很荣幸线上观看了AIGC时代，业务数智化催生软件工程重塑的沙龙讨论直播，接下来给大家简单过一下这个会都讲了点啥，首先参与讨论的人包括了招商银行、北京大学、云校和百度的专家，他们分享了各自在软件工程、大模型、人工智能等领域的经验和见解，讨论了未来数字化时代智力的智、智能化时代的数字化业务的发展趋势以及其对企业的影响，特别关注了如何处理文化变化和数字化过程中的组织管理问题。讨论了软件工程本身产生的本质性冲击，特别是在复杂性、兼容性、不可见性等方面的期待和可能性，提出了在企业中应该思考如何适配未来架构和与AI协同工作。讨论了大模型绘制人类思维的可能性，以及在软件开发和运维中投入最大的领域。李老师认为软件是现实世界的解决方案，需求测试是一个不断迭代的过程，需要好生关注这一波趋势。
他们分享了各自在软件工程、大模型以及人工智能等领域的经验和见解，一起探讨了未来数字化时代智力的智、智能化时代的数字化业务的发展趋势以及其对企业的影响。其中还讨论了大模型对企业文化的影响、AI机制对软件开发自动化的影响以及如何利用AI工具提升研发效率。同时，参与者们也关注了如何处理文化变化和数字化过程中的组织管理问题。
BizDevOps专家组组长何总谈到了数字化在工业时代的教育、医疗等领域的限制，以及大模型带来的个性化教育和交互模式的变革。他认为大模型的复杂性提高了开发者的要求，需要懂业务和用什么样的方案来适配。他呼吁团队要保持开放和跨学科的长大，才能更好地综合运用。此外，他提到了AI原生的思维方式和需求分析的重要性，强调了上下文的重要性和对需求文档的正确理解。最后，他呼吁大家要早点拥抱人工智能的连接，通过实际体验来理解它，用开放的心态去积极拥抱新的可能性。
招商银行的陈总，主要负责招行的整个BizDevOps的建设。关注大模型对整个BizDevOps的影响以及对软件工程的影响，并认为解决工程和协作问题是将大模型转化为企业技术的关键。在研发过程中，需要考虑投入产出比和需求价值等问题。我期待国内的企业能够推出更多优秀的大模型，并认为这是一个教授的重要时刻。最后引用了阿里的一句话，认为只有通过做才能得到答案。
北京大学计算机学院的博士生导师李教授，研究方向为基于深度学习的代码理解和代码生成。认为大模型的软件开发自动化是一个很有前途的领域，可以为软件行业带来新的机会和产业。他对于软件复杂度的增加持有不同看法，认为未来的软件可能会变得简单，但也会带来其他问题。强调软件是现实世界的解决方案，是靠人编写程序来完成的。
软件工程博士张总分享了他对软件开发方法论的兴趣和观点。他认为人工智能的发展将会对软件开发产生重大影响，同时也提出了一些值得期待的方面，如大模型能够记住更多知识、降低对人的要求和提高软件的能力。他谈到了软件开发中的组装问题和架构问题，认为未来软件的愿景非常美好，但实际上很多年来我们一直做得不太好，原因在于人太多，控制不好。他认为未来可能会有更高效的构建软件方法，可能会有渐进的前行开展。他认为开放的心态和构建端到端的能力是解决问题的关键。
云效的陈总，致力于帮助企业完成数字化的产研领域的数字化转型。特别高兴能够与专家一起讨论AIGC在BizDevOps领域的落地，并希望能够得到技术和产品，帮助企业提升生产力。认为大模型在运维的领域可以帮助工程师减轻大量的工作，降低复杂性。还提到了大模型在开发、运维和需求阶段的应用，以及在云校的应用，希望能够让每个企业都能够降低软件开发的复杂度和成本，具备先进管理能力的成本偏低。最后，表示他相信每个企业的竞争力都会随着数字化程度的提升而指数级提升，应该加速发展这项技术。
百度的徐总，主要负责百度内的代码团队相关的一些架构方面的工作。在AIGC方面，希望能够通过大模型在团队中落地整个研发效率的提升，并且能够帮助生成代码方面的领域知识。我认为百度是一个比较保持开放心态的企业，能够接受变化并顺应变化，给企业带来影响。在软件工程领域，我们需要思考如何重构产品、开发和架构，以及如何让AI去辅助生成更多的内容。在投入方面，研发和运维是最大的，但百度还会考虑解决ROI和数据规格化等方面的问题，以产生更大的价值。
在上述分享之后感触就是AI浪潮远远超过软件工程本身，大部分人认为AI浪潮会在推动企业运营效率和客户的体验提升方向上有显著效能提升。未来数字化时代智力的智能化时代，软件工程所支撑的这样的一个智能化时代的数字业务会长什么样子。大模型技术对软件工程本身产生的本质性冲击，隐藏在简单交互背后的复杂度被苹果团队隐藏了起来。关注度量、协同、价值流和时间缩短等是非常重要的。期待大厂能够解决社会环境、商业环境、监管机构、营销免费试用等方向上的问题，并强调了专业角色在产学研的领域中的重要性。
