近年来，人工智能领域异常热闹。通用大模型和领域大模型如同潮水般涌现，这一现象无疑将人工智能提升到了新的高度，成为了众人关注的焦点。这也使得软件研发领域开启了全新的模式，迎来了崭新的时代。变革的浪潮正汹涌而来。
大模型时代的开启
大模型的发布日益增多，这种现象已非个别。自今年年初起，众多通用及领域大模型接连问世。国外知名企业推出的大模型，更是引起了全球范围内的广泛关注。这无疑是一个显著信号，昭示着人工智能已迈入新的发展阶段。国内众多企业也纷纷跟进，这些大模型在自然语言处理、图像识别等领域展现出卓越的性能。大模型的出现，已彻底改变了软件研发的格局，使得软件研发无法再沿用以往的模式。
企业和组织开始琢磨如何进行转型。在这样的宏观背景下，他们不仅要抓住大模型带来的机遇，还要应对技术融合带来的挑战。这无疑涉及到企业研发方向的调整，以及资源重新分配等关键决策。
从X+AI到AI+X的转变
之前，软件研发主要采用X与AI结合的模式，AI往往只是作为一个补充。然而，现在情况已经有所不同。比如，在许多新兴的软件项目里，AI从一开始就占据了主导地位。以自然语言处理软件的研发为例，其需求首先就是基于AI能实现的功能来确定的。在架构设计上，也需要根据AI的算法和模型来构建，而非仅仅是先搭建基础框架，再添加AI功能这么简单。
这种转变具有根本性意义。在AI+X模式中，以某大型互联网公司的新产品为例，AI从规划阶段到最终上线，始终扮演着核心角色。此外，这种变化不仅仅是理论上的，实践中，团队成员的分工也经历了显著调整，对人员的AI专业知识提出了更高要求。
知识工程的新内涵
技术进步推动知识工程持续丰富其内涵。新技术的加入尤为关键。比如，在知识图谱的构建上，过去多受限于几种技术手段。而现在，借助AI、大数据等先进技术，我们能够构建起大规模的知识图谱。以某个领域的知识图谱构建项目为例，它便整合了该领域内丰富的数据资源，并充分利用了AI的学习能力。
知识问答领域也在不断进步。过去，我们只能对字面问题作出直接回答。而现在，得益于先进的知识工程技术，我们能够根据上下文提供更加合理、精确的答案。这些变革是知识工程在大模型时代发展中不可避免的趋势。
AI原生开发
AI原生开发理念正逐渐被大众接受。在开发应用系统时，以数据为例，其收集过程完全依照AI的需求进行。比如，在开发智能健康监测应用时，所收集的健康数据类型和格式，都是严格按照AI算法和模型的要求来确定的。
在架构和基础设施方面，都是以AI元素为核心进行构建。比如，在开发某图像识别软件时，其基础设施的选取就充分考虑到是否能够满足算法对算力的需求。这样的设计使得整个系统能够更高效地利用资源，从开发初期便与AI在真实业务场景中的应用相契合。
代码相关新发展
代码生成和理解是软件开发中的关键环节。在当前的大模型时代，代码补全的功能变得更加智能。过去，当程序员输入代码的开头时，补全功能仅能根据语法进行简单的补充。而现在，它能够依据逻辑来推荐合适的代码片段。此外，代码自动生成技术也在不断进步。例如，在一个小型项目中，我们可以根据输入的少量逻辑要求来初步生成代码。而单元测试代码的自动生成也取得了进展，这不仅减轻了测试人员的工作负担，还提升了测试的效率。
测试与缺陷定位的变革
在这个大模型时代，测试领域也迎来了变革。智能辅助测试设计成为了一个重要的发展方向。比如，在某个金融软件的测试过程中，就采用了数据驱动的测试生成方法，这样做大大节省了人力成本。在缺陷定位和修复方面，传统的动静态程序分析技术正与大模型技术深度融合。以一个复杂的软件漏洞为例，新的技术模式借助大模型可以快速定位问题，相比传统方法，大大缩短了处理时间。那么，大家觉得未来是否会出现统一的测试与缺陷修复标准？我们期待大家的讨论和分享，也欢迎您点赞支持这篇文章。
