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会上，百度云、美团、小米等众多企业的代表分享了诸多精彩案例。
2017年，软件研发行业再一次迎来大跨步前进，深度学习、、大数据等领域的发展带来道的革新，DevOps、微服务等技术的日益成熟带动术的发展。
由麦思博（msup）有限公司主办的，以“人工智能时代的研发战略演进”为主方向的第六届全球软件案例研究峰会，于11月9日-12日在北京国家会议中心举办。本次峰会，来自全球范围内的100个年度优秀软件研发实践案例对2017年的行业发展进行了一次整体复盘。
开幕式，人工智能时代下的研发战略演进
在11月9日举行的开幕式上，中国国家外国专家局、中国国际人才交流基金会主任苏光明先生，msup创始人兼CEO、全球软件案例研究峰会主席刘付强先生，百度云副总经理傅徐军先生，小米开发者生态负责人李晓璐女士，Riot Games大数据和人工智能负责人李仁杰先生，爱奇艺公司首席科学家王涛博士，北京大学信息科学技术学院张铭教授，七牛云创始人兼CEO 许式伟先生，ThoughtWorks中国区CTO徐昊先生，msup研究院院长姚冬先生，阿里巴巴人工智能实验室智能终端总经理茹忆先生，360智能工程中心总经理邓雄先生，LinkedIn领英中国技术副总裁王迪先生， VMware中国研发先进技术中心技术总监张海宁先生，分别从技术组织、研发战略演进、开发者生态、数据团队管理模型、AI应用、机器学习、技术雷达等方面，对2017年软件研发现状及未来发展趋势发表了各自的观点，提出人工智能时代下，开放生态、组织演进、团队管理、应用落地等新命题。
据悉，全球软件案例研究峰会与往年一样分为产品、团队、架构、数据科学和质量运维5个专场，在2017年软件研发行业的大背景下，人工智能、大前端、Devops等话题成为大会的新亮点。今年的壹佰案例榜单中，来自硅谷、西雅图的研发案例近20个，国内外的技术带头人共同为现场1700余位参会者带来4天的技术飨宴。
体验设计/产品创新/运营驱动/用户增长，智能产品变革和驱动用户增长成为新趋势
纵观今年壹佰案例榜单产品专场的入选案例，我们发现在人工智能大潮的影响下，越来越多的企业和团队聚焦于智能终端产品。本次峰会上，来自阿里巴巴人工智能实验室的硬件产品专家李永太和小米高级研发总监陈维扬分别对“天猫精灵”和“小爱同学”两款智能音箱的产品设计及人工智能时代所带来的终端思考进行了分享。
来自亚马逊的资深工程师陈亚分享了其团队开发Alexa智能语音服务的实践经验，Alexa为亚马逊的智能音箱Echo提供了技术支持。
分享中，多位讲师提到人工智能时代来临，未来的智能终端不仅局限于手机、音响、手表等各种目前可见的终端形式。智能终端在完善用户体验的同时，也为满足用户需求带来更多方式，同时降低了用户使用门槛。人工智能时代的终端控制力越来越强，也就意味着终端生态的封闭程度会更高。
人工智能及智能终端的演变目的是为了更好地满足用户需要，无论科技发展会带来怎样的变化，在产品设计层面仍然离不开“以人为本”的核心理念。而在产品领域的具体实践中，结果导向的趋势更加明显，关于用户增长也出现了很多优秀的实践案例。
本次峰会的入选案例中，来自滴滴、KEEP、摩拜、腾讯、喜马拉雅等企业的增长负责人分享了各自团队在用户增长方面的实践。
用户增长领域，主要涉及到用户增长体系的搭建，KEEP增长负责人张弦提到，做好用户增长需要做好三个连接，即用户和平台的连接、用户和用户的连接、平台和场景的连接。而在新产品用户增长方面，前滴滴用户增长高级专家李森以滴滴快车的用户增长为案例，总结说明增长逻辑以及增长因素，需求、场景、品牌、渠道和用户教育缺一不可。
提到产品创新和用户增长，自然离不开体验设计，好的产品一方面是能够满足用户的需求，另一方面是能提供优质的体验。来自用友、搜狗、畅捷通、腾讯、转转的讲师分别从2B和2C的产品差异分享了目标用户不同的产品背后的设计思考。
无论是智能终端产品还是用户增长，或者是体验设计，产品领域的核心在于“以人为本”，围绕用户需求，合理调动资源，以场景为导向解决用户实际需要，需要产品人员有丰富的对人、事、物的观察和理解。
工程文化/团队增长/绩效考核，技术变革带来的团队管理差异
在技术团队管理领域中，关于敏捷、OKR、转型及项目管理的实践方式仍然是最热门的话题。本次峰会，来自腾讯、饿了么、华为、谷歌、中兴、平安科技等企业的讲师分别从各自团队管理及成长过程的角度分享了敏捷和OKR的实践细节和操作经验。
团队管理方式成为工程实践协作的基础，DevOps的很多实践就是建立在敏捷管理的基础上。而技术实践方式的转变也对团队管理带来了新的影响，比如来自Linkedin的案例分享了围绕微服务带来的组织变革。
