软件需求工程，如何应对智能化和人工智能新技术带来的新挑战（软件工程理论和技术是否促进人工智能）

CNCC2022将于12月8日至10日在贵州省贵阳市国际生态会议中心举办，今年CNCC技术论坛数量达到122个，内容涵盖了“计算 行业、人工智能、云计算、教育、安全”等30个方向。本文特别介绍【新一代人工智能下软件需求工程面临的若干挑战和机遇】论坛。

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需求工程是软件工程与系统工程中最具挑战的环节，其重要性不言而喻。新一代人工智能的崛起，为需求工程研究带来挑战和机遇——如何做好智能化软件的需求工程以应对人工智能新技术带来的挑战，成为当前研究上的热点问题。本论坛研讨的议题包括环境建模驱动的自治系统安全性测试、需求复杂性分析与定量评估、基于MDA和低代码模式的软件需求描述和开发模式、面向机器学习应用的需求分析、面向最终用户编程的需求确认等。

论坛安排

论坛主席

金芝

CCF会士、CCF常务理事、CCF系统软件专委会主任

北京大学 教授、北京大学高可信软件技术教育部重点实验室 副主任

973项目首席科学家。兼任国务院学位委员会学科评议组成员（软件工程），IEEE TSE Associate Editor，IEEE TR Associate Editor，《软件学报》执行主编，《计算机学报》副主编。主要研究领域包括：软件需求工程、知识工程、和知识服务等，出版英文专著3部，中文编著1部，发表论文180余篇。2006年获得国家杰出青年科学基金资助。

论坛共同主席

李智

广西师范大学计算机科学与工程学院/软件学院 副院长/教授

CCF杰出会员、软件工程专委会常委、系统软件专委会专委、形式化方法专委会委员、IEEE和ACM高级会员。主要研究兴趣包括面向问题的城市大数据需求工程、基于问题框架的信息物理融合系统建模与验证、经验软件工程和人机交互等。获得国家自然科学基金项目2项、省部级项目4项，发表学术论文40余篇(含CCF推荐A类期刊论文3篇，并3次获得国际学术会议最佳论文奖)，做会议邀请报告10余次，研究成果转化为9项计算机辅助需求工程CARE工具集。

报告及讲者介绍

金芝

CCF会士、CCF常务理事、CCF系统软件专委会主任

北京大学 教授、北京大学高可信软件技术教育部重点实验室 副主任

报告题目：环境建模驱动的自治系统安全性测试

自动驾驶系统运行时需要满足多种约束，其满足度与驾驶场景/环境密切相关，由于驾驶场景/环境的开放性，使传统系统测试方法很难满足测试覆盖率的要求。基于环境建模的需求工程方法，可以定位需求违背及其组合的场景，根据需求违背的程度进行场景关键性排序，因此，通过有效生成测试场景可以尽可能多地暴露需求违规模式，以达到提升测试效率的作用。

李智

广西师范大学计算机科学与工程学院/软件学院 副院长/教授

报告题目：需求工程中的“E=mc2”理论扩展及工具支持

需求工程在桥接利益相关者的需求和软件规格说明起至关重要的作用。本次报告中将介绍被称为“需求工程中的E=mc2”理论及在此方面我们进行扩展工作-如何解决需求复杂性问题。我们将介绍一种基于模型抽象及精化双向变换的需求分析及定量评估方法，通过展示一个全局质量需求可实例化为若干个功能需求来说明造成需求复杂性的内在原因。最后，以应用案例及计算机辅助需求工程工具CARE来演示如何辅助和支持解决需求复杂性问题。

张莉

CCF教育专委会副主任

北京航空航天大学 教授

CCF高级会员，CCF软件工程专委会常委，入选2019年CCF优秀教师奖励计划获奖名单。教育部软件工程专业教学指导委员会委员，全国高等学校计算机教育研究会副理事长，中国工程教育计算机类专业认证委员会委员。国家精品课负责人，教育部编译课程虚拟教研室负责人，101计划编译原理课程负责人。北京市教学名师，北京市教育工会教育创新标兵；北京市“三八”红旗奖章获得者。曾入选北京市科技新星计划。多次获得国家教学成果、北京市教学成果奖、国防科技进步奖等奖励。

