CCF软件大会2026|智能化软件开发、维护与安全论坛

一、论坛介绍

本论坛聚焦"软件智能化开发、维护与安全"，围绕大语言模型、代码大模型和软件开发智能体在需求分析、架构设计、代码生成、测试验证、缺陷修复、软件维护、智能运维与安全治理中的应用与挑战展开交流。论坛也关注模型幻觉、生成代码漏洞、模型鲁棒性、智能体权限边界、行为审计、可验证与可追溯等问题，通过报告和圆桌讨论，促进软件工程、人工智能安全、网络安全与产业界交流，凝练可信软件开发的研究与实践路径。

二、论坛组织委员会

• 张洪宇（重庆大学大数据与软件学院）
• 文俊浩（重庆大学大数据与软件学院）
• 王焱林（中山大学软件工程学院）
• 孙伟松（新加坡南洋理工大学）
• 吕培卓（新加坡南洋理工大学）
• 杨波（北京林业大学）
• 梁瑞刚（中国科学院信息工程研究所）

三、论坛安排

日程安排：

时间：2026年11月6日，09:00-18:20

地点：天津市社会山国际会议中心酒店，三层1号会议室

论坛议程（上午）：

论坛议程（下午）：

四、论坛报告嘉宾简介

1. 报告人：李戈 北京大学博雅特聘教授

题目：基于大模型的软件自动化 – 进展与问题（V10.1）

摘要：当前，大语言模型与智能体技术迅速发展，软件开发的工具和模式正在发生变革。本报告讨论这两个互相关联的问题：当前基于大模型的软件开发智能体工作发展到了什么状态？其技术发展和产业应用中遇到了哪些问题？这些问题能否被解决以及有哪些潜在的解决方案？支撑智能体的大模型技术的能力边界在哪里？未来的智能化软件开发技术具有怎样的发展趋势或规律？对软件开发有何意义？以期引发大家的思考与讨论。本报告与11月8日"安全代码生成与软件可信构建"论坛的报告组合为上下篇，本报告为上篇。

简介：李戈，CCF杰出会员，CCF软件工程专委会副主任委员，北京大学博雅特聘教授，教育部长江学者。国际上"基于深度学习的程序理解与生成"研究的早期贡献者。迄今为止，发表相关论文200余篇，多项成果被国际学者认为是"首创性成果"并被广泛引用，所带领的研究团队在软件工程与人工智能领域的多项研究中保持领先状态。科研转化成果为航天、金融、IT领域的多家企业提供智能化研发支撑。

2. 报告人：狄鹏 昆仑芯 AI Infra 负责人、正高级工程师

题目：Agent 驱动的 XPU Kernel 生成与 Compiler IR 协同优化演进

摘要：传统编译器以编程语言为输入，通过编译器中间表示（IR）进行程序分析与优化，最终生成面向硬件的可执行代码。随着大模型与 Code Agent 的发展，Agent 开始具备理解程序、生成代码、分析编译错误、调用工具以及根据性能反馈迭代优化的能力。本报告以昆仑芯XPU Kernel Optimization 为切入点，探讨 Code Agent 如何协同编程语言、编译器 IR 与 Compiler，在"代码生成—IR变换—编译—执行—Profiling—反馈"的闭环中探索更大的优化空间。同时分析 Agent 在程序语义理解、IR 优化、硬件感知和自动搜索方面的能力边界，讨论 Agent 与 Compiler 的协同关系，以及从"编译器将程序转换为机器代码"走向"Agent 协同编程语言、IR 与 Compiler 自动探索高性能可执行程序"的可能路径。

简介：狄鹏博士，现任昆仑芯 AI Infra 负责人、正高级工程师，兼任新南威尔士大学副教授。在昆仑芯，他负责 AI Infra 建设，主导 XPU 编译器与系统软件研发。此前先后任职于华为与蚂蚁集团：在华为主导开发昇腾芯片 MindSpore 深度学习框架及 AKG 编译器；在蚂蚁集团带领智能平台工程团队，主导研发 CodeFuse、Ling-Coder-Lite 代码大模型及 OpenDeRisk 风险智能系统，相关成果获蚂蚁集团最高技术奖。他长期深耕编译器、程序分析、智能软件工程等领域，发表顶会顶刊论文数十篇，并担任中国科学院、清华大学、浙江大学等高校企业导师。

