在過去的十年里，軟件工程領域與人工智能的結合經歷了從初步探索到深度融合的深刻變革。作為科研工作者，我們見證了人工智能技術如何從理論模型走向實際應用，并徹底改變了軟件開發的方式、流程與范式。
第一階段：探索與初步融合（2010-2014）
這十年初期，人工智能在軟件工程中的應用尚處于萌芽階段。科研重點主要集中在利用機器學習算法優化傳統軟件開發中的特定環節，例如利用數據挖掘技術進行缺陷預測、使用自然語言處理（NLP）輔助需求分析等。此時的“人工智能應用軟件開發”更多是“軟件工程+AI工具”，AI作為輔助工具嵌入現有流程，尚未形成體系化的方法。深度學習雖已興起，但其在軟件工程中的大規模應用還未普及，算力和數據是主要瓶頸。
第二階段：深度學習驅動與范式轉變（2015-2018）
隨著深度學習在圖像、語音、自然語言處理等領域取得突破性進展，軟件工程研究迎來了轉折點。科研焦點轉向如何利用深度神經網絡處理軟件工程特有的序列與結構數據。代碼表示學習（Code Representation Learning）成為一個核心方向，研究者嘗試將代碼視為一種特定語言，利用類似NLP的技術（如RNN、LSTM，后期是Transformer）來理解、生成甚至翻譯代碼。自動代碼補全、漏洞檢測、代碼摘要生成等任務開始取得實質性進展。基于搜索的軟件工程（SBSE）與強化學習結合，為自動測試用例生成、參數優化等提供了新思路。這一階段，AI開始從“工具”轉變為開發流程中的“智能參與者”。
第三階段：大規模預訓練模型與智能開發新時代（2019-2024）
以GPT、Codex等大規模預訓練模型的出現為標志，人工智能應用軟件開發進入了新紀元。科研前沿迅速轉向大模型在軟件生命周期全棧的應用。
- 需求與設計：AI能夠理解模糊的自然語言需求，并生成初步的設計草圖、用戶故事甚至原型代碼。
- 編碼與實現：基于大模型的代碼生成工具（如GitHub Copilot）已成為開發者的日常助手，實現了從注釋、函數到模塊級的代碼自動生成與補全，顯著提升了開發效率。科研重點轉向提示工程、代碼上下文理解、生成代碼的正確性與安全性保障。
- 測試與驗證：AI不僅用于生成測試用例，還能進行智能測試預言（Test Oracle）推斷、缺陷定位與自動修復。模糊測試（Fuzzing）與AI的結合使得漏洞挖掘更加高效。
- 維護與演化：AI可以自動分析代碼變更影響、生成提交信息、推薦代碼重構方案，并協助進行知識圖譜構建與文檔自動化。
這一階段的本質是“軟件工程即提示工程”，開發范式從傳統的“人工設計算法-編碼實現”逐步轉向“定義問題-與AI智能體協作-迭代優化”。科研挑戰也轉向人機協同、可解釋性、倫理安全以及如何將領域知識有效注入大模型。
核心科研挑戰與未來展望
回顧這十年，核心科研挑戰始終圍繞以下幾個方面：
- 質量與可靠性：如何確保AI生成代碼的功能正確性、安全性、可維護性。
- 領域知識融合：如何讓AI模型深入理解特定業務領域的復雜約束與邏輯。
- 評估體系：建立超越傳統準確率、召回率的，適用于AI生成軟件的評估標準與基準測試。
- 人機交互：設計高效、自然的人與AI開發助手協作模式。
人工智能應用軟件開發的科研將走向更深度的自主化與智能化。AI原生軟件設計（從需求開始即為AI協同而設計）、多智能體軟件開發（多個AI智能體分工協作完成復雜項目）、自我演進軟件系統（具備持續學習與自適應能力的系統）將成為重要方向。對開發過程本身的智能化研究（如“開發過程大模型”）也將興起，旨在全面優化和重塑軟件工程的生命周期。
這十年，我們從將AI“引入”軟件工程，走到了軟件工程本身被AI“重塑”的關口。作為科研工作者，我們的使命不僅是創造更強大的工具，更是探索在這一新范式下，如何構建可信、可靠、高效且以人為本的智能軟件生態系統。