报告题目：如何桥接用户需要和软件开发之间的鸿沟

对用户需求的获取和准确描述一直是软件开发的难点，尤其是面对专业性很强的非计算机用户，尤其困难。如何桥接用户需求和软件开发，本报告介绍基于MDA和低代码模式的软件需求描述和开发模式，探索建模即编程、用户设计即编程的软件开发模式和实践。

刘璘

清华大学软件学院 副研究员

CCF高级会员，软件工程专委会委员，《软件学报》编委，《需求工程》国际期刊副主编，《信息系统建模与设计》国际期刊副主编。主要从事需求工程与领域数据与知识工程研究工作。主持和参与软件需求工程及医疗数据工程相关的国家和企业科研项目十余项。

报告题目：智能应用需求工程方法研究与实践

数据驱动的机器学习应用研发过程需要综合运用软件工程、领域工程和数据工程方法与技术。智能软件的需求分析首先面临跨知识和专业领域的挑战。报告围绕近年来面向机器学习应用的需求工程研究现状展开，讨论何时、何地、如何将领域模型和端到端的机器学习技术恰当地嵌入业务流程，满足安全攸关场景中不可或缺的可解释性等需求，并基于若干领域实践归纳总结面向机器学习应用的需求分析过程和方法学框架，展望未来的研究方向。

彭蓉

武汉大学计算机学院 副院长/教授

CCF服务计算专委会委员、软件工程专委会委员、教育专委会委员，湖北省杰出青年基金获得者，亚利桑那州立大学访问学者。主要从事需求工程、知识工程、云计算、移动计算与可信计算等方面的研究工作。主持和参与多项国家重点研发计划、国家自然科学基金项目、973、863项目子课题和各类省市重点项目，在国内外知名期刊、会议发表SCI、EI论文100余篇。

报告题目：RE4AI:真命题还是伪命题？

随着人工智能时代的到来，智能制造、智能医疗、智能家居、智能物流等领域涌现出各种智能信息系统，为大众带来更多价值、更大便利的同时，也给学届带来了一系列新的问题。例如，已有的需求工程方法与技术能否满足智能信息系统开发的需求，哪些方法和技术表现更佳，又有哪些挑战需要应对；在实践中是否出现了值得借鉴和推广的新方法和新技术，它们是否突破了传统需求工程框架与过程？本报告将围绕这些问题与大家共同探讨。

陈小红

华东师范大学 副教授

CCF会员、软工专委执行委员、形式化方法专委委员，华东师范大学软件工程学院，主要研究方向为基于环境建模的需求工程、需求形式化与验证以及IoT最终用户编程。主持并参与多项国家自然科学基金、重点研发、863、973项目及省部级项目，主要工作包括基于环境建模的功能需求建模、基于环境模型的安全需求形式化建模与验证、基于投影的问题自动分解、基于因果关系的约简与基于用户意图的IoT最终用户编程、智能系统的需求确认等，在国内外知名期刊、会议发表论文50余篇。

报告题目：从TAP规则自动生成最终用户编程的体验型原型：一种基于知识的方法

随着物联网技术的快速发展，IoT使能的系统需求呈现个性化特征。此类系统常采用最终用户编程范式，使用TAP（触发-动作编程）规则描述他们的需求。然而，TAP规则极易出错，最终用户不知道它们的实际效果，希望在部署之前进行确认。据我们所知，最终用户编程的需求确认还没有得到太多关注。我将报告一种基于知识的从TAP规则自动生成体验型原型的方法，生成的动画形式原型，可以使最终用户有身临其境的感觉，由此确定他们的意图是否满足。

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