3. 报告人：王俊杰 中国科学院软件研究所研究员

题目：从轨迹分析到可靠驾驭：大模型智能体失效定位与能力提升

摘要：大模型智能体的失效往往并非源于显式的程序错误，而可能发生在任务理解、规划推理、工具调用或协作等多个环节，因此"失效发生在哪里、应如何修复"成为质量保障的核心难题。执行轨迹是探知智能体内部执行状态、还原其决策与行动过程的重要桥梁；但这类轨迹通常冗长、以自然语言和异构工具交互为主、内部推理又存在不可观测性，使得基于轨迹进行准确的失效归因与有效修复依然面临显著挑战。本报告将基于团队撰写的综述文章《LLM Agent Trajectory Analysis: From Failure Attribution to Enhancement》对大模型智能体轨迹分析领域进行介绍；同时也将介绍团队开展的研究工作，涉及失效定位基准TraceElephant，基于因果分析的失效定位方法CHIEF，基于轨迹分析的驾驭工程自动优化方法HarnessFix，基于变更历史经验提炼的Skill自演化方法VCE-Skill，以及面向工作流类型智能体的失效分析基准AgentFail和演化提升技术FlowFixer。

简介：王俊杰，中国科学院软件研究所研究员，博士生导师，智能博弈重点实验室副主任（主持工作）。中国科学院特聘研究岗位，青年创新促进会会员。主要从事智能化软件工程、软件质量、AI安全等方面的研究。在国际著名学术期刊/会议发表70余篇高水平学术论文，荣获ICSE、CHI、ICPC等会议的杰出论文奖、ACL领域主席亮点论文奖等。主持和参与了多项国家自然科学基金项目、科技部重点研发计划、CCF-华为胡杨林基金等。担任CCF A类期刊TSE的Associate Editor，ICSE、FSE、ISSRE等的PC member，TOSEM、EMSE、AUSE等期刊的审稿人。

4. 报告人：林云 上海交通大学副教授

题目：需求编译与约束工程

摘要：在生成式AI以前所未有的速度重塑代码生成的今天，软件工程正在从代码编写转向需求定义、行为约束与智能体协同开发，软件测试也由代码完成后的质量把关，前移为驱动需求澄清、架构生成和代码验证的核心机制。本次报告将结合教学改革、科研探索与系统原型，讨论智能体软件工程与场景测试技术的演进趋势。首先，报告将回顾在上海交大IEEE试点班开展的软件工程课程改革，介绍如何通过测试驱动开发、可执行需求描述和面向智能体的领域特定语言建模，引导学生从"代码工人"转型为"智能体架构师"，指挥多智能体复现12306等复杂业务。随后，报告将围绕需求可测试化与测试左移展开，介绍如何从需求验证意图生成项目特定测试，如何扩展用例以覆盖业务场景。在此基础上，报告将通过需求编译的可视化展示，呈现如何从复杂需求文档生成代码模块，并在需求、设计、测试与代码之间建立可查询、可回溯的追踪关系，使需求编译过程从黑箱生成走向可验证、可调试的工程流水线。进一步地，针对Web与移动端复杂交互中的规格理解、Oracle推断和应用特定缺陷发现问题，报告将介绍端到端GUI测试实践，并结合测试驱动的问题定位，剖析当前AI编程中的马太效应、幻觉与调试痛点，展望大模型在工业研发测试体系中的落地路径。

简介：林云, 上海交通大学计算机科学与技术系副教授，系副主任，博士生导师，原新加坡国立大学助理教授（研究岗），入选国家海外高层次青年人才计划、华为x-explore人才计划。研究方向包括自动编程、可解释AI、网络反诈等，获ICSE2018杰出论文奖，及多次中国软件大会原型研究奖。担任FSE'26 领域主席、ICSE、FSE、USENIX Security等重要国际会议的程序委员会委员。主持国家自然科学基金委海外优青项目及面上项目和多项校企合作。自动编程技术落地于豆包代码模型以及Trae IDE，GUI测试相关研究入选信通院优秀案例等。

