行业需求。在跨领域融合方面，智能软件研发行业正积极与物联网、云计算等前沿技术深度融合，不断拓宽其应用场景与潜力边界。 智能软件研发行业可以分为四个阶段，萌芽期（1960-1969年），软硬件分离定价与软件工程概念的提出，为智能软件研发的独立发展和技 术创新奠定了基础；启动期（1970-2000年），独立数据库公司的崛起为智能软件研发行业在启动期奠定了数据处理与管理的基础；高速发展期 （2001-2 1960-01-01~1969-01-01 1963年，IBM宣布将软件与硬件实行分离定价，此举被视为软件产业迈向产业化的起始点。 1968年，美国计算机科学家在NATO的软 件工程会议上，首次明确提出了软件工程的概念。 智能软件研发行业的兴起推动了软件产业的独立发展、技术创新与产业升级，并广泛拓展了应用领域，满足了多样化的市场需求。 启动期 1970-01-01~2000-01-01 4 智能软

划项目。（责任单位：省发展改革委、省经信厅、省科技厅、 省市场监管局） （三）加快人才引育 引导高校提升元宇宙人才培养能力，聚焦大数据、人工智 能、区块链、虚拟现实技术等专业领域，加强计算机科学与技 术、信息与通信工程、软件工程等学科专业建设。鼓励企业与 高校、科研院所开展产学研合作，培育一批兼顾数字技术与人 文艺术的复合型人才。实施人才引育计划，向全球引进元宇宙 领域高端人才和团队，支持省内企业与全球行业龙头企业进行

企业级与常规生产力工作流程优化。当前市场上专注于垂直行业特定应用的初创公司仍 属少数，大部分代理技术开发的新兴企业主要面向企业客户，而非个人消费者。这些 Agent 初创公司希望用技术取代 SDR、软件工程师、合规分析专家、客户服务专员等多 个职位的职能。这一趋势的影响力将极为广泛且深远，不仅限于日常工作中对公司员工 的增加或取代，更会改变公司面向外界客户的交互形象，或使企业的运营方式与客户体 验发生改变。 与其中。 2023 年 3 月，Character.AI 完成了一笔 1.5 亿美元的融资，估值达到 10 亿美元， 由 a16z 领投。公司的创始人 Noam Shazeer 曾是谷歌首席软件工程师，也是 Transformer 论文的作者之一。公司将这笔融资用于拓展模型的计算能力并提高其回答 精度和推理能力。 [Table_PicPe] 图33 Character.AI 用户界面

万元人民币。其次，软件成本包括操作系统、数据库管 理系统、深度学习框架以及相关的开发工具和许可证费用，预计约 为 500 万元人民币。 人员成本涉及项目团队的薪资和培训费用。项目团队包括项目 经理、数据科学家、软件工程师、系统管理员以及安全专家等，预 计总人数为 20 人，按每人年均成本 50 万元计算，年度人员成本为 1000 万元人民币。此外，还需要预留一定比例的预算用于外部咨 询和技术支持服务，预计为 虑定制化软件开发费用，预计为 300 万元。因此，软件总成本为 450 万元。 人力资源成本是另一重要组成部分。项目团队需包括数据科学 家、软件工程师、系统管理员和项目经理等。根据市场薪资水平， 数据科学家的年薪为人民币 50 万元，软件工程师为 40 万元，系统 管理员为 30 万元，项目经理为 60 万元。假设团队规模为 10 人， 年度人力资源成本为 450 万元。项目预计持续两年，因此人力资源

存在较多的挑战，如何解决复杂软件的可信问 题，以及如何解决大型软件工程的系统分解、 对接和协作都将面临巨大的挑战。 面向未来的自动化编程，可以看到大模型 和形式化方法各自拥有其优缺点，但可以“互 帮互助”，借助大模型提升传统形式化验证自 动化程度，借助形式化方法提升大模型输出正 确率，两者的有效结合可能是一个关键的方向。 我们相信未来机器在软件生产活动中占的 比例越来越高，将会对软件工程产生巨大的变 化，原来围绕着人因协作定义的软件活动、软 化，原来围绕着人因协作定义的软件活动、软 件开发流程和软件体系都会面临变革。人机协 同编程是消解大规模软件开发困境的根本之道。 人机协同编程，解决人因所带来的软件复杂性难题 12 软件开发模式系统性重构 迈向人机共生的软件工程新时代 流程重构 从流水线到代理化SDLC 入口重构 从代码到自然语言 角色重构 从程序员到设计师 架构重构 从微服务到Agent工作流 组织重构 人机共生团队 语言与工具重构 承担执行与自动化。 组织形态从“开发 - 测试 - 运维”三段式，转 向“设计 - 治理 - 监管”的新分工，构建人机 共生的开发新组织。 软件开发模式重构的本质是“智能化与治 理的平衡”，未来十年的软件工程并不是单纯 的“AI 代替人类”。而是人类与智能体的协同 模式：AI 承担执行与自动化，人类负责设计、 治理与价值判断，Agent 智能化开发与治理并 重。自然语言入口降低门槛，Agent

