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　　复旦大学软件工程实验室（暨CodeWisdom研究团队）隶属计算机科学技术学院，位于复旦大学江湾校区二号交叉学科楼2楼D区，现有教授2名、副教授6名、讲师1名。实验室长期从事软件工程方法、系统软件技术以及软件技术产业化应用等方面的研究和实践工作，当前主要围绕数据驱动的软件智能化开发与运维、智能化系统中的软件工程和系统工程问题开展研究，同时关注于国产基础软件以及智能汽车、智慧城市、智能机器人等新型泛在计算软件系统。

　　实验室的研究工作得到了科技部重点研发计划、科技创新2030重大项目及863项目、自然科学基金项目的支持。近年来，实验室已经在ICSE、FSE、ISSTA、ASE、CSCW等软件工程领域著名国际会议，IEEE/ACM Transactions等国际期刊，以及中国科学、计算机学报、软件学报、电子学报、计算机研究与发展等国内权威期刊上发表了一系列研究论文，获得ICSM 2011最佳论文奖、ACM SIGSOFT杰出论文奖（ASE 2018/2021、ICPC 2022）、IEEE TCSE杰出论文奖（ICSME 2018/2019/2020、SANER 2023）、IEEE Transactions on Software Engineering年度最佳论文奖（2018）。在计算机领域公认的国际专业排名CSRankings上，复旦大学软件工程排名全球第12、中国大陆第4。

　　实验室与工业界开展了广泛的交流与合作，并建立了校企合作联合实验室，软件开发质量与效能分析、软件智能化开发、云原生与智能化运维、软件供应链安全、程序分析与缺陷检测等方面的研究成果在多家企业进行了成功应用。

　　团队研究工作聚焦国家战略性需求和产业共性问题，主要围绕智能化时代的软件工程与系统软件技术展开，具体包括软件智能化开发与运维方法与技术（AI4SE）以及面向智能化系统的工程化方法与技术（SE4AI）两个方面。

　　前者关注于将大模型与Agent等智能化技术应用于复杂软件的开发、测试与运维之中，后者关注于智能汽车、智能制造、自主无人系统等新型智能化系统中的基础软件支撑与开发测试方法以及新型AI原生系统的构建与质量保障。

　　研究工作得到科技部重点研发计划项目、自然科学基金重点/面上项目支持，与重点企业共建校企联合实验室，研究成果在多家重点企业和重点行业应用，获华为优秀技术成果奖。

　　在ICSE、FSE、ASE、ISSTA、CCS、、TSE以及中国科学、软件学报等国内外高水平会议与期刊上发表论文100余篇。发表在软件工程领域国际旗舰期刊《IEEE Transactions on Software Engineering》上的论文获得该期刊首次颁发的年度最佳论文奖。此外还获得ACM SIGSOFT及IEEE TCSE杰出论文等国际期刊/会议优秀论文奖10余次。

　　团队编写的教材《现代软件工程基础》入选教育部软件工程教指委推荐教材，获2022年教育部-华为智能基座优秀教材奖、优秀课件奖。编写的专著《软件开发大数据分析研究与实践》入选工业和信息化部十四五规划专著。

　　彭鑫教授获得复旦大学本科毕业生我心目中的好老师以及复旦大学研究生心目中的好导师称号，入选2023年教育部-华为智能基座优秀教师，同时担任IEEE软件工程知识体系（SWEBOK）3.0和4.0版编委会成员。赵文耘教授担任教育部软件工程教指委委员。

　　团队承办IEEE全球化软件工程国际会议（ICGSE 2014）、IEEE软件维护与演化国际会议（ICSME 2017）、2022年与2023年CCF中国软件大会等国内外重要学术会议。彭鑫教授担任中国计算机学会软件工程专委会副主任、中国汽车工程学会基础软件分会副主任、SCI期刊《Journal of Software: Evolution and Process》联合主编，以及TOSEM、EMSE、软件学报等多个期刊编委。

　　彭鑫教授创办智能化软件开发沙龙，依托沙龙微信群举办了40期线上微访谈活动，反响热烈。团队微信公众号CodeWisdom已形成较大影响力。

　　团队围绕智能化软件工程与系统开展研究，具体包括9个研究方向及相应的研究组

　　面向软件质量保障工具的可靠性和可用性，聚焦静态程序分析和软件测试两个领域。

　　针对日益严峻的软件供应链可信问题，围绕安全风险、合规风险、维护风险开展系统性研究工作。

　　将大模型、Agent等AI技术与程序分析、演化分析等软件工程技术相结合。

　　在软件定义一切的时代，质量是软件成功的关键因素之一。面向软件质量保障工具的可靠性和可用性，团队聚焦静态程序分析和软件测试两个领域。我们基于抽象解释理论、内存模型、程序逻辑、程序语言理论和计算机系统等技术，设计和实现了一种多阶段的模块化分析平台；开放的架构助力分析能力的扩展，多阶段闭环迭代机制提升分析精度。

