。 智能化时代，以大语言模型驱动的智能代码生成、生成式人工 智能赋能的辅助设计以及智能化测试与智能运维工具链为代表的前 沿技术变革，正以前所未有的深度和广度，系统性地重构软件工程 的方法论、工具链与实践范式。软件工程已超越其传统边界，跃升 为支撑数字经济高质量发展、驱动千行百业转型升级不可或缺的核 心基础设施。然而，面对工具生态割裂、工程链路协同不足、垂直 领域适配薄弱等关键挑战，亟需构建统一标准体系打通技术研发与 场规模、技术发 展等方面梳理数字化浪潮下软件工程智能化的变革背景；第二章聚 焦软件工程智能化初期实践，系统诊断当前面临的关键瓶颈；第三 章针对上述痛点，提出智能化标准体系总体架构；第四章围绕关键 领域展开深度分析；第五章总结软件工程智能化未来发展趋势，为 产业智能化升级提供系统性指引与行动思路。 目 录 一、 背景引入：数字化浪潮下的软件工程智能化变革需求 ............. ...............1 （二） 数字经济规模持续扩张，智能软件需求持续攀升 ...............4 （三） 技术创新驱动持续深化，软件工程智能纵深发展 ...............6 二、 行业痛点：剖析软件工程发展瓶颈，明确破局关键 .................. 7 （一） 技术侧痛点：AI 能力的本质局限 ........................

OAIS 的长期保存...............................................................................17 5.1.4 遵循软件工程规范......................................................................................17 5.2 数字档案管理系统功能设计 (5)涉及国家秘密的信息系统分级保护技术要求(BMB17-2006) (6)计算机信息系统安全保护等级划分准则（GB17859-1999） (7)《档案管理软件功能要求暂行规定》 档办〔2000〕81 号 (8)计算机软件工程规范国家标准汇编（GB/T16398-96） 5 (9)其它国家有关标准 1.2 业务性标准规范 (1)《中华人民共和国档案法》 (2)国有企业文件材料归档办法（国家档案局 2004 年 、储藏、发布的中 枢。该系统是一系列软件、硬件、规范、流程组成的一个复杂体系。它遵循 OAIS 模型而设计。 5.1.4 遵循软件工程规范 采用软件工程项目管理与控制的行业规范，使项目实施能够顺利进行，并 达到预期的成果。 把整个项目开发过程按照软件工程方法和任务要求对任务和时间进行划分。 从开始到最后完成有几个大节点，每个大节点有几个小节点，每个节点做什么 事情，完成什么目标，输

智能化操 控系统 知识模型 ：总管煤气优化控制模型、支管煤气优化控 制模型、分烟道吸力优化控制模型 数据要素 ：直行温度数据、荒煤气温度数据、焦饼温 度数据、废气氧含量数据、炼焦工艺数据 人才技能 ：软件工程、计算机科学与技术、煤化工工 艺学、炼焦工艺、现代煤化工生产技术 痛点问题 ：部分软件只能提供基于固定规则的加热控 制 ，而无法根据实时数据和炉况情况对配煤方案进行灵 活调整。 YB01-D-2-9 ：视野范围温度、 回转窑设备参数、材料导 热系数、球盘转速数据、新增图像采集数据、盘内加水 量数据、流量检测数据、生球粒径数据、生球合格率 人才技能 ： 自动化技术、工艺优化技术、计算机科学、 数据科学、软件工程 痛点问题 ：监测参数有限 ，缺乏预测和优化功能 ，特 别是回转窑监测只能监测窑头 ，缺乏窑尾监测。 YB01-C-2-11 主场景：精炼智能控制 现状评级 ：★★★★ 工具软件 ：精炼过程控制、 ：能源监控与数据分析平台 知识模型 ：能源效率优化模型、热能回收与优化模型、能源成本分析模型 数据要素 ：能耗数据、生产负荷数据、产品质量数据、余热数据、 人才技能 ： 电气工程、计算机科学、数据科学、软件工程、能源管理工程 痛点问题 ：钢铁行业在能源智能化诊断分析方面的应用场景可能相对有限 ，主 要集中在能源消耗监测、能效评估和故障预警等方面。对于更复杂的能源优化 和决策支持等场景 ，智能化诊断分析的应用可能还不够成熟。

质量管理 技术状态管理指南 TC151 4 GB/T 8566-2022 系统与软件工程 软件生存周期过程 TC28/SC7 5 GB/T 22032-2021 系统与软件工程 系统生存周期过程 TC28/SC7 6 GB/T 30999-2014 系统和软件工程 生存周期管理 过程描述指南 TC28/SC7 7 20230806-T-469

Computational intelligence and neurosci⁃ ence，2022：6120511. 作者简介： 戴佳静，高级工程师，硕士，主要从事软件工程、信息化方面的工作；李小曼，工程师，硕 士，主要从事地理信息系统、软件工程、信息化方面的工作；蒋毅天，学士，主要从事软件 工程、信息化方面的工作。 戴佳静，李小曼，蒋毅天 基于大数据的全域旅游综合管理平台的设计与应用 数据通信

