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产业与经济结构的调整，重塑了全球经济的竞争格局。尤其是云计算、AI、大数据、5G等新兴技术的高速发展，丰富了数字经济的内涵。主会场邀请行业技术领袖，从产业生态、技术创新、新技术应用、技术发展、业务创新等实践角度，帮助IT相关人员，开拓视野和升级认知。
“无常态”下的新基建与数字化
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一场突如其来的疫情，让大家突然明白了，原来不想转型的理由全是借口，一旦生存压力上来了，原来找出各种充分理由拒绝转型的的公司和个人，转的比谁都快。微软公司CEO萨提亚在公司大会上感慨：“我们过去2个月看到的转型成果比过去两年还要多”。但是一旦走上真正的转型历程，人们通常会发现实践比理论要难的多。这其实是一个开卷考试的时代，每个人面前都有一堆答案、一堆理念，但就是不知道挑哪个对自己最合适，这时候再靠各种新鲜的概念和名词就于事无补了。
在计算机科学中，“Context”，也就是上下文语义，是很重要的思维逻辑。用在更广泛的范围内，可以把它理解为大凡决策和选择，首重“因人因时因地因事因势”制宜，那么在这个剧烈变动的时代，同时也是时刻推陈出新的时代，能够根据时代的脉搏，随时调整、优化我们自己的技术路线，就变成是生存和发展的必要前提了。本节内容将会以主讲人的具体实践经验和对社会发展的观察与思考，与大家分享他对数字化转型与技术发展的一些心得体会。
分享收益
1.目标：
拨开技术名词的局限，从时代需求推动技术落地的角度来理解新基建时代需要的技术实践和发展次第
2.成功要点：
从第一性原理出发，让技术人员从云原生创新的能力建设出发，以最大的灵活度和柔韧性来适应巨变时代的挑战
3.启示
因时代的巨变而导致的技术变化也会越来越快、越来越显得混沌。为了更准确的把握技术发展的方向和节奏，我们需要以复杂系统论的角度来适应并理解当前以及未来的技术发展规律，并作出对自己和公司最合适的，也是最有价值的技术与商业决策于实践
分享亮点
1. 对时代的判断
2. 微软实践中的体会
3. 对热门概念与名词的理解
4. 问答环节
云原生：革新企业基础设施与应用架构
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云原生是近几年在云基础设施和应用架构领域比较火热的概念。它结合了容器、调度、自动化运维、微服务等技术与架构，提出了面向弹性、韧性、可观测性、确定性构建基础设施和相应应用架构的观点。不少互联网企业率先尝试云原生理念，推动基础设施和应用架构升级。本次演讲将分享云原生相关的背景，并且以阿里巴巴的实践为基础，分享云原生给企业IT带来的业务价值。
分享收益
目标：
了解云原生的基本思想、技术创新和业务价值，以及阿里巴巴在云原生方面的实践经验。
成功（或教训）要点：
A 云原生的发展背景和历程
B阿里巴巴在云原生领域的实践
启示：
云原生给企业研发效率和应用架构带来的改变
分享亮点
1. 云原生的背景
2. 云原生的发展历程和技术演进
3. 云原生对企业基础设施和应用架构的变革
4. 阿里巴巴在云原生领域的实践和业务价值
5 QA
数据驱动决策：企业数字化转型中效能的思考
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企业数字化转型就是将企业员工各种决策的依据逐渐从基于经验的转移到基于数据的决策上来，在不断优化企业资源配置的同时，给用户提供更高效更精准的服务。本次分享将解析数字化和决策的本质，并从这些本质的洞见中，识别当前组织的数字化水平，以及通过对服务业和制造业产业链的挖掘，判断当前影响组织跨越到数字化下一层次的核心矛盾。基于对这些主要矛盾的识别，将会提出关键的技术方向的预判，这些技术方案的实现，将会带领公司走向数字化水平的下一个层级。
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1.目标：
