活动预告 | 智能化软件开发微访谈·第十九期暨2022新年特辑：软件智能化开发：进展与挑战...
CodeWisdom
智能化软件开发沙龙是复旦大学CodeWisdom团队参与组织的专注于代码大数据与智能化软件开发的学术和技术沙龙，面向相关领域的学术界研究者和工业界实践者，通过各种线上和线下交流活动促进学术研究与实践技术的发展。微访谈是智能化软件开发沙龙依托沙龙微信群开展的线上交流活动，其形式是围绕某一具体话题邀请嘉宾进行在线访谈并与微信群成员互动。
软件智能化开发·进展与挑战
智能化软件开发微访谈·第十九期
暨2022新年特辑
时
间
安
排
时间：2022年1月5日（周三）晚7:30-9:30
地点：“智能化软件开发沙龙”微信群
背
景
介
绍
随着开源和企业软件项目中代码、文档等相关数据和资源的积累，数据驱动软件智能化开发逐渐成为学术界和企业界关注的一个热点问题。深度学习技术被广泛应用于代码和文档等软件开发数据分析，实现API与代码推荐、代码补全、代码生成、缺陷修复等智能化支持。软件工程、程序设计语言、人工智能等相关领域中发表了大量的研究论文，许多企业已经开始探索相关技术的实践应用，同时还涌现了一批软件智能化开发方面的初创企业。
软件智能化开发承载着软件工程领域长久以来所追求的“软件自动化”的发展目标。如今2021已成过去，2022大幕开启，软件智能化开发在研究和实践方面取得了什么样的进展，未来将向何处发展，还存在哪些问题和挑战？
围绕这些问题，本次微访谈新年特辑邀请了来自学术界和工业界的知名专家进行访谈，盘点过去一年的进展，梳理接下来的研究和实践探索方向，共同描绘软件智能化开发的未来愿景。
主
持
人
彭鑫
复旦大学教授
复旦大学计算机科学技术学院副院长、软件学院副院长、教授。中国计算机学会软件工程专委会副主任，上海市计算机学会青工委主任，《Journal of Software: Evolution and Process》联合主编（Co-Editor），《ACM Transactions on Software Engineering and Methodology》编委（Associate Editor），《软件学报》编委，《Empirical Software Engineering》编委，IEEE软件维护与演化国际会议（ICSME）执委（2017-2020）。2016年获得NASAC青年软件创新奖。主要研究方向包括软件开发大数据分析、智能化软件开发、云原生与智能化运维、泛在计算软件系统等。研究工作获得ICSM 2011最佳论文奖、ACM SIGSOFT杰出论文奖（ASE 2018）、IEEE TCSE杰出论文奖（ICSME 2018/2019/2020）、IEEE Transactions on Software Engineering年度最佳论文奖（2018）。担任ICGSE 2014及ICSME 2017组委会主席、Internetware 2017及ICSR 2019程序委员会主席，以及ICSE、FSE、ASE、ICSME、SANER、RE等会议程序委员会委员。带领复旦大学CodeWisdom研究团队开展软件开发大数据分析平台以及智能化软件开发平台的研究与实践，研究成果在多家大型企业进行了实践应用。
访
谈
嘉
宾
谢涛
北京大学计算机学院讲席教授
高可信软件技术教育部重点实验室（北京大学）副主任
AAAS Fellow 、IEEE Fellow、ACM杰出科学家、海外杰出青年科学基金以及其延续资助获得者。担任中国计算机学会软件工程专委会副主任、软件工程旗舰会议ICSE 2021、ISSTA 2015程序委员会（共同）主席、《Software Testing, Verification and Reliability (STVR)》期刊联合主编。
王千祥
华为云PaaS技术创新实验室主任
中国计算机学会软件工程专委会副主任
原北京大学计算机系教授。近年来主要开展智能化软件开发方面的系列工作，例如: 缺陷检查，缺陷修复，代码重构，API迁移等。