5. 报告人：高翠芸 哈尔滨工业大学（深圳）教授

题目：迈向可信的软件智能：大模型驱动的代码审查

摘要：大语言模型正从代码生成工具演进为能够理解软件上下文、开展复杂推理并自主分析代码库的智能体。本报告将介绍我们在大模型推理与软件智能方面的近期探索。首先，介绍无监督推理方法 FREIA，利用自由能驱动奖励与自适应优势塑形，使模型在缺少标准答案时更好地平衡共识与探索。随后，结合代码审查、漏洞检测和静态分析等场景，探讨上下文建模、安全规格、仓库级探索及演化记忆如何提升模型的分析能力与可靠性。最后，总结大模型从通用推理走向真实软件工程应用所面临的关键挑战，并展望可信、自主、可持续演化的软件智能。

简介：高翠芸，哈尔滨工业大学（深圳）教授，哈工大青年拔尖人才。入选第九届中国科协青年人才托举工程，ACM TOSEM Associate Editor，获得2026 IEEE CS TCSE新星奖。主要研究领域包括：智能化软件工程和软件可靠性，近年来在相关领域的顶级会议和期刊如TSE、TOSEM、ICSE、FSE、ASE等上发表论文100余篇，荣获CCF A类会议ICSE 2025杰出论文奖、ICSE 2024杰出论文奖和ASE 2023杰出论文奖。

6. 报告人：吕晨 山东师范大学副教授

题目：可审计代码生成初探：从责任保持到有界修复

摘要：大模型驱动的代码智能体已经能够完成规划、编码、测试和修复，但程序通过测试并不能说明哪项生成决策应对哪部分代码负责，也难以据此确定后续修改的合理范围。在算法密集型、多阶段任务中，一项决策可能跨越多个代码区域，同一代码区域也可能同时承担多项算法责任。本报告围绕可审计代码生成，介绍如何在生成过程中建立决策记录、代码责任边界与外部验证证据之间的持续关联。重点讨论如何利用稳定责任标识关联生成承诺、代码责任归属、代码产物来源和验证证据，并据此开展责任定位与有界修复；最后简要介绍利用责任审计筛选执行轨迹，并据此训练代码智能体的初步探索。

简介：吕晨，山东师范大学计算机与人工智能学院副教授。主要从事智能化软件工程与软件安全研究，近期围绕可信代码生成中的效率优化、执行反馈利用和过程审计开展研究。相关成果发表于ICSE、FSE、ASE、ISSTA、EmSE等会议和期刊。主持国家自然科学基金项目及多项企事业合作项目，曾担任TOSEM、EmSE、ASE等期刊和会议的审稿人或程序委员会委员。

7. 报告人：徐悦甡 西安电子科技大学副教授

题目：FaaS系统运维中的资源治理：从函数服务到函数工作流

摘要：函数服务（FaaS）凭借高弹性和细粒度计费已成为云原生主流范式之一，但在复杂动态业务下，达到服务等级目标（SLO）与保障按需资源供给仍是智能化运维的核心挑战。本报告将分享课题组在FaaS资源治理方面的探索：在微观函数服务层面，针对负载波动与监控延迟导致的部分可观测问题，介绍基于深度循环强化学习的自适应弹性伸缩方法，实现多维指标协同优化与平滑调度；在宏观函数工作流层面，针对端到端性能与成本的权衡难题，介绍突破传统单一维度的CPU-内存协同供给框架，有效化解复杂拓扑下的配置寻优瓶颈。最后，总结从单函数运行时治理到工作流全局拓扑治理的演进思考，为Serverless软件工程与NoOps落地提供参考。

简介：徐悦甡，西安电子科技大学副教授、博士生导师，校软工学科智能软件工程方向秘书，省智能软件工程科技创新团队骨干，CCF系统软件专委会与软件工程专委会委员，一直从事智能软件工程、网络服务治理、系统软件运维等研究。发表领域内高水平论文80余篇，包括ICSE、FSE、WWW、ACM MM、IEEE TSE、IEEE TSC、IEEE TC、IEEE TII、IEEE TITS、IEEE IoT-J、IEEE TVT、ISSRE、ICSOC等，总引用超过3500次，5篇论文进入ESI高被引；出版专著《数智化教育技术与实践》。主持国自然基金面上/青年项目、省自然基金、国重/省重基金，多项国家重点研发计划子课题，以及航天软件系统运维项目、华为大模型专项等。获2023陕西省科技进步二等奖、CCF服务计算专委会青年学者激励计划等奖励；进入"2023年全球前2%顶尖科学家"；获得领域旗舰会议ICSOC 2025最佳论文提名奖与最佳系统原型奖。

