一、峰会简介
一、大模型与运维场景的深度结合
1、全流程自治与效率革命
会议聚焦大模型如何实现运维全流程真自治，覆盖架构设计、场景落地、动态拓扑推理等环节。例如，通过多智能体协作（Multi-Agent）实现故障根因定位、自动化修复等任务，推动运维从“被动响应”向“主动优化”转变。
联想智能云等企业展示了基于大模型的混合云运维实践，通过智能体分解复杂任务并协同执行，显著提升运维效率。
2、垂直领域模型与工具链
针对运维场景开发专用大模型（如日志解析、异常检测模型），并通过微调优化模型在特定任务中的准确性。
会议还探讨了AI底座模型广场的建设，包括多尺寸模型、多模态模型、安全保障机制等，为运维提供标准化工具链支持。
二、智能化运维（AIOps）的实践与进化
1、从数据驱动到智能决策
AIOps 2.0时代通过多模态数据融合（文本、日志、时序指标、拓扑图等）构建全域感知能力，实现预测性维护与自主决策。例如，利用大模型分析历史数据预测系统故障，提前干预以减少停机时间。
博睿数据等企业展示了“AI+可观测性”平台，通过整合AI能力提升运维质效，推动智能运维升级。
2、运维团队与组织的变革
会议强调运维团队需向“面向AI的基础技术团队”转型，通过内部技术KOL带头、项目实战演练等方式提升技能储备。
例如，联想智能云通过“理论+实战”维度，为行业提供智能运维转型路径，助力团队适应大模型时代的需求。
三、数智化转型的行业实践
1、云成本治理与分布式运维
会议专设云成本治理、分布式运维等议题，探讨如何通过智能化手段优化云资源使用效率。例如，联想FinOps驱动的云成本治理进化路径，为企业提供降本增效的解决方案。
2、跨行业场景落地
会议还关注大模型在民航、金融等行业的落地实践。例如，云计算平台在民航领域的创新应用，以及金融行业AIOps的稳定性保障方案，推动数智化技术从技术层面向业务层渗透。
二、峰会核心资料清单
主会场
AI Agent技术实践专场
AIOps最佳实践专场
BizDevOps专场
SRE稳定性专场
大模型+运维专场
金融行业专场
可观测性专场
联想智能云CloudOps专场
民航及制造业专场
平台工程及DevOps专场
云原生与FinOps实践专场
字节跳动专场
三、峰会核心资料截图示例
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