同时，随着技术和行业的发展，团队管理方式也会有些改变。开源代码的管理容易，有成熟的平台，那么开源项目的技术团队管理怎么来做？PingCap联合创始人兼CTO黄东旭给出了答案；人工智能、大数据等领域的发展下，人才难招、难留、难发展的三难现象成为困扰团队发展的首要问题，任职于Riot Games的李仁杰作为大数据和人工智能团队的领导者，分享了他带领团队在为英雄联盟等游戏搭建大数据平台的过程中，5年团队流失率为0的实践经历。
有效协作、适时创新、流程优化是团队管理方面的有效方式，人才是企业发展和技术革新的基础，而在有效的团队管理方式下，才能融合更多新技术、新思维，带来新进步。
架构演进/工程实践/大前端，亿级访问下，微服务成主流
随着互联网行业的快速发展，用户手机里的应用数量越来越少，一个个产品经过竞争与淘汰后，大多数用户流向于头部应用。而头部应用所要面对的是动辄亿级用户访问的高流量考验。
最近两年，应对流量增长所带来的架构转型实践成为热点，本届峰会，京东618大促网关承载海量调用量背后的架构实践、深圳证券交易所交易系统架构转型、百度搜索技术演进、中兴电信级代码架构重构等企业的架构重构及转型演进为参会者带来了新的启示。
饿了么在2017年实现异地多活，这是应对高流量服务下的另外一种演进形式，通过多机房同时服务的方式减少资源浪费，应对突发灾害。网易云从优化网络拥塞的角度分享在现有资源条件下提升服务性能的方式。
而在高流量环境下，越来越多的企业选择了微服务架构，微服务架构以其易管理、易改造、易更新的特性应用于更多服务环境。峰会集中分享了来自途牛、微博、360、飞利浦等国内外企业的微服务架构实践方式，微博原生视频技术负责人乔家辉介绍到，微博故事在微博整体生态中是一个新服务，在设计之初要充分考虑微博高并发、高实时性以及突发热点带来的流量井喷等情况。从无到有的构建以及访问量的后端新服务，微服务化架构及服务间的独立演进是进行复杂系统设计的有效手段。
数据科学/人工智能/数据科学，人工智能在多个行业得到应用
人工智能再次被大众所熟知，可以算作是那一场人类与人工智能之间的围棋大战。而在技术领域，人工智能已经发展多年，机器学习、深度学习、大数据等领域的研究也已投入到具体实践。
本届峰会的入选案例中，出现了很多人工智能实践的案例，在金融风控领域表现尤为突出。来自美国普渡大学的金融大数据实验室副主任、高级研究科学家邢大地分享了风控技术在个人信贷领域的实践；NFCU银行金融数据架构师江晓东分享了美国NFCU银行利用大数据AI所进行的银行管理转型实践。在国内企业中，宜人贷将人工智能用于反欺诈，百度外卖利用大数据和人工智能建立风控防御体系。
在商业领域，微软云计算已应用增强学习技术；IBM通过脑启发计算技术快速解读百万计科学文献，为用户提供有建设性的商业假设性结论；3M将机器学习可统计建模应用于线下实体零售场景；美团利用大数据和人工智能进行外卖的智能调度；联想和东软利用和大数据平台对传统制造流程进行改进。
而在其他方面，Hulu将人工智能应用于推荐系统，来自亚洲研究院的资深研究员郑宇先生也分享了关于通过大数据和人工智能驱动智能城市建设发展的实践经验。
人工智能技术所带来的生活方式变化离我们不再遥远，已然成为触手可及的新事物。人工智能技术的发展结合人工智能终端产品的广泛普及，我们可以看到，智能时代，未来已来。
质量管理/智能运维/DevOps，智动化运维逐渐解放人力
运维，在传统概念里往往担负着“消防员”的角色，当系统出现问题时需要运维人员第一时间出现解决。而在今年的全球软件案例研究峰会上，自动化运维正向着智动化运维演进，同时对新技术下的运维管理引发了强烈讨论。
质量保障仍然是运维的核心使命，阿里、华为、网易金融等团队分别分享了各自在质量平台建设方面的经验。11月12日，双十一刚刚结束后，淘宝技术专家长衿出现在大会的现场，分享了阿里移动端高可用性体系演进实践。今年双十一阿里再一次创造了新的交易记录和峰值记录，在高可用方面，阿里移动端高可用体系经历了三个阶段，从保障交付前整体可用性到保障端侧全链路层面的可用性再发展到目前追求的高效精准的体验提升及问题定位，整体过程中有3个关键思路，即从用户角度出发、大数据智能分析和工具闭环。
近两年，DevOps成为运维圈中最火热的话题，DevOps的到来让运维从自动化运维开始向智动化运维升级，人的压力越来越小。中国移动罗琼分享了DevOps平台的“精益创业”；去哪儿王晓翔分享了去哪儿网DevOps的实践；多位运维专家提到他们今年有一个现象，叫“喝着茶做运维”，腾讯经过10年DevOps演进，SNG的海量业务运维得到整体提升，而标准化是腾讯SNG运维的核心理念，再加上关键的工具和方法论，结合不同阶段进行投入产出分析，帮助运维和研发向DevOps延展。
除此之外，新技术变革下产生的运维影响也带来了很多讨论，美团点评酒旅质量团队工具链负责人王鹏分享了微服务架构下的自动化测试和持续集成工具链实践，Splunk engineering manager 沈立彬分享了大数据平台质量保证最后一公里的探索与实践。
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