AiDD研发数字峰会-北京站

探索AI落地软件工程之路：从通用到个性化

石琳

北京航空航天大学教授

内容简介：

近年来，AI大模型技术取得了飞速发展，深度参与了软件工程变革浪潮。以Cursor为代表的一批AI智能化工具大幅提高了软件开发效率，虽然效果惊艳，但是AI落地具体开发任务时，面对仓库级复杂项目往往存在代码生成质量不佳等诸多问题。本报告将系统剖析AI落地软件工程的典型场景中的问题与思路：从仓库级代码生成、到代码重构与研发问答，揭示AI大模型技术如何从突破软件开发范式到真正落实在使用场景上。在此通用人工智能基础上，进一步聚焦个性化智能软件工程的前沿实践，探索AI Coding技术如何从“千篇一律”变为“千人千面”，从而更好为每个程序员提供智能辅助，具体研究探索包括基于IDE构建开发者数据底座、应用个性化知识引擎的精准研发问答等。通过多维度技术路径与实践案例，我们将共同展望AI驱动下软件工程从通用化到个性化演进的新图景，直面转型挑战，洞见未来趋势。

演讲提纲：
1.AI落地软件工程的典型场景的技术探索
1.1面向新特性的仓库级代码生成
1.2基于历史经验的仓库级代码修复
1.3基于大模型的架构级代码重构
1.4基于代码地图的仓库级研发问答
2.个性化智能软件工程初探
2.1基于IDE的开发者数据底座
2.2个性化研发问答
3.总结与展望

听众收益：
1.获得前沿技术速递：分享多种AI落地软件工程的典型场景及硬核解决方案。
2.构建个性化软件开发体系：分享基于IDE的开发者数据底座的应用潜力与构建方法，了解个性化研发问答系统的落地路径，实现开发过程精准优化。
3.前瞻软件工程演进方向：洞见AI驱动下从通用化到个性化的转型挑战与趋势，规划企业级研发智能化升级战略路径。

北京航空航天大学软件学院教授/院长助理。主要研究智能软件工程，包括智能需求工程、经验软件工程、开源社区挖掘、开源软件安全等。曾在人工智能、软件工程领域的高水平国际会议IJCAI，ICSE，FSE，ASE等发表论文60余篇，获得ACM SIGSOFT 杰出论文奖（ASE21），连续两年获得需求工程顶级会议最佳论文奖（RE20，RE21）。主持参与多项国家自然科学科学基金项目、国防科技创新项目、国家重点研发项目等，两次获得CCF-华为胡杨林基金支持。同时担任多个国际知名会议期刊包括ICSE、ASE、FSE、Automated Software Engineering期刊、Requirements Engineering期刊、软件学报等审稿人。

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