专刊论坛

AI软件系统工程化技术与规范论坛

2022年11月25日(13:30-17:30)



论坛简介

近年来,人工智能产业的热度逐步提升,市场规模在持续扩大,全球各行各业的组织机构都正在或试图通过人工智能对原有的产品和服务赋予新的能力。最先进的人工智能系统正在迅速从实验室环境迁移到工业环境,并主要以软件为承载形式渗透到社会应用的方方面面。然而开发、测试和运维工业化的人工智能软件系统会遇到一些不同于传统软件系统的工程问题。例如,在基于人工智能的系统中,规则和系统行为是从训练数据中推断出来的,而不是被开发者编写的程序代码所定义;人工智能系统的需求具有较大的不明确性;人工智能系统的演化过程中需要关注不断变化的数据集和相关的基础设施;人工智能系统开发和运维需要数据科学家和软件工程师的跨专业协作;人工智能系统的开发面临伦理、道德和法律的约束,且这些约束的更新速度正在受到飞速发展的人工智能技术和产业的挑战。如果不及时解决这些差异所带来的问题,我们最终可能会创建出大量带有严重技术债务的糟糕的人工智能系统应用。在这种局面下,非常有必要探索面向开发和运维人工智能系统的软件工程理论、方法和实践,以应对这一跨专业领域中,数据科学家和软件工程师面临的新的软件工程挑战。 为反映人工智能系统的软件工程最新实践,并推动国内相关研究的发展,本专刊重点关注人工智能系统的软件工程挑战、技术探索、最佳实践、质量属性、工程规范等,将收录国内外在解决人工智能系统的软件设计、开发、测试、运维、重构、迁移等难题和挑战过程中所取得的理论、技术、实验等方面的创新性、突破性的高水平研究成果,并探讨其在产业界的实践应用前景。论坛及专刊目标读者群体包括系统软件、软件工程、人工智能、数据科学及其相关领域的研究人员、相关专业师生、专业软件工程师、人工智能工程师等。

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论坛日程

时间 报告题目 讲者/嘉宾
13:30-14:00 特邀报告:Operationalising Responsible AI at Scale: From a Software Engineering Perspective 卢清华(DATA61, CSIRO)
14:00-14:18 论文报告:可信人工智能系统的质量属性与实践:基于二级研究的系统性文献综述 李功源(南京大学)
14:18-14:36 论文报告:深度学习模型中的公平性研究 王昱颖(华东师范大学)
14:36-14:54 论文报告:人工智能开源软件社区中贡献修订的实证研究 李志星(国防科技大学)
14:54-15:12 论文报告:智能运维的实践现状与标准化 包航宇(建行运营数据中心)
15:15-15:45 特邀报告:人工智能系统中的知识工程建设 刘丰(中兴通讯)
15:45-16:03 论文报告:面向智能计算框架的即时缺陷预测 葛建(华东理工大学)
16:03-16:21 论文报告:基于源码处理的人工智能系统鲁棒性验证方法的研究与实现 杨焱景(南京大学)
16:21-16:39 论文报告:嵌入路网图模型的自动驾驶场景描述语言 龚磊(中国科学技术大学)
16:39-16:57 论文报告:基于稀疏扰动的对抗样本生成方法 吉顺慧(河海大学)
16:57-17:15 论文报告:面向ARM处理器架构的基础开发生态与应用迁移研究 吕骏(南京大学)

论坛嘉宾




1.论坛嘉宾:卢清华(DATA61,CSIRO)

报告题目:从软件工程的角度实施负责任的人工智能

摘要: 尽管人工智能正在解决现实世界的各种挑战,但人们对其是否能以负责任的方式行事和做出决策的能力存在严重担忧。 为了应对负责任的人工智能挑战,政府、组织和企业最近发布了一系列的人工智能伦理准则和框架。 然而,如果没有进一步的最佳实践指导,从业者将难以在实际开发中实施这些准则和框架。 此外,目前学术界和业界主要关注的是围绕算法的解决方案(例如数据隐私和模型公平性)。 但人工智能的伦理问题和其他可信性问题不仅仅存在于数据和算法中,它们可能发生在开发生命周期的任何阶段和系统组件中。 在本次报告中,将讨论实施负责任的人工智能中所面临的挑战以及解决这些挑战的端到端的系统级解决方案。

简介: 卢清华博士目前在澳大利亚联邦科学与工业研究组织(CSIRO)担任principal research scientist,领导"负责任的人工智能"科研团队。她于2013年在澳大利亚新南威尔士大学获得博士学位。她目前的研究方向包括负责任的人工智能、人工智能软件工程、软件架构和区块链。 她在国际期刊和会议上发表了 150 多篇学术论文。 她最近发表的论文“Towards a Roadmap on Software Engineering for Responsible AI”获得了 ACM SIGSOFT杰出论文奖。





2.论坛嘉宾:刘丰(中兴通讯)

