QECon全球软件质量&效能大会自办会以来，始终将质量、效能与每一位软件从业人员紧密连接在一起，追寻“提质增效”的最佳实践，坚持“一线技术与工程实践输出”。面向5年以上丰富经验的“实践者”分享具有指导价值的前沿、落地案例，和更多的研发团队进行思想的碰撞与经验的交流。
自动化到智能化测试实践
随着人工智能技术的日益成熟，智能化测试已成为提高软件开发效率和质量的关键。本次专场将围绕“智能化测试策略、自动化测试框架的智能化升级、AI在测试中的应用场景、以及智能化测试对提高测试准确性和效率的影响”等话题进行深入讨论。参与者将有机会了解和交流如何利用最新的人工智能技术，将传统的自动化测试转变为更高效、更精准的智能化测试实践。通过本次会议，我们旨在为参与者提供一系列行之有效的方法和策略，以帮助他们在快速变化的技术环境中保持领先，确保软件产品的高质量和可靠性。
AIGC时代的测试智能创新
随着AIGC时代的到来，测试领域在智能化方向上也迎来了一场深刻的变革。本专场将重点讨论以下方向：
1）AIGC时代下测试智能Agent的探索与畅想；
2）AIGC赋能测试分析、测试用例生成、测试代码生成等智能化场景的优秀案例与实践。期待与大家一起交流大模型在测试领域落地的实际应用场景和无限可能性，共同推动测试领域的智能Agent升级。
云服务可靠性保障
随着企业越来越依赖于云服务，保证云服务的可靠性成为了业务持续性和用户满意度的关键。“云服务可靠性保障”专场将探讨云计算环境中如何确保服务的高可用性和稳定性，包括探讨如何设计具有高可扩展性和容错能力的云架构、如何在云服务环境中建立健壮的可靠性策略、优化云资源的使用、提升服务的性能和响应速度，以及包括应对突发流量和潜在故障、自动化恢复和故障转移、服务监控和预警系统、保障服务的连续性、先进的监控工具等内容。
大模型时代十倍效能提升之道
大语言模型（LLM）的出现正在引发软件研发行业的变革，LLM在需求工程、代码生成、测试生成、程序修复、部署运维等众多软件工程任务上取得了突破性进展，带来了全新的机遇和挑战。大模型时代，如何借助大模型能力进一步提升组织研发效能？研发效能团队如何为大模型研发提供服务？回答以上问题亟需新的方法、技术与工程实践。 分会场以“大模型时代研发效能提升之道”为主题，邀请多位专家学者，共同探讨大模型时代的研发效能提升方法，分享前沿技术和实践经验，以期推动软件研发行业的创新发展。
测试左移&右移落地实践
敏捷宣言发布和SaaS推行都20多年了，测试左移和右移已经不是一个新鲜的概念，但是在国内企业很好落地的案例并不是很多，本专场努力挖掘这方面的优秀案例，呈现给听众，帮助企业提升质量和效能。本专场涉及到的一些主题，主要有：ATDD/BDD、需求/设计评审、代码评审、A/B测试、混沌工程、全链路压测、日志分析、客户反馈跟踪与分析等。
AIGC时代的代码质量
专场聚焦于探讨：在AIGC时代，由于大量代码生成，如何保证代码质量的问题。本专场将涵盖 “代码大模型评估、自动生成代码、LLM辅助评审、代码自动修复” 等相关话题，并关注大模型或其他人工智能技术如何助力代码评审、提高代码质量。参与者将了解业界这方面的一些优秀实践，从而应用在工作中，以确保产出高质量、安全可靠的代码，以适应AIGC时代带来的挑战。
LLM赋能大前端质量
分论坛将探讨大语言模型（LLM）在前端开发提效和质量保障中的创新应用。重点包括：利用LLM自动生成和优化前端代码、智能化自动测试、开发文档生成与管理、以及用户体验优化。通过实践案例展示，参会者将了解到如何在实际项目中有效应用LLM技术，提升前端开发的效率和质量。
AI工具链与平台工程实践
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自动驾驶与智能座舱质量保障