张洪宇
澳大利亚纽卡斯尔大学副教授
主要研究方向：软件数据挖掘，智能化软件开发，软件维护。他在国际著名会议和期刊上发表了170多篇论文，获得过4次ACM杰出论文奖和多次会议最佳论文奖。他是2018年亚太软件工程会议（APSEC 2018）的程序委员会主席，2020年国际软件维护会议（ICSME 2020）的大会主席（General Chair），期刊《Automated Software Engineering》编委会委员。他是ACM杰出会员，CCF杰出会员，澳洲工程师协会会士(FIEAust)。他于2020年被澳洲主流媒体《澳大利亚人报》评为澳大利亚“软件系统”研究领域领导者。
邢振昌
澳大利亚国立大学计算机学院副教授
邢振昌博士是澳洲国立大学计算学院副教授。他于2012-2016年在新加坡南洋理工大学任助理教授，于2009-2012年在新加坡国立大学任职李光耀学者。他的研究兴趣是软件工程，人机交互，以及应用人工智能的结合领域，特别关注知识图谱方法和行为分析技术来提升软件开发效率和软件质量。邢博士在国际会议和期刊发表150余篇论文，多次获得杰出论文奖，包括ASE 2021最有影响力论文，三次ACM SIGSOFT杰出论文，两次IEEE TCSE杰出论文。他多次服务于软件工程会议的组委会和程序委员会，包括ICSME 2020程序委员会主席。他是Journal of Software: Evolution and Process编委会委员。
李戈
北京大学计算机学院副教授
主要研究领域：程序分析与生成，深度学习与知识工程。博士毕业于北京大学计算机系，曾赴斯坦福大学计算机系人工智能实验室从事深度学习方面的合作研究，任职访问副教授，CCF软件工程专委会秘书长。所在研究团队聚焦于基于机器学习概率模型的程序语言处理、程序分析与生成等，是国际上最早从事相关研究的团队之一，在程序代码理解、代码自动生成、代码特征检测等方面一直保持着国际上领先的研究成果，在NIPS/AAAI/IJCAI/ACL/ICSE/ASE/ICPC等发表论文70余篇，曾获教育部高等学校科学研究优秀成果奖科技进步一等奖，CCF科学技术奖技术发明一等奖。科研转化成果aiXcoder正在为多家头部企业的开发者提供服务。
楼建光
微软研究院首席研究员
多年来主要从事机器学习和人工智能技术在商业智能（Business Intelligence）数据分析、大规模在线软件系统分析(Software Analytics) 等方面的研究与应用工作。研究兴趣包括交互式数据分析机器人、自动数据理解、程序自动生成、大规模在系统智能诊断与运维等方面。多项成果在微软公司的大规模在线系统实践中得到广泛应用，典型案例有Azure中的自动诊断和故障预测系统、微软PowerBI Mobile及Excel产品中基于自然语言的交互式数据分析功能等。
熊英飞
北京大学计算机学院副教授
熊英飞于2009年从日本东京大学获得博士学位，2009-2011年在加拿大滑铁卢大学工作，2012年加入北京大学，现任新体制长聘副教授。熊英飞的研究兴趣是程序设计语言和软件工程，特别是程序分析、综合和修复。他提出了理论和方法降低程序编写和缺陷修复的代价。比如，基于差别的双向变换框架是最广泛使用的双向变换框架之一，ACS将程序修复技术在公共数据集上的正确率从此前不到40%提升到70%以上。他的工作也被工业界采用，比如新一代Linux内核配置项目、燕云DaaS系统、华为公司等。他是SATE18的程序委员会联合主席，也在ICSE、FSE、ASE、ISSTA等会议担任PC。
张玉明
阿里巴巴高级技术专家
张玉明，阿里巴巴高级技术专家，阿里花名叫玄坛。专注于研发效能领域，在开发者工具打造、企业研发协作平台架构及落地方面有超过十年的实践经验。阿里巴巴P3C开源代码规约检测工具发起者和主要维护者，当前是阿里云代码平台团队的技术负责人。
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