随着人工智能技术从理论探索走向大规模产业应用，软件工程领域正在经历一场深刻的范式转移。以吕荣聪等学者为代表的先驱性研究，为我们揭示了人工智能时代下，特别是AI应用软件开发所呈现的几大核心发展趋势。

一、开发范式的智能化与自动化

传统的软件工程严重依赖开发者的手动编码与调试。而在AI时代，这一过程正被显著重塑。代码生成与补全工具（如基于大模型的Copilot等）已成为开发者的日常助手，能够根据自然语言描述或代码上下文自动生成代码片段，大幅提升基础编码效率。自动化测试与运维（AIOps）利用机器学习算法预测系统故障、自动定位Bug根源并执行修复，使软件的生命周期管理更加智能和高效。开发范式正从“人主导、机器执行”向“人机协同、智能增强”演进。

二、数据成为核心生产要素与设计焦点

在传统软件开发中，核心是业务逻辑与算法实现；而在AI应用开发中，数据与模型占据了中心地位。软件工程流程必须前置并深度整合数据工程环节，包括数据收集、清洗、标注、版本管理和持续的数据管道构建。模型的选择、训练、评估、部署与迭代更新，成为了软件开发的核心活动。这要求软件工程师不仅需要掌握编程技能，还需深刻理解数据特性、模型原理及其与业务目标的关联。软件架构设计也需围绕数据流和模型服务展开。

三、模型即服务与云原生深度结合

AI应用的核心智能通常由预训练或微调后的模型提供。因此，将模型标准化、服务化封装，并通过API或微服务形式提供，成为主流模式。这与云原生理念高度契合。容器化技术（如Docker）和编排系统（如Kubernetes）为模型的弹性部署、扩缩容和管理提供了理想平台。无服务器计算（Serverless）则进一步简化了模型服务的运维负担，使开发者能更专注于模型本身与业务创新。软件系统演变为由传统业务微服务和AI模型服务共同构成的异构协同体系。

四、全流程的持续集成与持续部署演进为MLOps

对于AI应用，单纯的CI/CD已不足够。由于模型性能依赖于数据和训练过程的不确定性，需要一套专门针对机器学习生命周期的工程实践——MLOps。MLOps强调模型开发与运维的一体化，实现了从数据准备、实验跟踪、模型训练、版本控制、评估验证到安全部署与监控的自动化流水线。它确保了模型在生产环境中能够持续、稳定、可靠地交付价值，并能随着数据分布的变化而及时迭代更新。

五、对安全性、可解释性与伦理的前所未有的重视

AI应用的复杂性带来了新的挑战。模型可能存在的偏见、对抗性攻击的脆弱性、决策过程的“黑箱”特性，都要求软件工程必须将安全性、公平性、可解释性和隐私保护内建于开发流程之初。这催生了新的工程子领域，如可解释AI、AI安全工程和AI伦理治理。开发者需要采用新的工具和方法来审计数据、检测模型偏差、加固系统并确保其决策符合伦理与法规要求。

六、低代码/无代码平台赋能更广泛的创新者

为了降低AI应用开发门槛，让领域专家即使不具备深厚的编程或机器学习背景也能构建智能解决方案，低代码和无代码AI开发平台迅速兴起。这些平台通过可视化拖拽界面、预构建的模型组件和自动化的工作流，使应用构建过程更加直观和高效。这并非取代专业开发者，而是将他们的能力扩展到更广泛的业务场景，加速AI的普惠化应用。

以吕荣聪教授等关注的视角来看，人工智能时代下的软件工程，特别是在AI应用软件开发领域，正朝着智能化、数据驱动、服务化、自动化运维、安全可信和普惠化的方向快速发展。这要求软件工程师不断更新知识体系，拥抱新的工具链和工程思想，在人与智能体的深度协作中，构建下一代更加智能、可靠和负责任的软件系统。