自动驾驶与智能座舱技术，作为未来出行革命的双重驱动力，其质量保障对行业发展至关重要。本次「自动驾驶与智能座舱质量保障」分论坛将集中探讨这两大领域的质量标准、技术挑战及解决策略。会议将邀请自动驾驶和智能座舱的行业领军人物、技术研发者及质量控制专家，共同讨论如何通过创新技术和严格的质量管理体系，确保产品的高可靠性和用户安全。参与者将有机会了解最前沿的研究进展、市场趋势及行业内的最佳实践，助力企业提升竞争力并推动智能汽车行业的持续健康发展。
性能测试与优化
优秀的互联网软件产品，不仅要具备可靠的质量，还要具备良好的性能，软件的性能问题对企业所带来的不利影响也丝毫不亚于质量问题。与此同时，随着软件系统复杂度的日益提升，性能测试和优化的难度也水涨船高，这成为了各大企业所面临的共性问题。在降本提效的时代背景下，如何更高效的做好性能保障工作，更进一步的，如何应用AI技术助力软件性能的评估和提升，将是本专题所聚焦的核心内容，期待与您一起探索软件性能领域的前沿实践。
LLM赋能下全程质量管理
专场聚焦于探讨：如何借助大规模语言模型（Large Language Model，LLM）技术对企业的全流程质量管理体系进行赋能和优化。本专场将深入剖析包含但不限于“质量知识图谱工程化构建、质量管控流程智能化升级、实时质量过程监控与告警、基于AI的智能决策支持”等核心话题，旨在探讨如何将大规模语言模型技术融入传统质量管理全过程，从而实现质量管理水平的全面提升及企业核心竞争力的持续稳固。
多终端质量保障
在万物互联的当下，如何确保业务在不同场景、不同设备、甚至不同操作系统上的一致性体验与卓越性能？多终端质量保障专场聚焦在不同业务场景，多设备终端、平台下的质量挑战与保障策略，汇聚业界专家共同探讨终端质量的前沿技术和创新应用，分享实战案例，实现高效高质量的多端品质与用户体验，携手构建无界而卓越的全场景多端质量护航体系。
大模型在DevOps领域的创新应用 (AIOPS)
专场聚焦于探讨：在人工智能领域飞速发展的时代，大语言模型的出现有望为DevOps带来哪些技术变革。本专场重点讨论但不仅局限于“自动化和效率提升，智能监控和故障预测，Tools智能决策支持，用户体验改善智能分析”等相关话题，着重关注大语言模型在DevOps领域的应用，助力其实现自动化。参与者将了解AIOPS的一些优秀落点案例，从而能够帮助开发者应用在实际工作中，来逐步降低开发成本和运维成本，更好地AIOPS为赋能。
效能度量：从洞察到智能化
近十年，各个IT企业都在积极的开推进研发数字化，「效能度量」已经成为研发基础设施建设的必要环节之一。随着近几年的深入开展，各企业也都遇到了相似的难题，包括，如何建立体系化“研发效能指标体系”？如何让数据有效的诊断出效能问题，驱动研发团队持续提效，实现从度量→洞察的飞跃？在大模型时代，如何进一步引入LLM技术赋能效能度量，实现智能化诊断和辅助决策？本专场会和各效能专家、企业效能度量负责人共同探索这些问题，并分享实战案例，携手共同驱动效能度量领域的实践效果，逐步从度量到洞察再向智能化演进。
大模型评测与质量保障
随着大模型能力的迅猛发展，各类LLM应用正在快速迭代并深入到我们日常生活和工作的各个层面。随之而来的问题是：如何全面、准确、高效地评测大模型和AI应用，持续驱动模型和产品迭代改进。这是各个AI产品团队都在探索实践的问题。
“大模型评测与质量保障”专场希望通过分享有效方法、先进工具和优秀实践，交流探讨、总结经验，帮助参与者了解LLM应用评测全过程，掌握先进的评测方法和技术，提升产品质量和智能化水平。
OpenHarmony专场
本次专场将围绕但不局限于 “应用自动化测试、OpenHarmony开源操作系统测试、AI辅助研发” 等话题进行深入讨论，介绍OpenHarmony开源操作系统测试及工程能力构建实践。通过本次会议，我们旨在为参与者提供一系列行之有效的方法和策略，以帮助他们快速高效，高质量的完成OpenHarmony生态产品及应用开发、测试，确保软件的高质量交付，助力OpenHarmony生态繁荣。
大厂专场
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