应该具备什么样的技能才能把握住这个数字化时代
2.成功（或教训）要点
a.基于蚂蚁金服数字战役实践的数字化本质思考和理解
b.从服务业和制造业产业链透视数字化和信息化的关系
c.蚂蚁解题思路和核心关键点
3.启示：
阻碍企业数字化跨越到下个层级的核心因素的究竟
分享亮点
1. 数据驱动决策的价值和意义；
2. 从产业全链路看数据驱动决策的现状；
3. 企业数字化转型的关键挑战和方案；
4. QA（答疑）。
云原生一体化平台架构
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随着数字化业务的不断推进，在激烈的市场竞争中，企业必须“快速响应市场需求和变化”才能获得更多的市场机会。云原生应用正是在这个背景下应运而生。“云原生应用旨在充分利用云计算模型，从而提高速度、灵活性和质量并降低部署风险。”而云原生应用开发离不开云原生一体化架构的设计与实践。本次分享中将从云原生一体化架构的设计与思考，分享腾讯云在云原生一体化平台架构的具体实践实践，即云开发CloudBase在企业中的具体实践，与大家共同探讨云原生一体化的最佳实践方式。
分享收益
1.目标：
分享云原生一体化架构设计思路，及其带来的全新研发模式变更。
2.成功要点：
全员对云原生一体化架构的设计和研发的认知，系统性了解云原生时代下的云开发模式价值和意义。
3.启示
助力云原生一体化架构设计理念在数字化转型新基建中的普及和实践，共同探讨云原生一体化的最佳实践。
云开发CloudBase的实际落地经验。
分享亮点
1.初探:数字化转型下的行业对云原生的模式定义；
2.资源云原生: 从0到1，云开发资源云原生，落地云原生概念，提升开发者资源使用效率；
3.链路云原生：从云到端，云开发链路云原生，提升开发者在链路联通上的云原生优化体验；
4.场景云原生：组合资源云原生+链路云原生，多场景云原生，提升开发者场景覆盖能力；
5.工具云原生：开发部署发布，云开发切入完整研发流程，提升开发者开发运营效能；
6.结语：多维度云原生，云开发落地云原生云端一体化的生态；
7.QA（答疑）。
基于AI在产业不同中的应用，对于AI产品经理的要求也不同。IOT、金融、电商等领域，产品经理不仅需要对行业有深刻的理解，对于线下业务场景分析的能力也比较强；如果产品围绕AI搭建平台，提供2B端服务，则对AI产品经理内外沟通能力有较高的要求，考验产品经理设计更加灵活和通用的行业解决方案；而对于基础技术服务平台，更侧重对底层技术框架的理解，为缩短成本和周期，AI产品经理的成本和估算也是强要求。正如AI的终极命题一样，“机器像人类一样思考”不局限在产品设计的功能上，更是对人性的深刻洞察。
出品人：王刚 小米人工智能部副总经理 。 闫凯锋 京东智联云AI产品副总监。
数字化转型核心：全域数据中台
〇 分享简介 〇
时下，数字化转型已进入深水区，加快数字化转型已成为全社会的共识，企业如何更好地以新发展理念为引领，以技术创新为驱动，以信息网络为基础，面向高质量发展需要，全面开始数字转型、智能升级、融合创新？数据中台，则给出了最优答案，是数字化转型的一剂“良药”。
此次分享将结合行业多年成功为3000+金融、政府、教育、零售、能源、文旅等行业客户实现数字化转型与升级的具体实践案例，全面介绍袋鼠云数据中台建设方法论——数据中台建设“全景图，剖析企业在数字化过程中的具体实施路径和经验分享，希望参会嘉宾在加深对数据中台实践了解中，交流更多企业数字化转型的需求场景和共同探讨新时代下的企业数字化建设新趋势。
〇 分享收益 〇
１.目标：
为企业数据化提供一套科学合理的建设体系，为企业的数字化转型提供最佳实践参考。
２.成功（或教训）要点：
数据中台技术是传统数据仓库的升级版本，处理速度、容纳数据量、应用场景的完善程度均将大幅提升。数据中台支撑数据开发、数据应用建设、存储数据。
3.启示：提炼出该内容（或项目）的具体收益点：
数据开发及运维效率提升2-5倍，建设成本降低一半的同时使复杂数据应用落地成功率提升50%。