8. 报告人：陈嘉弛 浙江大学百人计划研究员

题目：大模型辅助的低资源编程语言缺陷分析

摘要：随着大语言模型在代码理解与生成领域展现出强大能力，软件缺陷检测正在形成新的技术范式。然而，对于智能合约、Verilog等低资源编程语言，由于训练数据、漏洞样本和领域知识仍较为匮乏，通用大模型难以直接实现可靠的缺陷分析。本报告将介绍大模型与程序分析融合的低资源语言可靠性研究，围绕漏洞数据集自动构建、不可编译代码片段分析、自然语言描述与代码行为不一致检测、复杂项目级漏洞检测，以及安全知识增强的代码生成等问题，分享一系列缺陷定义、检测与验证方法。

简介：浙江大学计算机科学与技术学院"百人计划"研究员，主要研究领域为软件可靠性、区块链、大模型安全等。在Usenix Security、ICSE、FSE、ASE、ISSTA、TSE、TOSEM等软件工程、安全领域高质量会议和期刊上发表CCF A类论文70余篇，曾8次获得国际会议杰出论文奖或最佳论文奖，其中5次来自CCF A类会议。是首位依托中国内地单位获得IEEE TEMS Blockchain Early Career Award的学者，并获2025年度CCF科技成果奖自然科学二等奖。入选全球前2%顶尖科学家榜单、中国电子学会2025年度"青年人才托举工程"、2025赋能中国区块链创新人物"区块链60人"等。

9. 报告人：张建 北京航空航天大学准聘教授

题目：大模型时代的智能程序修复：范式与演进

摘要：大语言模型正在推动自动程序修复从传统的补丁生成范式向更加智能的修复过程演进。本报告将围绕近年来开展的大模型程序修复研究，介绍修复方法如何从依赖局部代码与直接生成补丁，逐步发展到更加关注缺陷语义、程序上下文和推理过程，并进一步面向真实软件场景提升修复的有效性与可靠性。通过相关研究实践，报告将讨论大模型为自动程序修复带来的能力提升与范式变化，并分析当前智能程序修复仍面临的关键问题及未来发展方向。

简介：张建，北京航空航天大学准聘教授，博士生导师。入选国家海外高层次青年人才计划、北航卓越青年学者。主要研究方向为软件缺陷分析与程序修复。在软件工程领域的ICSE、FSE、ASE、ISSTA和TSE、TOSEM等CCF A类会议和期刊发表论文30余篇，获ASE杰出论文奖3项。主持国自然优秀青年科学基金（海外）等项目。长期担任软件工程顶级会议程序委员会委员和期刊审稿人，获杰出评审奖。

10. 报告人：岳崇建 华为鸿蒙大模型研发工程师

题目：鸿蒙模型增训经验分享

摘要：本报告围绕鸿蒙场景下大模型增训实践展开，结合实际研发过程，系统分享模型增训、数据构建、训练与推理验证以及能力评测等方面的经验。报告将重点介绍鸿蒙领域数据构建与质量筛选、模型增训流程、训练效果分析及 OpenHarmony Benchmark 评测实践，并结合实际实验结果总结增训过程中遇到的典型问题与优化思路，为鸿蒙领域大模型的持续训练与能力提升提供实践参考。

简介：岳崇建，华为鸿蒙大模型研发工程师，主要从事大模型、Agent及多模态代码生成等方向的研究与实践。曾参与大模型训练、数据构建、模型评测及鸿蒙智能体相关工作，在大模型增训、代码智能和多模态应用等方面具有实践经验。

