在过去的十年里，软件工程领域与人工智能的结合经历了从初步探索到深度融合的深刻变革。作为科研工作者，我们见证了人工智能技术如何从理论模型走向实际应用，并彻底改变了软件开发的方式、流程与范式。
第一阶段：探索与初步融合（2010-2014）
这十年初期，人工智能在软件工程中的应用尚处于萌芽阶段。科研重点主要集中在利用机器学习算法优化传统软件开发中的特定环节，例如利用数据挖掘技术进行缺陷预测、使用自然语言处理（NLP）辅助需求分析等。此时的“人工智能应用软件开发”更多是“软件工程+AI工具”，AI作为辅助工具嵌入现有流程，尚未形成体系化的方法。深度学习虽已兴起，但其在软件工程中的大规模应用还未普及，算力和数据是主要瓶颈。
第二阶段：深度学习驱动与范式转变（2015-2018）
随着深度学习在图像、语音、自然语言处理等领域取得突破性进展，软件工程研究迎来了转折点。科研焦点转向如何利用深度神经网络处理软件工程特有的序列与结构数据。代码表示学习（Code Representation Learning）成为一个核心方向，研究者尝试将代码视为一种特定语言，利用类似NLP的技术（如RNN、LSTM，后期是Transformer）来理解、生成甚至翻译代码。自动代码补全、漏洞检测、代码摘要生成等任务开始取得实质性进展。基于搜索的软件工程（SBSE）与强化学习结合，为自动测试用例生成、参数优化等提供了新思路。这一阶段，AI开始从“工具”转变为开发流程中的“智能参与者”。
第三阶段：大规模预训练模型与智能开发新时代（2019-2024）
以GPT、Codex等大规模预训练模型的出现为标志，人工智能应用软件开发进入了新纪元。科研前沿迅速转向大模型在软件生命周期全栈的应用。
- 需求与设计：AI能够理解模糊的自然语言需求，并生成初步的设计草图、用户故事甚至原型代码。
- 编码与实现：基于大模型的代码生成工具（如GitHub Copilot）已成为开发者的日常助手，实现了从注释、函数到模块级的代码自动生成与补全，显著提升了开发效率。科研重点转向提示工程、代码上下文理解、生成代码的正确性与安全性保障。
- 测试与验证：AI不仅用于生成测试用例，还能进行智能测试预言（Test Oracle）推断、缺陷定位与自动修复。模糊测试（Fuzzing）与AI的结合使得漏洞挖掘更加高效。
- 维护与演化：AI可以自动分析代码变更影响、生成提交信息、推荐代码重构方案，并协助进行知识图谱构建与文档自动化。
这一阶段的本质是“软件工程即提示工程”，开发范式从传统的“人工设计算法-编码实现”逐步转向“定义问题-与AI智能体协作-迭代优化”。科研挑战也转向人机协同、可解释性、伦理安全以及如何将领域知识有效注入大模型。
核心科研挑战与未来展望
回顾这十年，核心科研挑战始终围绕以下几个方面：
- 质量与可靠性：如何确保AI生成代码的功能正确性、安全性、可维护性。
- 领域知识融合：如何让AI模型深入理解特定业务领域的复杂约束与逻辑。
- 评估体系：建立超越传统准确率、召回率的，适用于AI生成软件的评估标准与基准测试。
- 人机交互：设计高效、自然的人与AI开发助手协作模式。
人工智能应用软件开发的科研将走向更深度的自主化与智能化。AI原生软件设计（从需求开始即为AI协同而设计）、多智能体软件开发（多个AI智能体分工协作完成复杂项目）、自我演进软件系统（具备持续学习与自适应能力的系统）将成为重要方向。对开发过程本身的智能化研究（如“开发过程大模型”）也将兴起，旨在全面优化和重塑软件工程的生命周期。
这十年，我们从将AI“引入”软件工程，走到了软件工程本身被AI“重塑”的关口。作为科研工作者，我们的使命不仅是创造更强大的工具，更是探索在这一新范式下，如何构建可信、可靠、高效且以人为本的智能软件生态系统。
