2022中國計算機大會(CNCC2022)作為計算領域學術、技術、產業、教育各界宏觀探討發展趨勢的年度盛會，一直備受業內關注，本月，在CNCC2022召開之際，千鋒教育作為會員單位受邀線上參加了本次大會，組織了千鋒教研院的骨干老師們進行了參會學習。千鋒教育軟件測試總監王曉軍老師線上參與了《自動駕駛智能決策論壇》和《新一代人工智能下軟件需求工程面臨的若干挑戰和機遇》兩大論壇，聆聽了專家學者們的前沿分享。
在《自動駕駛智能決策論壇》上中汽數據有限公司智能業務部部長趙帥先生進行了自動駕駛測試場景自動生成及泛化的主題分享。隨著自動駕駛測試驗證對仿真場景依賴程度的增加，測試用例自動泛化、危險場景自動篩選、交互場景自適應生成在場景多樣性、危險性、生成效率、閉環驗證等方面存在著巨大的技術優勢。趙帥先生在報告中梳理了基于 ASAM 國際標準的場景理論框架體系，并結合中汽數據研究經驗介紹了場景自動生成泛化工具軟件及其應用。
王曉軍老師認為，目前國內的綜合交通體系已經建立完善，交通的硬件基礎趨于成熟穩定，即使放全球也不落人后。這也為接下來借助新一代信息技術，推動交通的智能化轉型打下了良好基礎。同時國家政策大力支持，已經將”交通強國“列入了國家戰略，積極出臺了一系列促進智能交通發展的政策，這將很大程度上為智能交通的建設速度和建設質量提供保障。
當前行業普遍遵循SAE協會定義的智能駕駛等級，分為L1~L4級。L2級以下(通常被稱為ADAS(高級駕駛輔助系統))目前已屬成熟技術。對于L3級別的智能駕駛，因為其只能在特定條件下代替人，并且在系統失效的時候需要人及時接管車輛，當前在實際應用中的可操作性及責任界定問題在行業內外存在較大爭議。從技術角度，L3級別智能駕駛是技術發展的必經階段，與之相關的技術研發、測試及相關技術落地，仍然任重道遠。
在12月9日的《新一代人工智能下軟件需求工程面臨的若干挑戰和機遇》論壇上，北京大學教授、北京大學高可信軟件技術教育部重點實驗室副主任金芝女士做了“環境建模驅動的自治系統安全性測試”的主題演講。她認為，自動駕駛系統運行時需要滿足多種約束，其滿足度與駕駛場景/環境密切相關，由于駕駛場景/環境的開放性，使傳統系統測試方法很難滿足測試覆蓋率的要求。基于環境建模的需求工程方法，可以定位需求違背及其組合的場景，根據需求違背的程度進行場景關鍵性排序，因此，通過有效生成測試場景可以盡可能多地暴露需求違規模式，以達到提升測試效率的作用。
需求的不確定性及業務性對軟件質量的影響尤其大
S，E |- R公式
聽取報告后，王曉軍老師也從專業角度進行了觀后分享，他表示，客戶對軟件提出需求準確度的高低取決于該客戶的經驗，如果經驗多就會提得多，如果經驗少，則提出的需求少、準確度低，那么不足部分就要由需求工程師補足、完善。需求工程的內容也極大地影響著軟件開發的成本、技術、周期，資源、質量以及最終客戶的滿意度等諸多方面。需求工程的成果不但會影響客戶最后獲得的效果，也會影響到軟件開發者的最終利益。
所以，重視需求就是重視軟件產品的質量，重視軟件質量就是重視客戶的最終利益，也同樣是重視軟件研發組織或以軟件產品為重要業務支撐的企業的最終利益。在目前國內的軟件研發組織內，需求工作大多由軟件測試工程師或從事過軟件測試相關工作的工程師來負責。未來，需求工作的水平高低會成為影響軟件研發過程與結果質量的重要因素。
王曉軍老師作為千鋒教研院的骨干老師，擁有近20年的軟件測試、開發與教學工作經驗，是國內較早的軟件測試專家之一。通過多年的軟件測試、軟件測試開發、軟件質量管理體系建設經驗，王老師積累了大量的各行業軟件測試開發解決方案，率先于業內創立“全棧軟件測試”課程體系并付諸實踐，創立“蜜鋒班”線上測試系列課程，編著了《全棧軟件測試實戰》(基礎+方法+應用)(慕課版)。
千鋒教育深耕職業教育近十二載，深知教師乃立教之本，興教之源，在探索構建現代職業教育體系的發展過程中，始終致力于打造資歷深厚、充滿活力、具有韌性的教師隊伍。此次通過組織千鋒教研院講師參與CNCC2022年度盛會，聆聽七百余位國內外名校學者、名企領軍人物、各領域極具影響力的業內專家的前沿分享，不僅拓寬了講師的視野，更明確了未來的教研改革方向和人才培養目標。
加強高水平師資隊伍建設，為學員提供高品質教學保障，未來千鋒教育將持續通過技術企業內訓，講師架構技術私享會、項目管理研討會、論壇交流、技術峰會等活動，打造完善的講師培養體系，賦能個人成長，激勵講師在學習中提升教學素養，為學員帶去與行業前沿技術接軌的高品質教學服務。
京公網安備 11010802030320號