随着人工智能（AI）技术从实验室走向产业落地，其开发和应用模式正经历深刻变革。在这一背景下，清华大学龙明盛教授及其团队致力于推动人工智能工程化软件研发与应用软件开发，为AI技术的规模化、高效化部署与应用奠定了重要基础。
人工智能工程化软件研发的核心在于将传统软件工程的最佳实践与AI开发特性相结合，构建系统化、自动化的开发流程与管理体系。这涵盖了从数据管理、模型训练、评估验证到持续集成与部署（CI/CD）的全生命周期。龙明盛教授团队强调，工程化研发不仅关注模型性能，更注重开发效率、系统稳定性与可维护性。通过引入标准化工具链、自动化测试框架和监控告警机制，团队致力于降低AI系统开发与运维的复杂性，提升团队协作效率，确保AI应用能够快速迭代并稳定服务于实际场景。
在人工智能应用软件开发方面，龙明盛教授团队聚焦于将前沿AI能力封装为易用、可靠的软件产品或服务。这涉及跨学科的知识融合，要求开发者不仅精通算法，还需深入理解业务需求、用户体验和系统架构。团队通过模块化设计、API标准化以及云原生技术支持，使得AI功能能够灵活集成到各类应用系统中，如智能医疗辅助诊断、工业质检、金融风控等。龙明盛教授指出，优秀的AI应用软件应具备高可用性、可扩展性和安全性，同时兼顾伦理与隐私保护，以实现技术赋能与社会价值的统一。
龙明盛教授在清华大学的教学与科研中，积极引导学生参与实际项目，培养其工程化思维与解决复杂问题的能力。团队通过产学研合作，与行业伙伴共同探索AI软件研发的最佳实践，推动开源工具生态建设，为人工智能技术的民主化与普及贡献力量。
随着AI模型日益复杂与应用场景不断拓展，工程化软件研发与应用软件开发将成为AI产业成熟的关键驱动力。龙明盛教授及其团队的前沿工作，不仅为学术界提供了重要参考，也为产业界实现AI技术的高效转化与落地提供了坚实支撑，助力中国在全球人工智能竞争中保持领先地位。
