8月26日，由崔牛会主办的「2026 ToB AI 产研大会」第二站在深圳南山区举行，主题为「从工具提效到工作流重构」，讨论的核心问题是：AI Coding 之后，ToB 软件公司的产研流程怎么重做？

崔牛会创始人兼 CEO 崔强引用 400 余份有效问卷指出：AI Coding / 代码生成以 75.4% 的关注度居首，质量、安全、上线验收（68.4%）与测试用例生成及自动化测试（68%）紧随其后。但他强调：「工具只是显性入口，流程、治理与落地才是隐形焦虑」，多数团队仍面临「局部提效、整体未明显拉升」的共性问题。

EC 研发负责人罗凯分享了从单人 AI Coding 工具走向整个产研体系重构的实践：团队形成的共识是，AI 的核心价值在于放大会用 AI 的人的能力，而非完全替代研发。EC 搭建了覆盖需求分析、规格生成、审核与三路分发、并行开发与测试、后处理与部署、场景测试六个阶段的 AI 研发体系。

蓝凌将质量工程从传统工程化升级为人机协同质量闭环，覆盖需求链路、编码验证、测试执行与资产度量，并把智能体的效果、稳定性、安全与成本纳入质量衡量。小鹅通同步推进组织调整：取消独立测试岗位、减少部分管理头衔、保留结果负责人，把释放出的研发人力下沉到业务一线。

金山办公解决方案架构负责人刘庆辉从企业级落地视角提出「三通两管一平」实践框架：通知识、通数据、通能力，管成本、管安全，并建设统一的 AI 基建平台。