市场活动 | 聚焦AI赋能的可信软件工程 创景科技研讨会在南京举行

以AI+整体解决方案和智能测试引擎推动高可靠、高安全软件研制智能化

2026年9月17日，由上海创景信息科技股份有限公司主办的“AI赋能的可信软件工程研讨会”在南京举行。来自电科、航空航天、兵器、中船、轨道交通等领域科研院所、高校及企事业单位的近70位代表参会，围绕AI在可信软件工程和智能测试中的应用进行了交流。与会代表结合实际业务场景展开深入讨论，现场发言踊跃、互动频繁，交流气氛热烈。

大模型和智能体正逐步进入软件研发流程。效率提升的同时，过程是否规范、结果是否可信、证据能否追溯，也成为行业关注的问题。创景科技相关技术专家表示，公司长期专注于软件工程与智能测试，重点推进可信软件全生命周期的工程化建设。目前，创景科技正围绕DevSecOps智能协同研制、智能测试引擎和智能自动化测试，持续完善自主研制的研发与测试平台，推动AI能力与可信软件工程体系深度融合，为高可靠、高安全领域的软件研制提供可管理、可验证、可持续优化的智能化工程支撑。

面向高可靠、高安全嵌入式软件研制，创景科技形成了“AI赋能的可信软件工程”整体方案。方案以AI原生DevSecOps智能协同研制平台为核心，连接项目管理、需求、开发、测试、制品、部署和度量等活动，以统一工程数据和可信知识为基础，结合研发智能体和智能测试工具，将AI应用到研发与验证的具体环节。

平台结合大模型的语义理解、工程知识检索、工具调用和任务编排能力，在项目管理、需求工程、代码协同、测试管理、流水线及发布部署等场景提供智能体支持。CI/CD流水线集成代码检查、安全扫描、单元测试、质量门禁和制品管理。在统一的权限、审计和质量规则下，多个智能体协同执行任务，系统根据质量和效能反馈持续优化，使AI由单项工具逐步融入研发全流程。

在复杂软件测试过程中，测试设计往往需要结合大量工程经验，边界条件和异常场景的识别也对测试人员提出较高要求。与此同时，如何进一步沉淀和复用分散在需求文档、测试资料和历史项目中的知识与经验，也是提升测试效率和质量的重要问题。

新一代智能测试引擎以私有化部署大模型为智能基座，构建“软件需求—测试项—测试用例—软件缺陷”四层结构化知识体系，对分散在文档、规则和项目经验中的测试信息进行关联和组织，使其能够被查询、分析和追溯。

在此基础上，智能测试引擎可结合结构化知识库，对需求、接口说明、用户手册等资料进行智能解析，辅助完成测试项、测试用例等测试资产的生成与优化。测试过程中形成的有效经验和成果能够持续沉淀到知识体系中，并在后续项目和测试活动中复用，逐步形成“应用—反馈—沉淀—复用”的持续循环。

智能测试引擎可与 VISSLM Studio 深度集成，将需求、项目测试策划等信息同步至智能测试引擎，并将确认后的测试资产回写至 VISSLM Studio，建立需求、测试项、测试用例与缺陷之间的关联，形成从需求到测试、再到结果反馈的协同闭环。

在代码质量验证方面，VisionSAST和VisionTest融合大模型语义理解、程序分析和编译执行反馈，覆盖缺陷与漏洞检测、AI辅助误报过滤、测试用例生成、驱动与桩构建、测试执行及覆盖率分析，形成“检测—修复—测试—验证”闭环。

面向嵌入式系统级验证，智能自动化测试平台AutoTest将AI引入测试设计、脚本生成、运行监控和结果诊断，并支持协议建模、故障注入、数据回放及第三方工具集成。

会上，同济大学特聘教授朱少民、中国船舶集团第七一六研究所相关专家、蓝凌科技研究院咨询总监李雅莹分别围绕软件工程3.0、装备软件智能化测试和可信知识体系建设作了专题分享。三位专家结合各自的研究与实践，从不同角度分享了对软件工程发展、装备软件测试和知识工程应用的认识。专题分享既有方法层面的思考，也有一线实践总结，为与会代表提供了有益参考，并进一步带动了现场交流。

创景科技将持续完善“AI赋能的可信软件工程”产品与技术体系，深化与科研院所、高校、客户及合作伙伴的合作，促进智能研发与智能测试技术在高可靠、高安全领域的项目中落地应用，并在实践中不断完善产品能力和工程方法，为关键行业软件研制提供更加可靠的智能化支撑。