C++ 语言复杂性与可维护性谈起，延伸至标准演进节奏、AI 与机器学习支持，以及其在工业级系统和金融核心基础设施中的现实角色，多维度勾勒出当下 C++ 的真实处境与未来。

大模型驱动的软件开发

在大模型的热潮逐渐回归理性的今天，一个更根本的问题浮现出来：它如何真正融入开发者的日常，而不只是停留在酷炫的 Demo 或一些不切实际的想象里？本次“大模型驱动的软件开发”论坛，正是为了回答这个每一位技术人都在思考的问题。大会现场，Adobe、腾讯、阿里、硅心科技、百度、美团等科技大厂公司的技术决策者与产品负责人，从风险预警、范式演进、工具创新到流程重塑，分享他们如何将 AI 转化为稳定、可控、以人为中心的开发助力工具。

拨开迷雾：规避 AI 生成代码的真实风险

• David Sankel   Adobe首席科学家、C++标准委员会委员

从上下文工程到 AI Spec Coding：C++ 在无图形终端时代的下一站

• 汪晟杰   腾讯云开发者 AI 产品负责人、首席产品经理、腾讯资深技术产品专家

Qoder CLI：把 Qoder 智能带到每一个终端

• 徐亮亮   阿里 Qoder CLI 技术专家

超越“Vibe Coding”：构建以人为核心的可控 AI 研发流程

• 黄宁   硅心科技（aiXcoder）产品研发负责人

Coding Agent 重塑软件开发工作

• 邢俊威   百度文心快码架构师

AI Coding 在企业内的实践分享

• 马良焰   美团 CatPaw IDE 研发负责人

AI 算力与优化

曾几何时，AI 领域盛行一种“大力出奇迹”的思路——拉满算力、堆高参数、堆满数据，似乎就能触及智能的终极答案。然而，随着大模型进入“卷”应用的下半场，越来越多的从业者发现，单纯依靠算力堆叠已难以突破性能瓶颈，成本飙升、能效失衡、落地困难。如何让每一份算力都产生最大价值，成为 AI 基础设施优化的核心问题。

在这样的背景下，本次“AI 算力与优化”论坛汇聚了来自趋境科技、清华大学、RISC-V 国际基金会技术指导委员会、系统内核领域、北京智源人工智能研究院及阿里巴巴的研究者与工程师，他们分享了在 AI 算力优化上的最新尝试和思考，让行业的关注点从“需要多少算力”，转向“如何让算力更高效”。而算力的优化，也正是 AI 广泛落地的前提。

Mooncake：解耦式架构和以存换算，优化大模型推理

• 杨珂   Mooncake 核心贡献者、趋境科技技术专家

面向异构计算的统一智能计算架构及开源生态

• 王豪杰   清华大学计算机系助理研究员

面向 RISC-V 大模型推理 AI 编译器设计与实现

• 张洪滨   中国科学院软件研究所博士后、RISC-V 国际基金会技术指导委员会委员

从算力优化谈 GPU 眼里的好代码

• 张银奎   系统内核专家

面向多元 AI 芯片的算子库&编译器实践与思考

• 郑杨   北京智源人工智能研究院编译器研究员

统一算力，释放智能：FlagScale 在 FlagOS 生态中的演进

• 敖玉龙   北京智源人工智能研究院 AI 框架研发负责人

Recis - 基于 PyTorch 的推荐系统训练性能优化

• 易慧民   阿里巴巴高级技术专家、RecIS 项目负责人

圆桌对话：AI 时代的算力优化路径探索与实践

紧接着，在圆桌对话环节，由奇点智能研究院首席咨询师李沫南担任主持，北京智源人工智能研究院编译器研究员郑杨，上海人工智能实验室青年研究员麻津铭，中国科学院软件研究所博士后、RISC-V 国际基金会技术指导委员会委员张洪滨齐聚一堂，围绕“AI 时代的算力优化路径探索与实践”这一主题，从软件、硬件、编译、生态等多个维度展开讨论，共同探索 AI 算力高效利用的实现路径与实践方向。

高性能与低时延

在数据库内核、云基础设施、大模型推理同时承压的当下，“快”本身已经变成一门系统工程。它既关乎一行 C++ 代码的指令级优化，也取决于内核数据结构的设计取舍，更体现在推理引擎如何在真实业务负载下平衡吞吐、时延与成本。本次“高性能与低时延”论坛从数据库、操作系统到大模型推理引擎的多个关键层面切入，邀请了阿里、Linux 内核、腾讯云、京东、商汤等顶尖技术团队的构建者与布道者，他们系统呈现了高性能与低时延技术在工程一线的真实演化路径——不止讲原理，更聚焦那些在生产环境中被反复验证、不断打磨的优化方法论。

