随着人工智能在软件工程领域赋能逐渐深入，大模型在软件场景的落地路径逐渐清晰，但在嵌入式、人工智能算法等复杂研发场景的落地仍需进一步探索。为促进软件行业智能化转型发展，加强前沿科技的示范性作用，全面推进人工智能技术在软件工程各阶段的应用，2024年10月30日，由中国人工智能产业发展联盟（AIIA）智能化软件工程（AI4SE）工作组、中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）人工智能研究所联合主办的2024 AIIA先锋案例|AI4SE银弹案例分享系列直播第一期，成功举办。
线上来自中国信通院、工商银行、邮储银行、中国航天集团五〇二研究所、华为、中兴通讯的六位专家进行了分享，来自政府、金融、软件、互联网、汽车、能源等行业5000余人线上观会。
中国信通院人工智能研究所工程师齐可心主持会议，会上由中国信通院人工智能研究所工程师闫东伟，分享了近期对软件工程全生命周期的技术洞察，同时就智能测试能力、智能开发应用效能度量指标等标准的最新进展以及AI4SE工作组的未来工作计划进行了全面介绍。
中国邮政储蓄银行软件研发中心副处长李培分享了“邮储研发测试大模型赋能邮储银行降本增效”的实践案例。李处对该案例进行了深入分析，涵盖了其应用架构、研发应用的具体落地场景、实际应用效果以及技术创新点，并对未来邮储银行将从研发测试大模型向科技大模型扩展，以科技大模型驱动全域业务大模型的建设思路进行了介绍。
邮储银行－应用架构方案
中国工商银行金融科技研究院云计算实验室研究员郑凯分享了“中国工商银行智能研发助手”的实践案例。郑老师详细介绍了工行案例中重点建设的代码补全、代码解释、代码异常检测、单元测试生成以及CodeReview辅助等能力的技术实现思路和落地成效。此外，还对智能研发配套体系中的RAG平台、微调训练平台、测评平台进行了深入讲解。
工商银行－智能研发配套体系
华为云产业发展高级专家黄毅刚分享了“AI辅助 ICT 产品线研发”的实践案例。黄老师详细介绍了华为在复杂通讯和软硬件研发的嵌入式场景中，利用Prompt、RAG、Fine-tuning等技术提升模型代码能力的经验。
华为-Prompt、RAG、Fine-tuning研发实例
中兴通讯 AI域资深产品专家张洋洋分享了“星云智研AI开发助手驱动研发提效”的实践案例。张老师对中兴在大模型领域的能力增强、模型优化和推理引擎优化以及多模型协作等方面的思路进行了总体介绍，深入阐述了在算子融合、KV Cache量化、INT4量化等模型优化和推理引擎优化上的具体思路。
中兴通讯－模型优化和推理引擎优化
中国航天科技集团五〇二研究所软件研制中心副主任李经松分享了“航天控制算法代码智能生成”实践案例。李主任全面介绍了案例中基于规则解析将数学公式和逻辑表达等内容智能生成代码的全过程，详细阐述了通过大模型进一步提升工具的泛化能力和生成能力，并对生成的代码进行优化，以确保生成代码的正确性和可靠性的方法。
五〇二研究所－航天器控制算法数学公式生成代码
中国信通院目前已经完成《智能化软件工程技术和应用要求 第1部分：代码大模型》（本标准已完成ITU国际标准立项）、《智能化软件工程技术和应用要求 第2部分：智能开发能力》（本标准已完成IEEE国际标准立项）两部标准的发布及《智能化软件工程技术和应用要求 第3部分：智能测试能力》标准征求意见稿发布。同时将于近期启动智能开发应用效能度量指标和面向软件工程的智能体相关标准编制工作，欢迎联系报名。后续中国信通院将持续关注智能化软件工程领域的发展动态，开展智能化软件工程领域的研究和探讨，共同推动行业健康有序发展。
2024 AIIA先锋案例 | AI4SE银弹案例分享系列直播——第二期计划于11月下旬举办，具体时间安排另行通知。
2024 AIIA人工智能先锋案例征集
《AIIA 2024人工智能先锋案例集》拟在11月初中国人工智能产业发展联盟第十三次全体会议上发布，各专项优秀案例也将陆续发布，敬请期待！
案例终审计划于11月下旬进行，具体时间安排另行通知。
AI4SE专项联系人
中国信通院人工智能研究所
齐老师：18686962307(微信同号)
闫老师：13041008356(微信同号)
秦老师：13488684897(微信同号)
中国人工智能产业发展联盟（AIIA）智能化软件工程工作组（AI4SE工作组），于2023年9月正式成立，旨在进一步发挥生成式AI、大模型等人工智能技术在软件工程领域的潜力，充分释放AI赋予软件工程的价值。AI4SE工作组已吸纳150+成员单位，覆盖金融、电信、软件等诸多行业，欢迎更多企业加入，请联系齐老师、闫老师。
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2017年10月初，工业和信息化部正式批复中国信息通信研究院承建人工智能关键技术和评测工业和信息化部重点实验室（以下简称“部重点实验室”）。
中国信通院为进一步推动我国人工智能的工程化进程，依托部重点实验室成立了AI工程化推进委员会。委员会聚焦人工智能开发工具和平台，AI研发运营和管理，大模型应用，知识计算应用和AI数据集治理等技术方向，以产业活动、研究报告、标准和评估、最佳实践等手段，推动人工智能工程化相关的工具、系统、流程和治理体系的完善。
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