。 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 ........................

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。

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

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

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

件许可、硬件设备以及外部服务等多项支出。首先，人力资源成本 的估算需基于项目团队的规模和构成。假设项目团队由项目经理、 产品经理、软件工程师、UI/UX 设计师、测试工程师和质量保证人 员组成，每个职位的薪资水平应根据市场行情进行合理评估。以一 线城市为例，项目经理的年薪约为 30-40 万元，软件工程师的年薪 约为 20-30 万元，UI/UX 设计师的年薪约为 18-25 万元，测试工程 师的年薪约为 15-22 Deepseek 学校教育应用场景的设计与实施顺利进行， 人力资源的合理配置至关重要。首先，需要组建一支跨学科的专业 团队，涵盖教育技术专家、软件工程师、数据分析师、用户体验设 计师及项目管理专员。教育技术专家将负责教育理论与技术应用的 结合，确保方案符合教学需求；软件工程师负责技术开发与系统集 成，保障平台的稳定运行；数据分析师将深入挖掘教育数据，为教 学决策提供支持；用户体验设计师则聚焦于界面与交互设计，提升 的技术支持与维护服务。 以下为各阶段的主要人力需求估算： 1. 项目初期（0-3 个月）： o 教育技术专家：2 人 o 软件工程师：4 人 o 用户体验设计师：2 人 o 项目管理专员：1 人 2. 项目中期（4-9 个月）： o 教育技术专家：2 人 o 软件工程师：8 人 o 数据分析师：2 人 o 用户体验设计师：2 人 o 测试人员：2 人 o 项目管理专员：1 人 3

为提升行业隐私保护水平，维护国家数据安全贡献力量。 4.7 汽车隐私保护测评规范 恪尽职守、夯实信任：引望将对网络和业务安全性保障的责任置于公司的商业利益之上，坚持投 入，开放透明，全面提升软件工程能力与实践，构筑网络韧性，打造可信任的高质量产品，保障 车联网和用户隐私的安全。 可信任不仅仅是产品外在表现的结果，更是产品内在实现的过程，是结果和过程双重可信的高质 量。每一位具备可信价值 攻击向常态化、自动化发展，高风险漏洞和安全事件成为立法监管和相关技术孵化的加速剂， 中英欧美等国陆续发布相关法规统筹漏洞管理，漏洞管理已成为国家网络安全战略的重要部分。 漏洞管理的成熟度是企业数字化治理水平和软件工程能力的直接体现，与企业可持续发展密切 相关，企业要和各利益方持续协同管理漏洞，否则可能面临系统瘫痪、信息泄露等风险，损害 企业资产和声誉，甚至影响企业的长远发展。 漏洞管理是保障网络空间安全的 挑 战，识别资产中准确的开源软件、三方件等成分也同样是业界难题。引望明确产业商业领袖作 为漏洞管理的第一责任人。在产品立项时，须进行资产注册，从源头确保资产清单纳入管理； 在开发过程中，通过软件工程能力（全量源码构建等）确保使用的资产来源已源头纳管，包含 使用的平台、开源软件、三方件等。基于获得的全量软件资产，形成产品版本的全量漏洞视 图，在此基础上开展验证、修补等漏洞管理相关的业务活动。