下午特邀报告简介

特邀报告1：金芝 教授

题目：人机物融合软件系统的设计方法——探索和挑战

摘要：人机物融合软件系统（HCPSs）是人类、计算以及物理组件的有机整合，它们正在成为日常生活中不可或缺的部分。这种系统的设计会面临严重挑战，主要源于人在这些复杂系统中所起的关键作用，人类行为的主观性和不确定性，以及高度异质组件之间复杂的相互作用。这次报告将探讨这种HCPSs的设计原则和可行方法。

简介：金芝，IEEE / CCF / CAAI会士，武汉大学弘毅特聘教授，武汉大学特色化示范性软件学院院长，北京大学教授，高可信软件技术教育部重点实验室常务副主任。研究方向为软件需求工程方法学、智能化软件工程和知识工程。曾获高等学校科学研究优秀成果奖（科学技术）科技进步奖一等奖，CCF科学技术奖技术发明一等奖，CCF夏培肃奖，中创软件人才奖等，并多次获得ACM SIGSOFT杰出论文奖。

特邀报告2：刘杨 教授

题目：从人类智能到机器智能：一种受脑启发的智能体计算架构

摘要：尽管人工智能发展迅速，但当今的系统本质上仍处于"反应式"阶段：它们擅长模式识别，却在推理、记忆、抽象和自我反思方面显得脆弱。如果智能不仅仅在于规模，更在于结构，那么核心问题就不再是如何构建更大的模型，而是如何构建认知架构。在本次演讲中，我将介绍一种受大脑启发的智能体计算架构，该架构将智能视为一种可执行的认知系统。我们借鉴神经科学、心理学和计算系统设计的理念，将智能体建模为分层认知架构，集成了记忆巩固、结构化知识形成、因果推理、元认知以及目标导向的问题解决能力。我们构建的不是简单的工具链，而是认知基础设施。为了将这些理念具体化，我们展示了如何将复杂的网络安全专业知识——涵盖软件漏洞发现、诊断、漏洞利用生成及自动修复——编码为结构化的认知工作流。这为实现更宏大的愿景奠定了原型：即在自主编程、医学分析、材料科学乃至科学发现等领域，实现专家级推理过程的自动化。最后，我将概述一条通往通用人工智能（AGI）的跨学科路径，该路径融合了神经科学、心理学、社会科学和计算机科学的见解。人工智能的未来不应仅仅源于更大规模的模型，而应源于那些能够映射大脑组织原理、在结构层面内嵌对齐机制，并将智能扩展为一种数字认知基础设施的架构。我们的目标不仅仅是制造更智能的机器，而是实现可计算的认知。

简介：刘杨博士现任新加坡南洋理工大学教授、网络安全研究中心执行主任、新加坡网络安全研究办公室执行主任。2019年荣获南洋理工大学大学领袖论坛讲席教授，2024年荣获校长讲席教授。刘杨博士长期专注于软件工程、网络安全与人工智能领域研究，其工作致力于弥合理论与实践之间的鸿沟，利用程序分析、数据分析及人工智能技术，对软件的设计与实现进行高可信与高安全性的评估与优化。他的多项科研成果已实现成功转化和商业化。迄今为止，他已在国际顶级学术会议和期刊上发表论文 500 余篇，并获得 30 项最佳论文奖及 1 项国际软件工程顶会最具影响力系统奖。同时，他领导多家核心研究中心与重点项目，包括南洋理工大学网络安全研发平台、新加坡网络安全研究办公室、南洋理工可信人工智能研究中心(TAICeN)，以及与帝国理工学院（ICL）共建的 CREATE 医疗设备安全联合研究中心。刘杨博士先后斩获多项重磅学术荣誉，包括微软亚洲研究院学者奖、新加坡科技研究局青年学者基金、南洋青年教授基金、陈振传学者基金、南洋科研成就奖、ACM 杰出讲者、新加坡国家研究基金会研究员、南洋理工创新创业先锋奖等。

特邀报告3：许福 教授

题目：林草智能软件研究与典型应用

摘要：针对生态文明建设、国土科学绿化、绿色发展与双碳战略、生态安全保障、生态产品价值转化等我国林草行业智能软件重大需求，介绍人工智能如何赋能林草科技创新与人才培养改革，结合野生动物监测、古树智慧保护等林业智能软件案例，介绍了人工智能在林草行业的典型应用，并展望了未来发展趋势。