〇 分享提纲 〇
数据中台是企业数字化转型的基础平台，应当完全支撑企业全面数字化转型的过程，是企业数字化基础设施建设。袋鼠云数据中台建设方法论——数据中台建设“全景图，主要包括以下几点：
1、数字化咨询：企业数字化建设评估及应用规划
2、数据平台化：数据资源盘点与汇聚
3、数据资产化：让资源成为可用资产
4、数据价值化：摘取业务价值皇冠
5、数据化运营与保障贯穿始终
6、企业数字化转型案例分享
7、QA
AI平台级产品从算法到落地实践
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2017年我国人工智能市场规模达到237.4亿元，相较于2016年增长67%。其中以生物识别、图像识别、视频识别等技术为核心的计算机视觉市场规模最大，占比34.9%，达到82.8亿元。市场显示出了人工智能强劲的生产力，AI在落地中蓄势。本次分享将使用某一个样例介绍产品策划阶段对行业方向解读、切入点的选取、竞对及市场调研。设计阶段对系统总体规划、流程设计、版本管理、MVP减法方法论、任务拆解精细到算法原子颗粒度。以及产品涉及到的团队搭建、管理等实战经验。
分享收益
１.目标：
为AI行业产品经理提供实战经验分享，帮助后浪们少走弯路，超越前浪
２.成功（或教训）要点：
产品经理每一步都很重要，精细化是必备素质
４.启示：
如何快速成长为优秀的AI产品经理
分享亮点
1.策划阶段对行业方向解读、切入点的选取、竞对及市场调研；
2.设计阶段对系统总体规划、流程设计、版本管理、MVP减法方法论、任务拆解精细到算法原子颗粒度；
3.产品涉及到的团队搭建、管理等实战经验；
4.QA（答疑）。
AI智能助手的过去、现在和未来
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近几年，AI语音助手高速发展，迅速进入到千家万户，覆盖设备从音箱、电视、手机到各类智能设备，用户对AI语音助手也从新奇好玩到每天经常使用。同时，我们也看到语音技术并不完美，从语音识别到自然语言理解还有非常多的问题，“人工智障”，“有多少人工就有多少智能”经常被提及。AI语音助手距离一个真正智能的助手似乎还很遥远，但未来三年后会是什么什么样子，我们可以做出大胆猜测，并且在技术不完美的情况下，如何以正确的路径设计产品，让AI智能助手更像人，我们将分享小爱同学的实践。
分享收益
1. 目标：
只有深入理解我们从哪里来，才能更好的判断我们要到哪里去，AI技术的发展突飞猛进，和行业人士一起交流探讨，如何把握AI智能助手的发展趋势，为用户带来更好的产品和功能
2. 成功（或教训）要点：
a. 对AI技术的能力边界要有清晰的判断
b. 洞察用户，找到用户的核心价值
c. 产品研发聚焦在解决用户最痛点
3.启示：
a. AI智能助手的产品设计如何洞察用户
b. AI智能助手的产品设计如何克服技术的局限性
分享亮点
1. 回顾AI语音助手的行业发展；
2. 当前面对的问题和挑战；
3. AI智能助手未来的发展路径；
4. 产品功能设计的理念和实践；
5. QA（答疑）。
企业被颠覆背后的原因是，价值创造和价值获取方式已经发生根本性变化，商业核心范式发生改变。而管理本质是解决根本问题来提升效率。在互联网技术和数字化生存背景下，组织的效率从何而来？企业边界、契约和信任、组织内协同、组织外协同，这些关键要素的获得均是领先企业实践。没有什么是可以借鉴的，我们不断去探索，不断寻找答案。
出品人：刘晓飞 58到家技术副总裁
硅谷互联网公司如何帮助团队挑战产品创新
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Google作为世界上顶尖的科技公司之一，挑战了许多在之前看来不可能完成的高精尖任务，比如AlphaGo围棋，谷歌翻译，自动驾驶汽车，Tensorflow， TPU等等。这家公司是如何组织的？从激励团队去做这些一般公司不会去做的事情，确保团队齐心协力，向同一个方向冲刺，
