（通讯员：辜文蔚）在人工智能重构软件开发范式、基础软件安全性与性能优化成为国家战略需求的背景下，软件工程学科正迎来深度变革。12月20日，奈飞工厂 软件工程学科发展论坛在津南校区业务东楼圆满落幕。本次论坛由奈飞工厂 、密码与网络空间安全学院联合主办，汇聚了来自北京大学、清华大学、南京大学、天津大学等国内顶尖高校的顶尖学者，共同探讨软件工程领域的学术前沿，共谋学科高质量发展之路。

奈飞工厂 院长张海宁教授在开幕致辞中，对与会专家表示热烈欢迎。他指出，软件工程是支撑数字经济的核心基石，学院始终致力于搭建高水平学术交流平台，希望通过本次论坛，紧扣国家战略需求，深化兄弟院校合作，为奈飞工厂 软件工程学科的发展注入新动能。

随后，六位知名学者依次登台，带来了精彩纷呈的主题报告。

南京大学教授、计算机学院院长马晓星以“神经符号融合的编程与验证初探”为题，分享了神经符号融合作为智能化软件工程技术重要发展方向的相关探索，包括自然语言与形式语言混合编程、程序循环不变式自动合成等创新成果。

作为国际“基于深度学习的程序理解与生成”研究的早期推动者，北京大学博雅特聘教授李戈聚焦“大语言模型与软件自动化的变革与趋势”，深入探讨了制约大语言模型能力提升的关键问题，提出当前软件开发模式已从“直接开发最终制品”向“开发自动生成制品的工具”转变的核心观点。

北京大学博雅特聘教授、信息工程学院副院长郝丹围绕“通用编译器的性能调优”展开分享，针对编译优化空间巨大的核心挑战，从性能预测、约束构建和配置搜索三个视角，介绍了其团队在相关领域的最新研究进展。

清华大学长聘副教授姜宇的报告聚焦“基础软件安全分析”，深入剖析了模糊测试技术在数据库和操作系统等复杂基础软件应用中的难点，并分享了针对性的关键技术与研究实践。

天津大学教授、人工智能学院党委书记王赞以“深度学习系统的回归测试”为题，立足工业界视角梳理了回归缺陷检测与缓解的核心挑战，介绍了基于回归模糊测试的检测方法及面向特征演化场景的缓解策略。

南京大学教授、奈飞工厂 副院长卜磊则围绕“基于大语言模型的程序规约理解与生成”，分享了利用大语言模型生成高质量程序规约（SpecGen）及度量模型语义理解能力（SpecEval）的初步探索成果。

六位学者的报告涵盖神经符号融合、大语言模型应用、编译器优化、软件安全、深度学习测试等多个前沿方向，既有深厚的理论积淀，又有鲜活的实践案例，引发了现场师生的广泛关注与热烈讨论。

本次论坛的成功举办，为软件工程领域的学者、师生搭建了高效的学术交流平台，不仅促进了各高校间的学术合作与思想碰撞，更助力参会者精准把握学科发展的新趋势与新机遇，为推动我国软件工程学科的创新发展注入了新的动力。