简介：许福，北京林业大学教授、博导，信息学院和人工智能学院院长，国家级领军人才，国家重点研发计划项目首席科学家，国家林草局揭榜挂帅项目负责人，兼任全国林业和草原信息标准化技术委员会秘书长、河北省智慧国家公园重点实验室主任、中国林学会林业计算机应用分会副理事长、中国风景园林学会信息委员会副主任委员。主要从事林草人工智能研究，作为共同主编出版《智慧林业学》等教材3部，主持重点研发、揭榜挂帅、自然基金等项目20余项，获得省部级奖励和荣誉称号10余项。

特邀报告4：赵路坦 研究员

题目：面向数据安全保护场景的系统性能优化

摘要：数据要素流通成为促进数据要素市场化配置，充分释放数据要素价值的重要环节。隐私保护计算为保障数据要素安全流通，实现数据"可用不可见"提供关键技术支撑。然而，严重的性能瓶颈阻碍了隐私保护计算技术的规模化应用。本报告将系统梳理隐私保护计算的性能优化路径，探讨安全协议优化、软硬件协同加速等关键技术，探索在联邦学习、隐私信息检索，大模型隐私推理等典型应用场景的系统性能优化。

简介：赵路坦，中国科学院信息工程研究所研究员，博导，国家级青年人才，体系结构安全研究室副主任（主持工作），主要研究方向是处理器芯片安全、隐私保护计算加速。在体系结构和安全领域会议和期刊HPCA、MICRO、ASPLOS、CCS、S&P等发表论文30余篇（CCF A类18篇），研究工作曾获得A类期刊IEEE TC/TPDS期刊亮点论文、APPT 2021最佳论文奖。受邀担任CCF A类会议HPCA和期刊IEEE TC/TDSC、ACM TACO等审稿人，担任《Frontiers of Computer Science》、《信息安全学报》学术期刊青年编委。

特邀报告5：张悦 教授

题目：机无所恶，伤有所至：具身智能时代的软件的可靠性危机

摘要：随着人工智能与机器人技术快速融合，软件正在从信息处理工具演化为能够直接影响物理世界的智能执行体。由此，软件可靠性的边界也从传统的程序正确性与服务可用性，进一步扩展到现实行为的安全、可控与可验证。本报告围绕这一"从数字可靠性到物理可靠性"的范式转变，探讨具身智能软件生态中的新型可靠性问题。以快速发展的机器人动作软件与第三方动作市场为例，分析软件代码、动作模型和数字内容如何被进一步转化为真实世界中的运动、碰撞和人机交互行为，并揭示数字表示、机器人实际执行状态与现实物理后果之间存在的可靠性鸿沟。在此基础上，介绍我们在大规模机器人动作审计方面的探索，通过软件侧分析、代表性真机测量以及物理后果评估，将传统的软件分析进一步延伸至真实物理世界。最后，本报告讨论面向具身智能时代的软件可靠性研究新方向，包括软件—模型—执行体跨层可靠性、第三方智能行为供应链、数字与物理状态一致性，以及面向现实后果的软件测试与验证，为构建安全、可信、可规模化部署的新一代智能软件系统提供思考。

简介：张悦，山东大学教授，博导，国家级青年人才，可信数字经济中心陕西省高校工程研究中心的副主任，中国计算机学会区块链专委会执行委员，中国计算机学会网络与系统安全专委会执行委员。曾在美国德雷塞尔大学助理教授，2025年回国加入山东大学。在IEEE S&P，USENIX Security，ACM CCS，NDSS等安全领域顶级会议发表学术论文70余篇（安全四大顶会25篇），授权专利30余项（包括多项美国专利），谷歌引用6000余次，单篇引用量2000次。曾获ACM CCS最佳论文提名，USENIX Security 最佳论文提名，NDSS最佳审稿人，USENIX Security杰出审稿人，广东省自然科学奖一等奖、广东省省CCF最佳论文一等奖，ACM青岛分会新星奖等诸多奖项；主持国家自然科学基金优秀青年项目（海外），面上，山东省重大基础研究项目，青岛市重点技术攻关项目，以太坊基金会发展项目等多个项目。担任IEEE MASS，IEEE MSN等CCF推荐会议分论坛主席；担任NDSS，ACM CCS，USENIX Security等著名安全会议程序委员会委员20余次；担任T-IFS（CCF-A）、FCS(CCF-B)、HCC(CCF-C)等多家期刊编委。曾多次发现 Bluetooth SIG，谷歌、Apple、德州仪器、MQTT、腾讯等组织、知名公司的高危严重漏洞，获得Apple，德州仪器，以太坊，谷歌等公司公开致谢，漏洞赏金或立项支持。成果被中央电视台、新浪等媒体报道。