能听会说 能看会认 感知智能 能理解 会思考 认知智能 能存会算 认知智能不断超越 SWE-BENCH Verified 软件工程工具、模型 或系统性能 GPQA-Diamond 生物、物理、化学等 科学问答 Codeforces 编程竞赛 软件工程能力 数学能力 编程能力 AIME 数学竞赛 科学能力 音乐 空间 自省 自然 辨识 多元智能理论（ Theory

在项目实施过程中，也需要负责大数据平台上的各类用户定制功能模块或者应用开发 和特定算法开发等二次开发工作，并提供产品功能服务培训和技术咨询。由产品经理、 16 大数据平台项目实施规范 开发经理、软件工程师以及算法工程师以及测试工程师等人员组成。 2.2.2.4. 数据提供及服务使用方（使用方） 数据提供及服务使用方（以下简称使用方）是大数据平台数据资源的提供者以及 各项数据服务的使用者。除 当然也可 便捷地发现数据所存在的质量问题。 7.4.4. 支持需求持续变化 随着信息技术的发展和使用方单位职能的变化，需求也在不断地改变。如何构造 一个随着需求改变而平滑变化的软件系统，是软件工程领域中的一个重要问题。传统 的信息系统往往是通过文档来适应需求变化，但是仅仅依靠文档还是远远不够的。成 功的元数据管理系统可以把整个业务的工作流、数据流和信息流有效地管理起来，使 38 大数据平台项目实施规范 例如在一个数据仓库的学校人事应用域中，事实表保存着教职工的工资发放记录， 某天一个教职工从信息中心调到软件工程系了，那么如何来保存这个变化呢？也就是 说教职工维度要怎么恰当的处理这一变化。如果要统计信息中心或软件工程系统的工 资发放总额的时候，这个教职工的工资记录应该算在信息中心还是算在软件工程系统？ 当然是调离前的算在信息中心，调离后的算在软件工程系统，但是如何标记这个教职 工所属单位？这里就需要处理一下这个维度的数据，即缓慢变化维度需要做的事情。

浙 认知智能不断超越 AIME 数学竞赛 GPQA-Diamond 生物、物理、化学等 科学问答 SWE-BENCH Verified 软件工程工具、模型 或系统性能 Codeforces 编程竞赛 数学能力 科学能力 软件工程能力 编程能力 浙江大学人工智能教育教学研究中心 中心 智能教育教学研究中心 大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研究中心

据管理和治理的基础 方面仍有重大问题。 专注于销售、服务、 营销和运营支持的数 据项目仍然是基础。” 多个领域显示出AI带来的可衡量影响：效率提升、流程自动化、文档自动 化、客户支持、教育、内容创作和软件工程。AI优先解决方案已经成熟， 足以在大多数行业实现商业成果。 人工智能可以极大地促 进软件开发，但大多数 团队难以有效利用它。 有时，营销宣传超出了 人工智能实际所能交付 的内容，因此团队必须 谨慎选择应用它的地方 牌。被《新闻周刊》评为2023年最受喜爱的全球工作场所，并13次被评为 《快公司》5000强增长最快的私营公司，我们为作为优秀的工作和合作平 台而自豪。 贯穿报告的醒目标 语 数据艺术是一家全球软件工程公司，为世界上要求最高的组织提供突破性 的数据、分析和AI平台。作为数字化时代的合作伙伴，我们世界一流团队 巧妙地设计和构建数据驱动、云原生的解决方案，创造即时且持久的企业 价值。我们结合全球规模

AI不仅创造了新岗位，更对几乎所有ICT岗位进行了深刻变革。在安全领域，岗位职能正从人工监 控转向统筹AI驱动的威胁检测与自动化响应；数据领域工程师的工作重心从数据处理转向管理AI 驱动的分析流程，并确保伦理治理合规；软件工程师则专注于整合AI能力、管理AI辅助编码工 具。这种全方位的AI融合要求从业者掌握新型复合技能⸺既要具备专业技术能力，又需通晓AI知 识，还要具备管理人机协作的能力。此外，各领域技术人员还应密切关注开源生态在AI时代带来 ·操作系统工程：从静态操作系统架构向支持智能体与预测分析的AI增强型平台转型 ·资源管理：借助AI实现资源分配与系统优化的自动化 ·软硬件整合：与AI团队协作开展智能系统设计 核心能力 与软件工程师协作开发智能接口的能力 智 能 世 界 的 I C T 岗 位 与 技 能 59 数据管理与分析岗位 数据领域从业者正从手动数据处理者，逐步转型为AI生命周期协调者与战略业务顾问。自动化工 API、SDK 及开发框架。 记录架构设计、代码及集成流 程，确保应用的可维护性。 职位描述 AI应用开发工程师负责设计、构建并部署由人工智能和机器学习驱动的 端到端软件应用。该角色处于软件工程与数据科学的交叉领域，需将复 杂的 AI 模型转化为可扩展、用户友好且可投入生产的解决方案。AI 应用 开发工程师需覆盖全栈开发工作：从提供模型推理服务的后端 API、微 服务，到直观的前端