2026年计算机软件新技术全国重点实验室开放课题

计算机软件新技术国家重点实验室是在南京大学计算机科学与技术系和计算机软件研究所多年进行软件研究的基础上于1986年底通过专家论证，1987年开始筹建，1990年建成，并通过国家验收，被批准向国内外开放。

计算机软件新技术全国重点实验室以基础研究为支撑，定位于应用基础研究，以数字经济与数字中国国家重大战略中“提升关键软件技术创新和供给能力”为使命任务导向，致力于科技创新引领产业创新，坚持用科技自主自强支撑产业自主可控。按照《计算机软件新技术全国重点实验室国内开放课题基金管理办法及实施细则》相关规定，现组织申报2026年度国内开放课题，诚邀高等院校、计算机与人工智能领域重点实验室联盟成员、相关科研机构和事业单位的有关科研人员积极申报。相关事宜通知如下：

一、目标导向类课题

（具体名称自拟；拟资助2-3项）

1.可信可解释可成长智能化软件的理论、方法与应用

2.学件的理论、方法与应用

二、自由探索类课题

1. 新型程序设计与软件方法学

软件方法和技术必须一方面适应软件平台的发展，另一方面为新型计算机应用模式提供良好支撑。本方向立项的目标是利用人机物三元融合万物智能互联的新计算场景平台和大语言模型快速发展带来的技术机遇和挑战，突破传统的程序设计风格，以智能化基础软件技术、软件智能体技术、神经符号融合软件技术等为核心，进行新一代软件概念、范式、理论、方法、技术、工具和应用模式的探讨，开拓新的研究方向和新的增长点，为原创性软件新技术的研究与开发奠定基础。

选题范围：

1)面向人机物融合的智能化、网构化软件方法学

2)自然语言-形式语言协同的新型程序设计

3)神经符号融合软件的构造与可信保障方法

4)软件智能体系统基础理论与构造方法

5)分布式、智能化基础软件系统与平台

6)软件自适应、动态演化与持续成长方法与技术

7)可信化、智能化的软件质量综合保障技术

8)大语言模型支撑的软件开发与质量保障方法

2. 机器学习与智能化系统

针对软件智能化重要趋势，面向智能数据分析处理的广泛需求，瞄准国际前沿，对机器学习与智能化信息处理的基础理论、关键技术和先进应用进行研究，开拓新的研究方向和新的增长点，为下一代软件技术的研究与开发奠定基础。

选题范围：

1)机器学习理论基础与前沿方法

2)新型机器学习的计算学习理论

3)多源异构数据挖掘理论与技术

4)多模态模式识别方法与技术

5)神经网络新型架构与优化方法

6)大规模演化计算理论与方法

7)可成长异构大模型及模型轻量化技术

8)可信知识表示与推理技术

9)大规模符号数值混合优化技术

10)可协同分布式人工智能技术

11)动态自适应智能规划与决策技术

12)智能系统关键技术及应用

3. 软件可信保障与自动化工具

人工智能赋能社会经济各行各业，人工智能模型和框架支撑软件工程各类研发活动，提升软件研发效率，也带来了可信保障的挑战，而且，人工智能模型嵌入各类软件形成全新智能软件，如智能驾驶系统、机器人系统，复杂智能软件的质量不仅仅由实现软件的代码和代码运行的环境所决定，还依赖于嵌入软件系统的人工智能模型和软件的外部输入数据，需要研究复杂智能软件质量保障与可信性评估技术，以及相应的自动化支撑工具，支持实际应用需要。

选题范围：

1)代码大模型的可信、可解释研究

2)基于大模型的代码生成与可信保障

3)智能体构造、演化与可信保障研究

4)大模型辅助的软件分析、测试、验证技术

5)人工智能系统和框架的质量保证

6)复杂关键软件系统智能化可信构造与保障方法

4.分布式泛在计算与系统安全技术

针对面向三元融合新世界关键场景的智能化基础软件，探讨作为基础支撑的分布式计算与系统安全相关的新模式、新方法与新技术，研究支撑人机物三元融合的场景化建模与动态适配、分布式计算架构与系统安全保障的关键技术与平台，通过关键技术研究与平台构建，为智能化应用提供坚实的底层技术支撑，推动人机物三元融合的创新发展。

选题范围：

1)场景化建模与智能感知

2)多模态工业具身智能

3)感传算控一体化系统

4)云边端协同计算架构与机制

5)边缘智能计算理论与方法

6)复杂系统智能调度与优化算法

7)分布式机器学习理论与系统

8)大模型高效推理与性能优化

9)新型存储体系结构关键技术

10)隐私保护与数据安全理论技术

11)智能安全监测与防御关键技术

12)算电碳协同分布式智能计算

5. 大数据媒体计算与内容处理平台

针对人工智能与多媒体技术相关的理论、方法和应用，研究对学科发展和技术进步有重要影响的新理论和新方法，或对国民经济建设有重大影响并具有广泛应用前景的新技术，以及在相关行业构造示范应用系统并加以推广应用。

选题范围：

1）多模态大模型技术研究及平台构建

2）通用视觉理解基础模型关键技术研究

3）面向具身场景的智能感知与决策技术

4）大模型驱动的自动化知识工程

5）大规模复杂场景的智能建模和绘制

6）面向大规模数据的基础模型与分布式训练

7）智能医药大模型关键技术研究与应用

8）大数据驱动的科学发现与复杂系统模拟

三、资助对象与申请条件

凡研究方向符合开放课题申请指南，具有一定研究经历，中级职称以上或取得博士学位的研究人员，均可根据课题指南提出课题申请，经本实验室学术委员会按择优支持的原则，经评审后批准开放课题并获得课题基金资助。

本实验室每年约可资助开放课题项目40个左右，目标导向类课题原则上资助强度不超过4万元/项，自由探索类开放课题原则上资助强度不超过2万元/项。资助强度将根据每年科技部下达经费情况、开放课题申请数量及水平进行调整。

根据财政部、科技部财务政策要求，开放课题经费只能外拨至高等院校、科研院所及相关事业单位；企业重点实验室人员需在我室联合一名固定人员共同申报，经费需在南京大学进行报销使用。

四、申报要求和程序

申请人从实验室网页（https://keysoftlab.nju.edu.cn/1611/list.htm）下载并据实填写开放课题基金申请表，由所在单位审批同意、领导签署意见并加盖公章后，请于2026年4月30日前将申请表寄回南京大学计算机软件新技术全国重点实验室（电子版1份、纸质版2份）。

联 系 人：徐烜

通信地址：南京市栖霞区仙林大道163号南京大学仙林校区计算机科学技术楼519室

邮 编：210093

电 话：+86（025）89683467 18912990005

传 真：+86（025）89686596

E - mail：keysoftlab@nju.edu.cn

网 页：http://keysoftlab.nju.edu.cn

本实验室热忱欢迎和邀请有关领域的科研人员申请与上述研究方向相关的研究课题，特别欢迎国内外博士后人员来实验室工作，共同推进计算机软件新技术的发展。