董汉德是腾讯科技（深圳）有限公司担任高级应用研究员，同时也是亚太人工智能学会AIGC委员会的高级会员。他在机器学习、大语言模型和代码搜索与生成等领域拥有深厚的技术积累和实战经验。

　　针对AI技术在产业智能化中的应用，董汉德指出，深刻把握AI技术本质、掌握其核心能力是推动产业智能化转型的关键。他强调，AI系统通过对产业场景多维度数据的深度处理与分析，能够精准识别生产流程中的关键节点，为智能化改造方案的制定提供坚实的技术支撑。这种技术能力正从单一的生产效率提升工具转变为提升产业效能的关键技术支撑，推动着传统产业向智能化方向实现质的跃升。

　　谈到AI大模型的研发，董汉德强调了技术迭代的重要性：“我们建立了完整的模型训练—评估—优化闭环，确保代码大模型始终保持行业领先水平。”他带领团队持续跟进最新研究进展，通过与产品团队的紧密协作，将前沿技术转化为实用的工程解决方案。以腾讯云AI代码助手为例，该系统通过分析海量代码数据，不仅能智能补全代码，还能根据开发者习惯提供个性化建议，显著提升编程效率。

　　董汉德团队在代码生成领域取得了重要进展。“我们创新性地将检索增强生成（RAG）技术应用于代码大模型，使其能够结合最新技术文档生成更准确的代码。”该方案有效解决了传统代码生成模型知识更新滞后的问题，在多个行业场景中得到了验证。

　　对于AI大模型的产业应用，董汉德提出了“三层适配”方法论：基础层聚焦通用能力建设，中间层实现领域知识融合，应用层完成具体场景优化。“以制造业为例，我们通过在基础模型上叠加行业知识图谱，开发出了能理解专业术语的智能编程助手。”

　　董汉德表示：“AI技术的价值实现需要构建‘研发—应用—反馈’的闭环系统。只有将技术创新与产业需求紧密结合，才能真正释放人工智能的变革潜力。”杨俊