本次秀湖会议于2026年7月31日至8月2日召开，为期三天。会议特别邀请国防科技大学王戟教授，北京大学/武汉大学金芝教授，南京大学李宣东教授和华为公司可信软件工程与开源实验室主任王利杰等特邀嘉宾出席。北京大学李戈教授担任本期会议执行主席，浙江大学夏鑫教授和哈尔滨工业大学（深圳）高翠芸教授担任会议联合主席。

金芝教授致辞

王戟教授作特邀报告

国防科技大学王戟教授带来了题为“可信代码智能体：代码—证据协同生成与异构对齐”的特邀报告。王戟教授首先指出将可信程序上升为第一等原则，提出扩展语言到语言族至三个层面，包括类型系统、标注系统和证明检查，并分享了在构建C语言族的当前方法和进展。接着，他指出具身智能存在多级编程栈与异构对齐问题，需要将自然语言、符号描述、控制策略和底层执行循环进行对齐，从而确保人机物融合软件的安全可信。最后，他对神经符号融合进行总结和展望，从人类认知中获得灵感，设计更合理的融合架构，系统能够自动从环境中学习并更新其符号知识库，构建人类可以自然交互、理解和信任的AI系统。

本次会议设置了“大模型时代的软件工程范式变革”，“大模型辅助的程序合成与分析”，“人机协同的可信开发与验证”，“可信智能体的应用与产业实践”，“人机融合软件开发环境”，“可信代码生成智能体的未来与挑战”六个专题。每个专题论坛均安排了若干观点分享报告及分组讨论。嘉宾们在人工智能深度融入软件研发的背景下，探讨大模型对软件产业和教育带来的变革、可信代码生成智能体的演进路径、可信保障、产业实践与机遇挑战，并从代码智能体构建与评测、关键软件智能化开发探索、人机协同的开发范式、代码测试与验证、大模型智能体驱动的芯片验证等多个方面介绍研究进展与应用实践。嘉宾们的报告内容精彩纷呈，既有来自学术界的前沿探索和批判性思辨，又有来自产业界的应用概况与实践分享。

左起：彭鑫、李戈

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左起：张路、马晓星、谢晓园、陈俊洁

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左起：胡春明、魏峻、刘辉、车万翔、苏亭、石琳

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左起：潘瑞琪、夏鑫、张克驰、高翠芸

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本次会议设置了四场Panel环节。第一场围绕“可信代码智能体：技术演进之下，软件工程教育何去何从”展开。与会专家围绕AI冲击下软件工程教育的转型展开讨论，提出应改革课程内容与教学方式，借助AI提高项目规模和复杂度，强化编程实践、软件工程方法、复杂系统开发及团队协作训练。专家形成共识：AI时代仍需坚守基础编程素养，同时应从知识灌输转向项目驱动，着力培养能够驾驭AI的高水平软件人才。第二场题为“能力逼近人类的代码智能体，可信边界在哪里”。专家们围绕代码智能体与人类程序员的能力差异、可信度量和责任归属展开讨论，指出智能体的高生产率、黑盒性与持续演化可能放大缺陷和安全风险，需要通过测试、形式验证、可追溯证据链及人机协作实施分级保障。第三场探讨“大模型时代的软件开发者角色重塑：替代、增强还是协同进化”。与会专家们认为在大模型引发软件开发者角色重塑的背景下，开发者必须主动与AI协同进化，以应对岗位替代与能力增强并存的产业变革。面对大模型带来的底层技术挑战，软件工程界不应自我设限，而应打破“软工与AI”的学科边界，积极运用工程化思维去攻克模型训练、裁剪以及智能体协同等核心难题。第四场讨论“低门槛AI编程普及后，未来软件工程人才核心竞争力是什么”。与会专家们认为未来软件工程人才的核心竞争力在于成为能够驾驭AI的“智能化软件工程师”。这种驾驭AI的核心能力建立在过硬的手工编程基础之上，其实质是熟练运用软件工程的原理、方法和技术，从而胜任大规模复杂软件系统的独立开发与演化。

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在会议结尾的全体讨论环节，与会嘉宾对各专题论坛的主要观点进行了系统总结与提炼，形成了初步共识。大家认为，由于大模型生成的代码存在不确定性且智能体无法承担最终责任，必须运用软件工程的原理与技术，通过“解证分离”、幻觉检测与代码证据协同生成等手段来构建系统的内生可信保障。在产业实践与组织应用层面，智能化软件工程亟需重构传统的质量与责任体系，建立强化测试防护网并保留关键环节人工把关的人机协同机制。面对这一范式变革，未来的软件工程教育需着力培养具备过硬编程基础的“智能化软件工程师”，促使开发者打破学科边界，通过掌握工程化思维来驾驭AI，实现人机协同进化。

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