会议聚焦多元主题

会议的重要性不言而喻，集中讨论了“领域需求：新兴场景与用途”以及“开发方法：创新能力和新模式”等四个核心议题，深入剖析。这些议题紧密追踪了软件开发的最新动向，覆盖了众多前沿领域。随着软件开发的重大变革到来，新问题层出不穷，此次研讨恰逢其时，众多专家齐聚一堂，展开了热烈的交流。

机器学习带来变革契机

机器学习领域，特别是生成式AI和大模型技术，发展迅速，给软件开发领域带来了革命性的变化。最近几年，大模型技术进步神速，解决了许多难题，推动了软件开发实现了新的突破。这一变革不仅提高了开发速度，还增强了软件的功能，使其更能满足复杂需求，为软件的未来发展拓展了无限可能。

机器人软件工具链作用

中山大学黄凯教授通过研发实践，研究了针对机器人开发的软件工具链在提高研发效率方面的关键作用。在应用中，这些工具链对机器人研发流程进行了优化，减少了开发费用，并加速了机器人的投入使用。目前，该技术在机器人动作规划和环境感知领域已取得一定进展，但仍需持续改进，以增强机器人的作业性能。

约束大模型不确定性

冯大为，国防科技大学副研究员，研究了多种限制大型模型内在不确定性的策略。他明确了模型的边界和适用范围，这样做能提高大模型应用的精确度。同时，他提出了高效的代码自动化测试方法，这有助于及时发现并解决问题。这些方法对于确保大模型的稳定性和可靠性极为关键。目前，这些方法已在医疗、金融等领域得到应用，有效降低了预测误差。

增强大模型能力途径

同济大学的特邀研究员王昊奋提出了提升大型模型效能的方法。通过高级提示工程、检索以及知识增强等技术，大型模型能够应对更为复杂的任务。在智慧城市和汽车智能座舱等众多领域，大型模型已经开始显现其作用。而在多智能体协同的领域，大型模型同样具有巨大的发展空间，能够实现多个智能体之间的有效合作。

操作系统安全架构探索

陈渝，清华大学的一位长聘副教授，聚焦于安全领域，阐述了操作系统内核设计的最新进展。采用Rust语言设计的操作系统内核，因其安全性高、稳定性好而备受关注。这种灵活的操作系统安全架构，能够应对智能网联车等领域的不断变化。目前，这项技术在保障智能网联车安全方面已经取得初步成效，为行业发展提供了有力支持。

动态生成操作系统尝试

赵新奎研究员，来自浙江大学，提到边车模式面临性能限制，并提出了动态构建操作系统的概念。通过结合软硬件特性来构建操作系统，可以增强性能和适应性。他们已经对动态构建传统操作系统进行了可行性测试，并且正在研究动态构建UOS的可行性和面临的难题。这些研究为满足系统软件的动态需求提供了新的视角。

三元融合软件问题挑战

软件学科在三元融合场景中遇到了不少难题。要解决问题 https://www.bcmuLs.com，视野需拓展至三元融合的广阔领域，面对高维非结构数据描绘对象，这无疑提出了新的挑战。此外，这一领域的发展很大程度上依赖于相关领域的工程师对具体问题进行深入分析。软件学科的发展是一个“通识”与“专业”相互迭代的过程，三元融合技术的应用创新将积累新的方法与支持，进而推动学科的持续进步。

自动驾驶解决方案探讨

有人觉得自动驾驶若舍弃繁琐的符号编程，转而使用神经网络“端到端”的模式，将是未来的发展趋势。这样的方法能简化开发步骤，对应对不断变化的交通环境更为灵活。然而，也有人对其安全性及可解释性表示担忧，认为未来的决策还需更多实际操作和深入研究来验证。尽管如此，自动驾驶软件的创新发展势头依然强劲，无法阻挡。

学术界与工业界新使命

与会者提出，学术界与工业界应抓住发展良机。面对传统软件工程及系统软件平台受到“人元”“智元”“物元”的挑战，我们必须积极迎接智能化趋势。在多个领域，大家需进行系统性的创新，以占据软件技术发展的前沿。唯有携手同行，方能在新领域内取得卓越成就。