报告题目:人工智能系统中的知识工程建设

摘要: 目前AI工程技术在企业的落地过程中,数据的规模和质量始终阻碍着AI各类算法的有效性,同时知识图谱和NLP相关技术在互联网的大潮中出尽风头,但是对于如何在制造业进行AI落地还是一个需要进一步探讨的问题。中兴内部利用知识图谱和NLP的相关技术搭建了知识工程平台,提供知识互联、知识融合、知识服务等能力,实现“业务、经验、数据一张网”,并在供应链、企业过程管理优化等领域进行了落地实践。围绕AI系统中知识工程化的重要性,本次报告将介绍中兴知识工程落地方案、知识工程在企业AI系统工程中的应用,以及AI系统知识工程的未来发展。

简介: 刘丰,中兴通讯股份有限公司,数字技术高级专家 ,负责中兴通讯知识图谱和NLP技术的工业场景研究和落地工作。带领团队构建了中兴的知识工程平台,先后在全球供应链,企业流程管理,招聘服务,工程管理等领域进行了落地实践,在AI系统工程化实践方面积累了丰富的实战经验。



论坛主席





1.论坛主席:张贺(南京大学)

简介: 曾在欧洲和澳洲从事软件工程产业实践与学术研究十余年,现任南京大学软件学院教授、博士生导师,软件研发效能实验室主任,兼任澳大利亚联邦科学与工业研究组织(CSIRO)资深主任科学家。主要研究方向包括:DevOps(研发运维一体化)、持续软件工程、软件架构、软件过程、软件质量、软件安全、软件标准化、AI工程、经验软件工程、区块链软件工程等。担任APSEC、EASE等国际会议指导委员会(Steering Committee)委员(主席),以及多个国际学术会议程序委员。负责主持多个澳大利亚、爱尔兰、挪威等国家级科研基金项目,以及中国自然科学基金和国家重点研发计划项目。与国内外几十家软件企业、机构、标准化组织开展合作,致力于构建软件研发效能提升理论及系统化解决方案。著有英文专著两部,并在国际软件工程学科主流期刊和会议上发表论文180余篇,其中11篇会议/期刊长文获国际最佳论文奖。






2.论坛主席:夏鑫(华为技术有限公司)

简介: 目前担任华为软件工程应用技术实验室主任,软件工程应用技术科学家和首席专家。 研究方向是智能化软件工程、软件仓库挖掘和经验软件工程。至今发表了270多篇期刊和会议论文,其中包括98篇CCF A类期刊和会议长文, Google Scholar引用9700多次,H-index 55。获得2022年ACM SIGSOFT Early Career Researcher Award,部分论文获得国际会议最佳/杰出论文奖项,其中连续四年获得软工顶会ASE 2018-2021的杰出论文奖。此外他担任了MSR、SANER、PROMISE等会议的Steering Committee,多个国际会议的PC (ICSE,ESEC/FSE, ASE等),多个期刊的编委(EMSE、JSEP等),以及参与组织了多个国际会议(ICSE 2023和2024, ASE 2020-2021, SANER 2019-2020和2023等)。在华为主要主导软件工程前沿技术突破,构建下一代软件工程自主技术栈,致力于提升公司软件工程能力,提高开发人员研发效率,保证软件高可信,提高软件竞争力。






3.论坛主席:蒋振鸣(加拿大约克大学)

简介: 加拿大多伦多约克大学电气工程与计算机科学系的副教授。 研究兴趣在于软件工程和计算机系统,特别是对性能工程、AI工程、软件分析、以及分布式系统的调试和监控方面有深入的研究。 他的一些研究成果已经在一些公司里面完成成果转化并被在实践中定期使用。国际负载测试和基准测试(LTB)研讨会的联合创始人。 获得了多项最佳论文奖,包括 ICST 2016、ICSE 2015 (SEIP)、ICSE 2013 和 WCRE 2011。他在滑铁卢大学获得了计算机科学的本科和硕士的学位和女王大学计算机学院的博士学位。






4.论坛主席:祝立明(澳大利亚新南威尔士大学)

简介: 担任澳大利亚联邦科学与工业研究组织(CSIRO)软件与计算系统研究所所长,新南威尔士大学教授,澳洲区块链与分布式账本标准委员会主席。研究领域包括:软件工程、软件架构、DevOps、区块链、人工智能系统,分布式系统、信息安全与隐私等。发表英文论文与专著近200篇。






5.论坛主席:李宣东(南京大学)

简介: 南京大学计算机科学与技术系教授、博士生导师;兼任中国计算机学会软件工程专业委员会主任,国家自然科学基金委员会信息科学部专家咨询委员会委员,国务院学位委员会学科评议组成员(软件工程)。曾任南京大学计算机科学与技术系系主任,中国计算机学会系统软件专业委员会主任(2015-2019),江苏省计算机学会理事长(2010-2019)。近年来主要教学与科研工作集中于复杂软件建模与分析、软件测试与验证,部分研究工作获国家科技进步二等奖,2004年获得国家杰出青年科学基金资助。