软件工程3.0与AI的结合

2023年被称为软件工程3.0的元年，其核心范式为“大模型驱动研发和运维”（LLM-DevOps）。GPT-4的发布被视为软件工程3.0的标志性事件，但它是此前多代AI技术发展的成果。文章回顾了人工智能在软件工程中的历史起源，追溯到1950年的图灵测试，并概述了AI在软件测试数据生成上的研究演化。

AI驱动的软件需求挖掘与建模

大语言模型（LLM）在软件需求理解上具有潜力。文章提到了一些研究和应用实践，例如：

• 基于自然语言生成需求模型
• 用户反馈分析挖掘需求
• 需求跟踪恢复技术（如GeT2Trace）

AI驱动的软件设计

AI在软件设计领域的应用较少，但仍能辅助设计，推动产品创新。例如：

• 设计生成：通过AI优化产品开发流程
• 设计探索：利用ML加速设计迭代
• 优化设计：结合仿真技术和强化学习实现设计空间优化

AI辅助编程

智能代码补全技术能够基于编程语言表征和统计语言表征提高编程效率。AI工具如aiXCoder通过上下文代码特征推荐匹配项，大幅提升补全准确率。

AI赋能测试

AI技术显著增强了软件测试能力，尤其是在图形化界面（GUI）测试、测试代码生成以及性能诊断方面。文章列举了多个工具和平台，例如Test.AI、Applitool、EvoSuite等，以及国内的智能化功能测试开源平台Markov。

AI赋能运维

AI在运维领域形成了AIOps框架，提供全面感知、知识提取和自动化运维能力。随着GPT-4的发布，AI对运维的支持更加广泛，甚至可以实现无需编程的自动化开发。

展望未来

文章强调，人工智能在软件工程的各个阶段已经发挥了重要作用，尤其是大模型技术的全面应用。未来，大模型驱动的研发和运维将进一步推动软件工程的发展。