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Keynote Speech
数生智慧，高质量发展新引擎
分享主题：软件工程3.0之下的质量与效能
朱少民
QECon发起人、 “软件工程3.0”定义者
同济大学特聘教授、CCF 质量工程SIG主席、软件绿色联盟标准评测组组长，拥有个人公众号 “软件质量报道”。先后获得多项科技进步奖，出版了二十多部著作和4本译作，其代表作有：《全程软件测试》、《敏捷测试：以持续测试促进持续交付》、《软件测试方法和技术》、《软件质量保证与管理》等。经常作为大会联席主席、论坛主席或专场出品人、演讲嘉宾等出席国内技术大会，曾任IEEE ICST 2019工业论坛主席、多个软件测试国际学术会议程序委员、思科（中国）软件有限公司QA高级总监等。
1. 从软件工程1.0到软件工程3.0（SE3.0）
2. SE3.0将软件开发真正带入数字化时代
3. SE3.0的开发范式
4. 人机交互智能是软件工程3.0的常态
5. 软件工程3.0宣言
分享主题：替代还是共生？LLM时代的软件研发的机遇与进化 
茹炳晟
腾讯Tech Lead、腾讯研究院特约研究员
腾讯Tech Lead，腾讯研究院特约研究员，中国计算机学会(CCF)TF研发效能SIG主席，“软件研发效能度量规范“标准核心编写专家，中国商业联合会互联网应用技术委员会智库专家，中国通信标准化协会TC608云计算标准和开源推进委员会云上软件工程工作组副组长，腾讯云、阿里云、华为云最具价值专家，年度IT图书最具影响力作者，多本技术畅销书作者，著作有《测试工程师全栈技术进阶与实践》《软件研发效能提升之美》《高效自动化测试平台:设计与开发实战》《软件研发效能提升实践》和《软件研发效能权威指南》，译作有《持续架构实践》和《现代软件工程》（即将出版），国内外各大技术峰会的联席主席，出品人和Keynote演讲嘉宾。公众号“茹炳晟聊软件研发”主理人。
现在的软件工程师往往高估了编程的复杂度，但是却低估了软件设计的深刻度。以ChatGPT为代表的大语言模型能力的确给软件研发的质效提升带来了各种史无前例的想象空间与可能性，但是我们必须对其本质有充分的理解，在此基础上我们才有可能看清LLM对于软件工程的“能”与“不能”。未来软件研发人机协同的模式模式必然会有较大的改变，替代还是共生？哪些会被替代？哪些可以更好地共生？让我们通过本次分享一起抛砖引玉，让软件研发从业者从根本上拥有软件工程的“元”能力。
1. 从Github Copilot到Copilot X，我们看到了什么
2. 知识平权背景下，软件研发人机协同模式的进化
3. 将LLM有效应用于软件研发全生命周期的各种可能性
4. “暗知识”和“技术债务”的局限性
5. 回归软件工程的本源
内容大纲
分享主题：华为代码大模型的方案与应用    
马宇驰
华为 AI算法科学家、华为云DevAI Lab 负责人
华为AI算法科学家、华为云DevAI Lab 负责人。2017年加盟华为，历任智能化测试技术专家、研发智能博士军团Lead等岗位，带领团队先后围绕智能化测试、智能化运维、智能路由与调度、智能化代码生成等方向成功孵化多项智能研发服务，完成规模化落地并外溢。
1. AIGC for SE的业界洞察
2. 华为代码大模型方案与应用
3. 代码大模型的关键问题与技术挑战
4. AIGC for SE的机遇与展望
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