高性能 C++ 性能优化：从理论到实践 --PolarDB-TPCC 登顶性能优化之路

• 吴晓飞   阿里云 RDS MySQL 内核团队负责人

内核块设备缓存的高性能 Btree 索引设计与实现

• 李勇   Linux 内核 Maintainer、飞牛 NAS 内核架构师

高性价比 DeepSeek 推理：性能优化的核心方法与实践

• 黄石柱   腾讯云智能资深专家与研发架构师

RTP-LLM：阿里大模型推理引擎

• 石新飞   阿里巴巴高级技术专家、RTP-LLM 项目核心作者

基于 C++ 构建大模型推理优化框架 xLLM 实践

• 刘童璇   京东零售集团智能平台部算法总监、开源大模型推理引擎 xLLM 负责人

从原型到生产：LazyLLM 的三阶段架构演化实践

• 王志宏   商汤科技大装置事业群研发总监

研发效能与软件质量

在追求极致迭代速度的今天，研发效能与软件质量似乎总被置于天平的两端——是牺牲稳健性换取敏捷交付，还是为确保万无一失而放缓脚步？这一经典矛盾正随着 AI 与先进工程实践的深度介入迎来全新解方。本论坛围绕“研发效能与软件质量”主题，汇集了来自 Bloomberg、Parasoft、智元和天津大学的一线实践者与研究者，共同分享了现代软件工程在效率、质量与复杂性之间的最新探索。

软件工程进阶金字塔

• Peter Muldoon   Bloomberg 高级工程主管

从自动化到智能化：AI 重塑 C++ 软件测试未来

• 李彦博   Parasoft 大中华区资深方案架构师

具身机器人多仓源码构建体系

• 田文鑫   智元机器人软件研发总监

MLIR 编译器基础设施模糊测试

• 赵英全   天津大学副研究员

并发与并行

从多核 CPU 到异构加速器，从单机并行到分布式协同，算力规模的持续扩张并未自动转化为等比例的性能提升。而影响其效率上限的，是并发模型的设计、资源调度策略以及底层通信与缓存机制的取舍。围绕“并发与并行”这一论坛主题，来自 Incredibuild 和上海人工智能实验室的技术专家结合真实场景与底层实现，深入探讨了如何在复杂系统中构建可扩展、可落地的高性能计算能力。

超越并行化：缓存与分布式计算如何重新定义算力加速——以解决大规模 Android（AOSP）构建挑战为例

• 范颂颂   Incredibuild APAC 解决方案总监

兼顾灵活性和高效性的异构传输库的设计与实现

• 麻津铭   上海人工智能实验室青年研究员

系统级软件

当大模型从云端走向端侧、从算法走向系统，真正决定 AI 能否“跑得稳、跑得快、用得久”的，往往不再只是模型本身，而是其背后的系统级软件能力——编译器、操作系统、存储与内核工具，正在成为 AI 软件栈中最容易被忽视、却最关键的一层。本论坛聚焦系统级软件，邀请来自中科院、阿里云、vivo 等一线机构的技术专家，深入分享编译技术如何重塑 AI 软件栈、端侧大模型部署对存储系统提出了哪些全新挑战，以及 AI 如何反向赋能内核调试与系统稳定性。从底层工具链到生产级系统，这些实践共同勾勒出 AI 走向规模化、工程化过程中不可或缺的“根基”。

编译技术在 AI 软件栈中的实践分享

• 崔慧敏   中国科学院计算技术研究所研究员、中科加禾创始人兼 CEO

端侧大模型部署：存储系统面临的挑战和优化实践

• 王骁   vivo 存储系统专家

CRASH_NG：基于 AI 和内核调试的自动化 Linux 系统宕机诊断工具

• 邹涛   阿里云内核技术专家

C++ 四十周年：有你有我，共庆辉煌、共同成长

本次大会能够圆满举办，离不开各合作伙伴的大力支持。在此，我们特别感谢 Incredibuild、Parasoft、人民邮电出版社异步社区、清华大学出版社、电子工业出版社博文视点等机构的支持与协作。他们为大会的顺利开展提供了坚实保障，也为与会者创造了更丰富的交流与学习机会。

至此，为期两天的「2025 全球 C++ 及系统软件技术大会」圆满落下帷幕。两天高密度的分享与讨论，并未给出简单的“风口答案”，却为行业、企业与技术人提供了一套更为坚实的参考坐标：在 AI 持续抬高软件复杂度的当下，性能、稳定性、可维护性与工程纪律依然是决定系统上限的关键变量。

当 C++ 走过四十年，本次大会既是一场阶段性总结，也是一种面向未来的确认。感谢每一位演讲者与参会者的深度参与，让讨论得以延续、观点得以碰撞。期待下一次相聚，让我们继续在系统软件的深水区，共同探索软件世界的下一条演进曲线。