隨著人工智能技術從理論探索走向大規(guī)模產(chǎn)業(yè)應用，軟件工程領域正在經(jīng)歷一場深刻的范式轉(zhuǎn)移。以呂榮聰?shù)葘W者為代表的先驅(qū)性研究，為我們揭示了人工智能時代下，特別是AI應用軟件開發(fā)所呈現(xiàn)的幾大核心發(fā)展趨勢。

一、開發(fā)范式的智能化與自動化

傳統(tǒng)的軟件工程嚴重依賴開發(fā)者的手動編碼與調(diào)試。而在AI時代，這一過程正被顯著重塑。代碼生成與補全工具（如基于大模型的Copilot等）已成為開發(fā)者的日常助手，能夠根據(jù)自然語言描述或代碼上下文自動生成代碼片段，大幅提升基礎編碼效率。自動化測試與運維（AIOps）利用機器學習算法預測系統(tǒng)故障、自動定位Bug根源并執(zhí)行修復，使軟件的生命周期管理更加智能和高效。開發(fā)范式正從“人主導、機器執(zhí)行”向“人機協(xié)同、智能增強”演進。

二、數(shù)據(jù)成為核心生產(chǎn)要素與設計焦點

在傳統(tǒng)軟件開發(fā)中，核心是業(yè)務邏輯與算法實現(xiàn)；而在AI應用開發(fā)中，數(shù)據(jù)與模型占據(jù)了中心地位。軟件工程流程必須前置并深度整合數(shù)據(jù)工程環(huán)節(jié)，包括數(shù)據(jù)收集、清洗、標注、版本管理和持續(xù)的數(shù)據(jù)管道構建。模型的選擇、訓練、評估、部署與迭代更新，成為了軟件開發(fā)的核心活動。這要求軟件工程師不僅需要掌握編程技能，還需深刻理解數(shù)據(jù)特性、模型原理及其與業(yè)務目標的關聯(lián)。軟件架構設計也需圍繞數(shù)據(jù)流和模型服務展開。

三、模型即服務與云原生深度結合

AI應用的核心智能通常由預訓練或微調(diào)后的模型提供。因此，將模型標準化、服務化封裝，并通過API或微服務形式提供，成為主流模式。這與云原生理念高度契合。容器化技術（如Docker）和編排系統(tǒng)（如Kubernetes）為模型的彈性部署、擴縮容和管理提供了理想平臺。無服務器計算（Serverless）則進一步簡化了模型服務的運維負擔，使開發(fā)者能更專注于模型本身與業(yè)務創(chuàng)新。軟件系統(tǒng)演變?yōu)橛蓚鹘y(tǒng)業(yè)務微服務和AI模型服務共同構成的異構協(xié)同體系。

四、全流程的持續(xù)集成與持續(xù)部署演進為MLOps

對于AI應用，單純的CI/CD已不足夠。由于模型性能依賴于數(shù)據(jù)和訓練過程的不確定性，需要一套專門針對機器學習生命周期的工程實踐——MLOps。MLOps強調(diào)模型開發(fā)與運維的一體化，實現(xiàn)了從數(shù)據(jù)準備、實驗跟蹤、模型訓練、版本控制、評估驗證到安全部署與監(jiān)控的自動化流水線。它確保了模型在生產(chǎn)環(huán)境中能夠持續(xù)、穩(wěn)定、可靠地交付價值，并能隨著數(shù)據(jù)分布的變化而及時迭代更新。

五、對安全性、可解釋性與倫理的前所未有的重視

AI應用的復雜性帶來了新的挑戰(zhàn)。模型可能存在的偏見、對抗性攻擊的脆弱性、決策過程的“黑箱”特性，都要求軟件工程必須將安全性、公平性、可解釋性和隱私保護內(nèi)建于開發(fā)流程之初。這催生了新的工程子領域，如可解釋AI、AI安全工程和AI倫理治理。開發(fā)者需要采用新的工具和方法來審計數(shù)據(jù)、檢測模型偏差、加固系統(tǒng)并確保其決策符合倫理與法規(guī)要求。

六、低代碼/無代碼平臺賦能更廣泛的創(chuàng)新者

為了降低AI應用開發(fā)門檻，讓領域?qū)＜壹词共痪邆渖詈竦木幊袒驒C器學習背景也能構建智能解決方案，低代碼和無代碼AI開發(fā)平臺迅速興起。這些平臺通過可視化拖拽界面、預構建的模型組件和自動化的工作流，使應用構建過程更加直觀和高效。這并非取代專業(yè)開發(fā)者，而是將他們的能力擴展到更廣泛的業(yè)務場景，加速AI的普惠化應用。

以呂榮聰教授等關注的視角來看，人工智能時代下的軟件工程，特別是在AI應用軟件開發(fā)領域，正朝著智能化、數(shù)據(jù)驅(qū)動、服務化、自動化運維、安全可信和普惠化的方向快速發(fā)展。這要求軟件工程師不斷更新知識體系，擁抱新的工具鏈和工程思想，在人與智能體的深度協(xié)作中，構建下一代更加智能、可靠和負責任的軟件系統(tǒng)。