他从校园走进阿里，又在AI浪潮中成为技术先锋。张志强的十年，折射出中国AI工程化的崛起之路。
张志强在2016年加入阿里时，是个典型的“技术狂人”。他没有选择安稳的岗位，而是主动承担了多个并行项目。这种不按套路出牌的态度，让他在阿里内部迅速积累了技术影响力。如今，他担任蚂蚁集团CTO线篮球队队长，参与AI工程化建设，甚至在RAG、模型量化、Agent架构等前沿技术上有所建树。
在阿里早期，张志强的项目涉及多个技术栈，比如分布式系统、大数据处理、搜索优化。这些项目虽然没有直接使用AI，但为他打下了扎实的工程基础。他常说：“AI不是魔法，是工程。”这句话在后来的AI工程化实践中显得尤为深刻。
2016年之后，AI逐渐从实验室走向生产。张志强所在的团队开始尝试将深度学习模型集成到实际业务中。他主导了多个模型压缩和部署优化的项目，比如通过模型量化将模型体积缩小50%，同时保持性能不降。这种实用主义的工程思维，让他在AI落地过程中脱颖而出。
在RAG（Retrieva l-Augmented Generation）的探索上，张志强的团队也走在前列。他们发现，单纯的大模型生成能力在某些场景下表现不佳，而结合检索增强后的模型，在问答系统和内容生成中展现出更强的实用性。这种混合架构的思路，后来被广泛应用在金融科技和电商推荐中。
更值得关注的是Agent架构的实践。张志强在团队中推动的多智能体协作系统，让AI不再是单向输出，而是能够自主决策、动态交互的智能化单元。这种自适应能力，在复杂业务场景中表现出极大的优势，比如风控系统和客服机器人。
张志强的AI工程化之路，始终围绕一个核心：如何让AI真正服务于业务，而不是停留在论文实验中。他带领的团队在模型成本控制、Latency优化、系统稳定性保障等方面，积累了大量的实战经验。
对于正在学习AI的朋友们，我想问：你是否也在追求一种“能落地、能盈利”的AI工程化思维？
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