AI+“知识图谱”，为提升软件开发效率提供技术支撑

产业数字化和数字产业化都离不开代码能力的支持。相关数据显示，中国有约800万软件从业人员，2022年软件业务收入10.8万亿元，占GDP比重8.93%，2028年预测将达到20万亿元。当前，软件开发行业正成为推动数字产业化和数字化转型的重要支撑。在全国范围内，各行各业加速数字化转型的步伐，企业和组织对软件解决方案的需求不断增加，以提升工作效率、创新产品和服务，应对日益复杂的市场需求。人工智能和机器学习技术的快速发展，对软件开发行业产生了深远影响。人工智能将广泛应用于各领域，从智能助手到自动化决策系统，助力软件开发领域提升效率，推动创造更具竞争力的产品。

我国著名软件技术研发专家郑俊康，多年来一直致力于推动软件工程信息化发展，他凭借着扎实的专业理论基础、丰富的从业经验，不断提升软件定义产品的研发创新能力，持续投入产品研发，夯实产品核心技术优势，研发推出了AI技术在机器人行业的软件驱动与智能控制V1.0、基于大数据分析技术的自动化软件测试平台V1.0、基于知识图谱的GitHub层次化学习和检索服务V1.0等，在市场上得到了广泛应用，提升了软件研发效率和质量，降低了软件检测成本，为软件产品的优化和改进提供了可靠的技术支持，为推动软件工程领域的技术升级和优化发展起到了巨大的推动作用。

在郑俊康看来，新一代人工智能是推动科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要驱动力量，随着技术的不断创新和应用场景的不断扩展，人工智能已经逐渐渗透到各个行业和领域。 在同企业的合作过程中，郑俊康发现软件开发过程中的一个普遍问题是知识的快速过时和技术的不断更新。在软件开发行业，新的编程语言、框架和工具不断涌现，技术的更新速度非常快。开发人员需要不断学习和适应新的技术，以保持竞争力和跟上市场的发展。然而，这也带来了一个挑战：知识的快速过时。由于技术的不断发展和更新，过去用于开发的技术可能已经被新的技术所替代。开发人员需要持续学习新的知识和技能，以适应变化的环境和需求。同时，他们还必须不断更新自己的技术栈，以保持与行业的同步。此外，软件开发中的知识还面临着风险和质量的挑战。由于技术的更新速度和需求的复杂性，开发人员可能面临着信息过载和困惑。他们可能会遇到不完全或不准确的文档和教程，或者遇到不同来源之间的信息差异。这可能导致开发人员在实践中遇到困难，或者在项目中出现错误。他认为，造成这种情况的主要原因是各种软件开发知识没有被有效地捕捉和收集，因此也无法在需要的时候发挥作用。他强调软件开发要“以目的为出发点”，从业务、场景、功能等角度出发，利用信息检索服务系统治理数据，深挖数据价值。基于知识图谱的GitHub层次化学习和检索服务V1.0 针对目标用户的需求以及业务痛点，基本思想是利用数据建模、层次化学习和信息推荐等技术实现软件开发与流程挖掘的智能辅助，提高软件开发效率和质量，挖掘潜在的业务价值和流程优化潜力。

基于知识图谱的GitHub层次化学习和检索服务V1.0，具有动态性、灵活性、可扩展性等特点，融合了GitHub层次化学习技术、自然语言理解技术、人机交互系统、知识图谱技术等，能够实现智能化的软件开发辅助。该服务首先通过GitHub层次化学习技术对软件开发相关的数据进行分层和学习。这种层次化学习的方法能够将数据组织成多个层次，每个层次代表特定的概念或主题。通过对数据的深入学习和语义分析，系统能够建立起完整的知识图谱，存储了丰富的软件开发知识。接下来，利用自然语言理解技术，系统可以处理用户的查询和问题。通过分析和理解用户输入的自然语言，系统能够提取关键信息并与知识图谱中的数据进行匹配。这使得系统能够准确理解用户的意图和需求，并根据其输入提供相关的结果和建议。在人机交互系统方面，该服务提供友好的界面和交互方式，与用户进行互动和反馈。用户可以通过输入关键词或问题来进行查询，系统会根据用户的输入进行实时检索和推荐，展示相应的信息和功能。该系统通过融合多种关键技术，实现了智能化的软件开发辅助。它能够利用GitHub层次化学习技术、自然语言理解技术、人机交互系统和知识图谱技术等，对软件开发数据进行处理和分析，提供准确、个性化的信息和建议，帮助开发人员更高效、更智能地进行软件开发工作。

该系统自问世以来便为业界所广泛关注，目前已经在百余家软件开发企业中获得了应用推广。从多个应用企业的反馈效果来看，应用该系统后企业软件开发管理决策数据更加直观、清晰，为开发人员减少了大量重复工作内容，大幅节省了软件研发前期投入大量时间、人力、财力成本所造成的浪费，同时在软件开发应用精确度方面有明显提升，编程设计错误率下降了20%左右，提升了企业的软件开发水平及开发效果，为企业创造了巨额的经济效益，并有效增强了企业的核心竞争力，为推进行业整体的技术升级和发展提供了坚实的技术保障。

未来，郑俊康将继续加快培育AI、大数据、人工智能、5G、区块链等领域具有核心竞争力的软件技术和产品，重点突破人工智能机器人服务、生产后台控制、经营业务管理和信息安全运维服务类软件，加快提升计算机辅助软件、电子设计自动化等研发设计类软件的数字水平，推进规模化应用，支持更广泛意义上的软件智能化开发，用创新驱动实现软件产业质的飞跃。（文/张毅平）