特邀报告6：郑恩昊 研究员

题目：生-机-电系统融合：从感知到生成

摘要：生-机-电系统及融合技术旨在构建生物系统与机电系统的功能融合体，实现人-机深度交互与高效协同，是仿生肢体、可穿戴机器人等智能载体的核心环节，对专用任务、康复医疗、特种制造等领域发展有重要支撑作用。美国DARPA、北约战略司令部ACT等机构均持续布局，资助生-机-电系统融合技术发展，将其作为国家战略性支撑技术；我国多个国家重点专项，也均将该技术列为核心攻关技术之一。本报告针对生-机-电系统融合中的信号采集、特征表达和人机融合优化等三个关键卡点，介绍了近年研究进展，报告人提出基于肌肉形态学特征的生机接口、人机一体化识别模型和机器人生成式设计等技术和方法，取得了理论和技术突破成果，在国家重大需求领域得到成功应用。

简介：郑恩昊，中国科学院自动化研究所，研究员，任工信部人形机器人与具身智能标准化技术委员会委员、中国计算机学会智能机器人专委会委员等。郑恩昊长期从事智能机器人领域研究，聚焦生-机-电系统融合关键问题，打通技术链条中的人体神经信息"有效感知"、运动意图"准确表征"和人-机-环境动态耦合下的"高效融合"关键卡点，提出肌肉形态特征驱动的生机接口等独创性壁垒技术，解决可穿戴机器人、仿生肢体、专用领域传感系统在动态环境下的适应性、鲁棒性与成本之间的矛盾性瓶颈问题，为落地应用提供了系统化的理论和技术支撑。近五年作为项目/课题负责人主持国家重点项目4项，总经费4500余万元，含某委重点项目/课题2项，农业部某重点专项课题1项，中国科学院先导B专项项目1项；作为第一/通讯作者发表含机器人领域顶刊IEEE T-RO 1篇、IEEE/ASME T-MECH 4篇在内的多篇高水平学术文章，作为章节独立作者参编专著2部，以第一发明人获国家发明专利授权10余项；获中国科学院"青促会"、"特聘研究骨干"和"基础研究青年团队"，及中国电子学会-腾讯"犀牛鸟"专项等人才项目。

五、论坛组织委员会简介

1. 论坛组委会：张洪宇 教授（重庆大学大数据与软件学院）

简介：重庆大学二级教授、大数据与软件学院院长，国家级人才。主要研究方向为软件数据挖掘、智能化软件开发与软件维护。在国际重要会议与期刊发表论文300余篇，获ACM杰出论文奖与最佳论文奖等10余次。曾任2024年亚太软件工程会议（APSEC 2024）大会主席、2020年国际软件维护与演化会议（ICSME 2020）大会主席，现任ACM Computing Surveys等多个国际期刊编委。入选IEEE Fellow、ACM Distinguished Member、CCF杰出会员、澳洲工程师协会会士（FIEAust）及David Parnas Fellow。

2. 论坛组委会：文俊浩 教授（重庆大学大数据与软件学院）

简介：重庆大学二级教授、大数据与软件学院党委书记。教育部软件工程教学指导委员会委员，中国计算机学会（CCF）理事。主要研究方向为智能化软件工程、服务计算与智能推荐，在国际重要期刊与会议发表论文150余篇。获重庆市自然科学二等奖2项、科技进步奖1项，国家教学成果奖3项。多次组织承办首届CCF中国软件大会（ChinaSoft 2020）、2024年亚太软件工程会议（APSEC 2024）、CCF中国开源大会及第十届CCF服务计算学术会议等重要学术会议。