本次分享来自于Google现任美国总部的产品经理的第一手体验。从机制，人文，流程，决策方法，产品方针以及公司组织等多方面，来分享硅谷的管理成功之道。
分享收益
1.目标
系统性了解硅谷互联网公司如何做到产品创新的
2.成功要点
结合中美国情进行对比思考
3.启示
帮助中国企业更好做到全球性创新
分享亮点
1.团队建设：
如何打造世界最一流的人才队伍；
从招聘上选择自主性强的创造力个体；
外企如何激励优秀员工的存留。
2.企业管理
成功企业使用OKR 制定高目标；
鼓励辩论，不鼓励高压的决策方式；
由数据驱动的产品方针；
内部孵化，创新的基因，投资于长线和短线的产品。
3.企业文化
如何让公司每一个人都发挥出最大的力量；
鼓励创新，20%时间的创新机会；
透明的企业文化：比如内部高管交流会，可视化；
4.QA （答疑）。
OKR+Scrum驱动研发管理和持续交付
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软件开发在近30年发生了巨大的变化，从早期的人月神话到今天，不管是规模还是生产方式都完全不一样了。早期还是以人月为单位，系统从设计开发到上线以数月甚至年计。而今互联网的发展已经让软件的Release周期变成数天，所以对研发管理以及生产方式提出了新的挑战。
源于业务关系，在N个不同的客户场景，把团队老大的目标在公司群里做个调研，现实是，99%的情况下老大想的目标和执行层理解的目标不是一回事，而且大部分时候差别都非常大。因此，回到在研发团队或者公司层执行OKR，本质上要解决的核心问题是：上下同欲。如果目标这件事都没法达成一致，那么一切效能和效率的优化都是无稽之谈。因为你效率越高，但方向不对，可能偏离方向跑的更远，这不是很尴尬的事情么？
因此，我们可以通过了解OKR+Scrum来在团队形成一个基本的能力，这就是战略同步和战略沟通，从而实现目标统一这件事。
分享收益
1. 目标
研发团队的科学管理方法
基于Scrum方法的持续交付
2. 成功要点
目标管理
科学设定目标
理想的OKRs
程度员度量
Scrum方法
3. 启示
科学管理
持续交付
实际落地经验
分享亮点
1. 研发管理面临的新挑战；
2. 传统的方法利弊；
3. 基于OKRs的目标管理；
4. 合适程序员度量；
5. 用Scrum方法去管理迭代；
6. 实现持续交付；
7. Q&A（答疑）。
中台团队管理建设
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在互联网下半场的趋势下，传统业务的如何快速实现数字化转型，实现业务的快速迭代和创新探索是一个比较有挑战的事情。现阶段看，业务中台提建设是一个相对有效的解决方案。其中，业务中台团队如何组建，如何有效的开展工作，如何通过技术手段更好的为业务发展助力和赋能，如何体现中台技术团队的价值等，是中台技术团队面临的一系列的挑战和问题。本次分享，主要是交流我们在58到家的业务中台团队组建和建设系统过程一些实践思路，方法和经验的总结。
分享收益
目标：
业务中台技术团队的搭建和团队经营落地的实践经验的分享
要点：
业务中台团队的定位和认知
业务中台技术团队的组建
业务中台团队的经营方法
业务中台团队开展工作的案例
启示：
理解业务中台的价值所在
业务中台技术团队的工作开展和有效的价值输出方法技巧
业务中台团队的有效开展工作的案例分享
分享亮点
1. 到家为什么要做业务中台；
2.到家需要什么样的业务中台；
3.到家业务中台技术团队和组建；
4.到家业务中台技术团队的工作方法论；
5.到家业务中台建设中的失败案例；
6.分享总结；
7.Q&A（答疑）。
2020年的移动互联网因疫情发生了显著变化，本已消失殆尽的用户红利又再次出现了小高峰。疫情之后用户使用场景的转变、微信社交渠道流量逐渐封闭、短视频产品不断占据用户时长、头部玩家在生态产品的流量布局……在这些背景之下，如何保持产品的高效增长，是当今企业面临的一道难题。从行业、产品、用户等不同方面，来解析用户增长方法论的真正含义。
出品人：陈辉 美图秀秀运营副总裁