Faking 未来技术方向展望: 形式化验证 ➢ 形式化验证起源于数学的形式化证明，例如 Lean ➢ 数学形式化的目的是提供一个完全客观和可验证的证明过程 ➢ 形式化具备消除模型幻觉的潜力，类似还有软件工程相关代码的形式化证明 ➢ 与此同时，安全价值的监管具有多元性: 人类的安全价值观具有多样性， 内建价值冲突 \ 单智能体系统下 的安全，并不保证多智能体系统安全 \AI系统伪装已被“安全对齐”，行为欺骗监管

是确保项目顺利实施的关键环节。首先，人力资源的分配应根据项 目的各个阶段需求进行合理规划。项目初期，需要配置项目经理、 系统架构师、数据工程师和算法工程师等核心人员，负责需求分 析、系统设计和技术选型。在开发阶段，需增加软件工程师和测试 工程师，以实现系统功能的开发和验证。项目后期则需配置运维工 程师，确保系统的稳定运行和后续维护。此外，还需配置专门的财 务人员和采购人员，负责预算管理和资源采购。 在硬件资源方面 预算的编制应全面考虑项目的各个方面，包括人力成本、硬件 采购、软件许可、培训费用和运维成本等。具体预算编制可参考以 下示例：  人力成本：项目经理 1 人，系统架构师 1 人，数据工程师 2 人，算法工程师 2 人，软件工程师 4 人，测试工程师 2 人，运 维工程师 1 人，财务人员 1 人，采购人员 1 人，预计总人力成 本为 500 万元。  硬件采购：高性能服务器 10 台（每台 10 万元），存储设备

，熙熙攘攘的人群目光都聚焦在跃动的彩 龙身上， 整个环境的喜庆氛围仿佛令人身临其境 3.6.1 国外的大模型产 品 n OpenAI o3 2024 年 12 月 20 日 ， OpenAI 发布推理模型 o3 ，无论在软件工程、 编写代码 ，还是竞赛数学、 掌握人类博士级别的自 然科学 知识能力方面 ， o3 都达到了很高的水平 3.6.1 国外的大模型产 品 大模型 图标 指标排名 DeepSeek 能力测评第一

的子模型。此外，需设立专门的数据科学团队负责模型的监控和定 期更新，以适应医疗知识的不断进步和变化。 接下来，在实际应用中，应考虑以下几个步骤： 1. 筹建多学科团队，包括临床医生、数据科学家、软件工程师及 伦理学专家，确保各方意见融入实施方案中。 2. 制定具体的应用场景，如辅助诊断系统、智能健康管理系统或 急救决策支持系统，并明确每个场景的目标、功能和预期效 果。 3. 开展小规模试点项目，通过具体案例验证  数据科学家：负责 AI 模型的设计与优化，需具备扎实的统计 学基础和编程能力，能够处理和分析医疗数据。  医疗专家：医学背景的专家，提供专业知识，确保模型的临床 适用性和安全性。  软件工程师：负责系统的开发和维护，确保模型部署和运作的 稳定性。  项目协调员：负责与各利益相关者的沟通，确保需求的明确和 团队的协作。 其次，开展团队的能力评估和培训。为了确保团队成员具备完

方法。 ChemCAD 由 Chemstations 公司推出的一款极具应用和推广价值的软件 , 它主要用于化工生产方面的工艺开发、 优 化设计和技术改造。 HYSIS 世界著名油气加工模拟软件工程公司开发的大型专家系统软件，分动态和稳态两大部分。其动态和稳 态主要用于油田地面工程建设设计和石油石化炼油工程设计计算分析，其动态部分可用于指挥原油生 产和储运系统的运行。 gPROMS 对工