A2--梁广泰--代码智能分析及生成技术研究与实践.pdf

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1、大模型时代下代码智能分析及生成技术研究与实践梁广泰华为云目 录CONTENTS1.软件研发变化趋势分析2.代码智能分析及生成技术研究与探索3.智能研发产品落地与实践4.总结与展望梁广泰华为云软件分析团队Leader，代码智能分析技术专家CCF高级会员，CCF软工专委常委，CCF开源发展委员会供应链安全工作组秘书。北京大学计算系博士学位，曾入职IBM中国研究院担任研究员职位。16年5月加入华为工作至今，带领团队先后围绕代码智能生成、代码缺陷/漏洞检测与修复、开源成分分析与治理、代码智能同步/重构/移植等方向成功孵化多项智能化开发服务并规模化落地。至今已发表技术专利50+及学术论文35+（含ICS

2、E/FSE/ASE/OOPSLA等），曾获FSE/ISSTA最佳论文奖，先后担任一系列软工Top国际会议PC Member/Chair等角色（含ICSE/OOPSLA/WWW/ISSRE/ICSME/软件学报等）。软件研发变化趋势分析业务场景产业技术发展趋势社会阶段耐用消费品（万亿级)第一次产业革命第二次产业革命第三次产业革命第四次产业革命新质生产力工具装备机械力电力算力智力手表、自行车、缝纫机、照相机、留声机等机械化电气化信息化智能化空调、电视机、冰箱、洗衣机、轿车/电话/电报等智能手机、台式电脑、笔记本电脑、打印机等自动驾驶、家政机器人、智能助手、可穿戴设备3D打印等 蒸汽机/汽车、火车内

3、燃机/无线电技术可高效传输的动力有限动力 无限动力工厂、工业人/信息传输工具计算机/卫星通信网/英特网大模型/自然交互编程软件工厂/智能研发释放中高级知识类脑力释放重复性计算类脑力趋势一：AIGC将重塑应用全生命周期，数据+模型也将成为软件关键组成成分开发组织变化AIManagerPeerAssistantNow：AI辅助（低）5Y：AI协同（高）10Y：AI主力Now：键盘触屏交互5Y：智能助手作为超级入口10Y：AI构造虚拟现实APIxAPI（媒体）AI模型代码训练数据数字内容模型训练适配集成生产积累数据提炼运行运维变化环境变化工程变化工具变化交互和产品形态变化现代化应用+AI生成式AI突

4、破革新现代化开发Gartner：2022年12大战略性技术趋势之一，代码生成是核心落地场景之一软件工程1.0软件工程3.0敏捷、精益DevSecOps研发数字化自然语言编程(LLM Copilot)人机协作(LLM Partner)自动化编程(LLM Pilot)模型数据飞轮大型工程实践影响：建筑工程、水利工程、土木工程等注重项目化管理采用瀑布模型CICDCMM/CMMI1968年联邦德国召开NATO会议“软件工程”学科诞生软件工程2.02001年敏捷联盟发布敏捷宣言2022年大模型突破趋势2：大模型等技术催生软件工程3.0，软件研发进入智能化新阶段Gartner：AI增强开发被列为2024年

5、10大战略性技术趋势之一IDC：人工智能将重塑IT行业及企业运营方式Dev+Sec+OpsLLM for DevSecOpsDevSecOps for LLMLLMLLM应用系统大型模型大型模型应用系统大型模型应用系统智能自主（AI自主研发、人类监督）智能辅助（AI辅助代码开发）智能协同（AI辅助研发）123痛点：代码开发过程中“太懒”、“重复”的问题加重。说明：软件工程的角色划分没有改变。协助软件开发工程师完成任务。智能辅助（AI辅助代码开发）痛点：跨角色、跨团队的研发协作复杂。说明：跨研发职责、跨角色的协同，提高不同角色之间的沟通效率，影响角色间的互动。智能协同（AIGC应用架构初步形成）

6、痛点：信息集成分析、自动化决策难。说明：软件研发过程中的角色划分重新划分。基于AI的研发工具平台，辅助决策，辅助计划、预测、协调，影响组织决策。智能自治（人工智能开发）123100%80%20%0%需求&设计开发与验证CI和CD发布和部署运维运营手动控制辅助决策 10%应用开发代理CTO架构设计代理测试代理产品经理代理应用开发生命周期要求/指南主管AIGC重塑软件研发，逐步走向AI自主研发代码智能分析及生成技术研究与探索业务场景代码生成技术发展概览软件分析分类模型深度学习模型IDE本地IDE本地软件分析软件分析辅助提示词工程（含RAG）生成式AI模型IDE本地云服务软件分析前处理软件分析后处理