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2022年11月6日，2022年度ccf中国开源大会系统“数据驱动的软件智能化开发”论坛成功召开。本次论坛由复旦大学彭鑫老师作为论坛主席组织举办，采取腾讯会议与在线直播两种方式线上进行。开源软件社区积累了大量代码、文档、开发历史等软件开发数据，同时在线软件开发论坛也积累了大量的软件开发问答信息，这些都为数据驱动的软件智能化开发提供了基础。近些年来，基于开源软件开发大数据的代码推荐与生成、软件开发问答、软件缺陷分析与修复、开发人员推荐等方面的软件智能化开发技术研究已经成为学术界的一个研究热点，同时也得到了企业的广泛关注。围绕这一主题，论坛邀请了北京大学、南京航空航天大学、西安电子科技大学、复旦大学、国防科技大学、微软研究院等来自学术界与企业界的软件工程领域优秀学者与专家进行技术报告，同时围绕相关问题开展互动讨论。本次论坛反响热烈，直播平台热度超过6000。

论坛由复旦大学彭鑫老师主持，彭鑫老师简要介绍了本次论坛的情况，对各位报告嘉宾和在线听众表示热烈欢迎。

首场报告题为“基于深度学习的程序理解与生成”，由北京大学李戈老师带来。报告以李戈老师自身研究经历为背景，对基于深度学习的程序理解与生成方法的发展历程和发展状态进行简要阐述，并着重对当前研究和产业化中存在的问题进行探讨。接着，南京航空航天大学周宇老师以“数据驱动的代码注释自动生成初探”为题，介绍了其课题组近期基于开源软件，应用dnn技术生成代码注释的一些初步工作进展，主要包括上下文结构信息和代码语义信息的建模、注释质量评价指标的选择、基于对抗样本的注释生成模型的鲁棒性提升等方面。然后，来自西安电子科技大学李青山老师团队的王璐老师以“面向航天航空开源智能化软件自适应演化”为题，首先分析了开源环境下航空航天软件系统的发展现状与挑战，然后介绍了其团队提出的一种基于软件组成成分的开源航空航天软件供应链分析方法，以确保航空航天关键领域开源软件的可靠应用。紧接着，复旦大学彭鑫老师以“基于知识图谱的可解释代码推荐”为题，首先分析了代码搜与推荐当前研究工作主要关注于搜索与推荐的准确性的提高而忽略可解释性的现状，然后介绍了其带领团队围绕基于知识图谱的可解释代码推荐开展的一系列研究工作，并对该领域未来的发展方向进行了展望。之后，国防科技大学的董威老师以“基于多样化开源资源提升软件构造智能化”为题，结合其课题组近年来的研究工作，对如何将多样化资源进行汇聚与融合，以提升软件开发过程中代码生成、分析验证等活动的智能化程度进行一些探讨。最后，微软研究院首席研究员楼建光博士以“可信赖的程序生成”为题，先系统地介绍基于自然语言的程序自动生成技术的主要问题、技术路线和方法，然后结合微软团队的相关工作与应用分享其在可信赖的程序生成这一研究方向的探索与考虑，覆盖程序自动生成模型的健壮性、安全性、公平性、可解释性等多个方面。

报告结束后，在复旦大学彭鑫老师主持的“软件智能化开发未来之路”panel上，各位嘉宾围绕基于大模型的代码生成这一主题进行了热烈地讨论。讨论主要涉及面向终端用户的程序生成的现状以及大模型的发展是否存在天花板等问题，探讨了人机协同的交互式代码生成以及上下文敏感的代码生成等未来可能的发展方向。