实现新增用户增长的三大核心
分享简介
在移动互联网红利渐逝的背景下，更为高效的用户增长成为了各大公司研究的主话题：是在原有产品基础上持续突破升级，找到更合适的机会点；还是跨入全新赛道，进行创新尝试？无论是哪种选择，都将面临用户增长的第一步：提升产品的新增用户数。如何在众多产品中脱颖而出，让更多的用户对你的新产品产生兴趣，继而转为产品的使用用户，这中间有三个核心要点——
一是产品的独特品牌特点，不同类型的市场产品，需要从不同角度来切入市场，只有形成了品牌特点，才能带来稳定的新增；
二是渠道的精益增长，渠道是新增的稳定来源，但是如何有效地运用渠道，却不是每个增长人都了解的，我们将通过真实的案例，来剖析如何通过增长手段带来源源不断的免费新增用户；
三是运营活动的有效加成，在前两点具备的情况下，运营活动能很好地放大新增效果。
我们将通过以上三个核心方面与案例剖析，分析在当今移动互联网环境下，如何实现真正有效的新增用户增长。
分享收益
１.目标：
通过本次分享，让更多行业用户了解如何通过正确的增长方式，形成有效的新增
２.成功（或教训）要点：
对产品特质的提炼把控
对渠道的精益增长式运营
对用户活动的有效把控
3.启示：
了解如何实现有效的新增用户增长
了解增长的真正含义
分享提纲
1. 增长中的中国移动互联网
2. 增长的基本模型
a. 增长的基本概念;
b. 增长的误区;
c. 增长的基本模型。
3. 新增用户增长的三大核心
a. 为产品找到品牌特点；
b. 渠道新增实现精益增长；
c. 用户活动加成增长效果；
d. QA（答疑）。
“无常态”下的新基建与数字化
云原生：革新企业基础设施与应用架构
数据驱动决策：企业数字化转型中效能的思考
云原生一体化平台架构
数字化转型核心：全域数据中台
AI平台级产品从算法到落地实践
AI智能助手的过去、现在和未来
小米公司小爱总经理，带领团队构建了小爱同学的技术架构和相应的AI产品，用户月活过亿。为小米的各类智能设备提供语音交互的服务，目前已支持小米人工智能电视、小米AI音箱及生态链其他智能硬件。王刚博士毕业于香港科技大学计算机系，长期从事机器学习方向的研发工作，在加入小米之前曾在微软亚洲研究院和腾讯工作。
硅谷互联网公司如何帮助团队挑战产品创新
OKR+Scrum驱动研发管理和持续交付
中台团队管理建设
实现新增用户增长的三大核心
〇分享简介〇
时下，数字化转型已进入深水区，加快数字化转型已成为全社会的共识，企业如何更好地以新发展理念为引领，以技术创新为驱动，以信息网络为基础，面向高质量发展需要，全面开始数字转型、智能升级、融合创新？数据中台，则给出了最优答案，是数字化转型的一剂“良药”。
此次分享将结合行业多年成功为3000+金融、政府、教育、零售、能源、文旅等行业客户实现数字化转型与升级的具体实践案例，全面介绍袋鼠云数据中台建设方法论——数据中台建设“全景图，剖析企业在数字化过程中的具体实施路径和经验分享，希望参会嘉宾在加深对数据中台实践了解中，交流更多企业数字化转型的需求场景和共同探讨新时代下的企业数字化建设新趋势。
〇 分享收益 〇
１.目标：
为企业数据化提供一套科学合理的建设体系，为企业的数字化转型提供最佳实践参考。
２.成功（或教训）要点：
数据中台技术是传统数据仓库的升级版本，处理速度、容纳数据量、应用场景的完善程度均将大幅提升。数据中台支撑数据开发、数据应用建设、存储数据。
3.启示：提炼出该内容（或项目）的具体收益点：
数据开发及运维效率提升2-5倍，建设成本降低一半的同时使复杂数据应用落地成功率提升50%。
〇 收益人群〇
〇 分享大纲〇
数据中台是企业数字化转型的基础平台，应当完全支撑企业全面数字化转型的过程，是企业数字化基础设施建设。袋鼠云数据中台建设方法论——数据中台建设“全景图，主要包括以下几点：
1、数字化咨询：企业数字化建设评估及应用规划
2、数据平台化：数据资源盘点与汇聚
3、数据资产化：让资源成为可用资产
4、数据价值化：摘取业务价值皇冠
5、数据化运营与保障贯穿始终
6、企业数字化转型案例分享
7、QA
