随着人工智能技术的迅猛发展，AI软件系统工程化技术与规范已成为学术界与产业界共同关注的焦点。近日，软件研发效能实验室组织《软件学报》推出的“AI软件系统工程化技术与规范”专刊在线优先出版，标志着这一领域的研究迈入新阶段。本文从专刊背景出发，探讨AI软件系统在工程化实践中的关键技术挑战，分析规范制定对人工智能应用软件开发的意义，并展望未来发展趋势。
专刊汇集了国内外学者在AI软件生命周期管理、模型部署与运维、数据治理与隐私保护等方面的前沿研究成果。其中，工程化技术着重解决AI模型从实验室到生产环境的转化问题，包括自动化机器学习（AutoML）、持续集成/持续部署（CI/CD）在AI场景的适配、以及模型版本控制与监控等。这些技术不仅提升了开发效率，还通过标准化流程降低了AI系统的不确定性风险。
在规范层面，专刊强调了伦理准则、质量评估体系与行业标准的重要性。例如，针对AI软件的可解释性、公平性与鲁棒性，需建立统一的测试框架；而对于数据标注、模型训练等环节，则需制定操作指南以避免偏见与安全漏洞。这些规范为人工智能应用软件的规模化落地提供了保障，尤其在医疗、金融、自动驾驶等高敏感领域。
AI软件系统工程化将更加注重跨学科融合，结合软件工程、数据科学与伦理法律，构建全栈式开发范式。同时，随着低代码/无代码平台的兴起，工程化技术有望进一步降低AI应用开发门槛，推动产业智能化升级。软件研发效能实验室与《软件学报》的此次合作，不仅为研究者提供了交流平台，更将为行业实践注入新动力。