3. 论坛组委会：王焱林 副教授（中山大学软件工程学院）

简介：中山大学软件工程学院副教授。加入中山大学前，曾任微软亚洲研究院高级研究员。主要研究方向为智能化软件工程，聚焦代码智能、经验软件工程与软件修复等。在软件工程与人工智能领域国际重要会议与期刊（ICSE、FSE、ISSTA、ASE、ACL等）发表学术论文50余篇，三次获得ACM SIGSOFT杰出论文奖/最佳论文奖。现担任FSE 2025、ICSE 2027组织委员会委员，并多次担任ICSE、FSE、ISSTA等国际会议程序委员会委员。

4. 论坛组委会：孙伟松 研究员（新加坡南洋理工大学）

简介：孙伟松，新加坡南洋理工大学计算与数据科学学院的研究员。他于 2023 年获得南京大学软件工程博士学位。他的研究兴趣包括智能软件工程、可信人工智能以及跨两个领域的研究（例如可信智能软件工程）。他曾主持南京大学优秀博士研究生创新能力提升计划项目、中新国际&海通安恒-人工智能领域共创合作项目，参与国家重点研发计划课题、CCF-华为胡杨林基金-软件工程专项，腾讯基础平台技术犀牛鸟专项研究计划、Desey&NTU-企业级复杂需求提取项目等；他已在国内外顶级会议和期刊发表超过60篇高质量论文，包括 ICSE、FSE、ASE、ISSTA、ACL、NeurIPS、TSE、TOSEM、TDSC、TIFS 等。他曾或现担任 ASE、ICSE、TSE、TOSEM、TIFS、TDSC、NeurIPS、ACL、ICLR等的审稿人。此外，他还担任国际人工智能可靠性和安全性研讨会 (AIRS 2024，AIRS 2025) 、Internetware 2026 Tool Demonstration Track、FSE 2027 Social Media联合主席。

5. 论坛组委会：吕培卓 研究员（新加坡南洋理工大学）

简介：吕培卓，新加坡南洋理工大学计算与数据科学学院的研究员。研究方向为人工智能安全以及人工智能赋能的传统安全。曾参与国家自然科学基金（重大研究计划-重点项目）、北京市自然科学基金（面上项目）、CCF-华为胡杨林基金等；在国内外顶级会议和期刊发表高质量论文20余篇，包括 IEEE S&P、USENIX Security、CCS、NDSS、FSE、IEEE TDSC等。曾担任 CCS、EuroS&P、AsiaCCS、KDD、AAAI、TDSC、TIFS等会议和期刊审稿人，以及Cybersecurity 青年编委。

6. 论坛组委会：杨波 教授（北京林业大学）

简介：杨波，教授，毕业于北京航空航天大学，获计算机软件与理论专业博士学位。美国密西西比大学访问学者，北京大学访问学者，南洋理工大学访问学者。中国计算机学会软件工程专委会执行委员，中国计算机学会服务计算专委会执行委员，中国计算机学会教育专业委员会执行委员。研究方向为安全可信人工智能、智能软件工程等。主持国家自然科学基金、北京市教委项目、作为骨干成员参与国家重点研发计划、863计划等科研课题30余项。在TSE、TCSS、JSS、IST、SCP、IJSEKE、IET Software、FCS、《计算机学报》、《软件学报》、《计算机研究与发展》、APSEC 2024、ISSTA 2020、QRS 2020、SANER 2018等CCF推荐的期刊和会议上发表论文60余篇。获得2024年中国质量协会质量技术奖三等奖、2023年全国服务业科技创新奖一等奖。

7. 论坛组委会：梁瑞刚 高级工程师（中国科学院信息工程研究所）

简介：梁瑞刚，中国科学院信息工程研究所网络空间安全防御全国重点实验室 高级工程师/硕导，中国计算机学会-系统软件专委会执行委员、网络与系统安全专委会执行委员。主要研究领域包括系统安全、人工智能安全。在IEEE S&P、USENIX Security、ACM CCS、NDSS、ISSTA等发表论文30余篇；曾主持国家自然科学基金、国家重点研发计划等国家、部委课题10余项；曾获得2024年度北京市科学技术进步奖一等奖、2023年度中国电子学会科学技术进步奖一等奖、中国电力企业联合会电力创新奖二等奖等。