　　我们探索大语言模型和传统测试方法的有机结合，面向移动应用、微服务系统、无人自主系统、网络通信协议等领域研究高效的测试技术。课题组的研究工作获得了国家自然科学基金面上项目和科技部重点研发项目的资助。相关成果发表在软件工程领域的顶级会议 ICSE、FSE、ASE、ISSTA 上，并荣获 ISSTA 杰出论文奖。多个项目成果在企业（荣耀、字节跳动、华为等）落地应用。

　　针对日益严峻的软件供应链可信问题，团队围绕安全风险、合规风险、维护风险开展系统性研究工作，突破了基于多源知识的开源漏洞数据增强、融合大模型与程序分析的漏洞传播影响分析、基于漏洞与补丁建模的开源漏洞检测、基于行为建模的恶意组件检测、融合大模型与程序分析的补丁迁移等核心技术。

　　获得了4次杰出论文奖，研制了开源风险治理平台伏羲，正在探索大模型赋能的软件供应链风险治理新范式，以及大模型系统的供应链构建与风险治理新难题。

　　开源社区和大型软件企业的软件开发生态日益繁荣，大量软件在持续的维护演化过程中形成了大规模代码库，还沉淀了代码提交、需求讨论、缺陷分析等大量的开发过程数据。这些多源异构的软件开发数据为全方位理解软件开发生命周期中的各种活动提供了重要基础，是深入分析软件组分之间的相互依赖关系、各种功能的实现机制和演化过程、不同开发参与者的各类贡献的重要数据来源。

　　本方向面向开源软件和企业软件，采用程序分析、演化分析、克隆检测、依赖分析、缺陷检测与追溯等技术，构建软件开发追溯体系，建立开源软件和企业软件研发过程的数字化基座，实现代码辅助理解、代码溯源、开发贡献评估、研发热点与态势研判、开发知识挖掘等多种软件分析与挖掘能力。本方向研制祝融代码大数据分析平台，初步应用于软件开发过程监控与状态评估，并与华为、中汇信息、亿通、汇丰科技等企业开展技术合作。

　　大模型与Agent等AI技术的发展打开了软件智能化开发的想象空间，基于AI技术的代码生成、补全和理解工具已经成为开发人员的得力助手。然而，由于系统复杂性这一根本性挑战以及软件开发知识的缺失，大模型与Agent在面对真实软件开发任务时经常出现缺少全局理解、难以整体规划的问题，从而难以适应大规模复杂开源及企业软件开发的需要。

　　为此，我们在深入理解软件开发实践以及软件工程思想的基础上，将大模型、Agent等AI技术与程序分析、演化分析等软件工程技术相结合，实现人机协作的智能化开发、维护与质量保障。针对阻碍复杂软件智能化开发的高层知识缺失问题，我们提出构建共建、共享、与代码同步演化的代码数字孪生，通过高层概念化知识的抽取、组织以及按需的上下文补充，实现生成式应用开发、软件理解与问题定位、仓库级代码生成与问题修复、代码审查与漏洞检测等方面的智能化辅助能力。相关工作多次荣获ACM SIGSOFT以及IEEE TCSE杰出论文奖，与华为、阿里、字节、腾讯等企业开展合作。

　　以容器、微服务等为代表的云原生技术给现代软件架构、应用模式等带来了深刻改变，并已成为企业数字化转型的关键支撑技术。同时，以大模型、Agent为代表的AI技术也正在重塑现代应用形态。在此背景下，AI原生与云原生逐渐成为两种代表性的现代应用系统形态，同时二者不断融合、持续推动智能化软件系统创新发展。

　　我们围绕AI原生与云原生系统及应用生态构建方法开展研究，同时针对这类系统的复杂性和不确定性开展智能化运维方法研究。我们实现并开源了基于大模型的自演进交互式智能体框架Fairy，构建的开源微服务基准系统TrainTicket已被上百家国内外高校和研究机构用于相关研究，研究成果获得软件工程旗舰期刊《IEEE Transactions on Software Engineering》年度最佳论文奖，同时与华为、阿里、字节、腾讯等企业开展合作。

　　在人机物三元融合的万物智能互联时代，人机物融合系统软件可类比于传统计算机操作系统，是实现海量异构资源（信息服务、人力众包、物理设备）统一管理、支撑多领域智能化应用构建与运行的核心支柱。

　　本小组围绕人机物融合系统软件的构造与应用开展了系列工作：以边缘云原生技术为基座，研制面向分级分层边缘环境的分布式系统软件，以软件定义的方式实现边缘侧计算、存储、网络、物理设备等异构资源的统一接入与池化；设计覆盖多边缘节点的集群管控与自治，以及跨节点资源互操作机制；构建人机物泛在环境的数字空间孪生，结合低代码与大模型技术支持智能应用的快速构建。当前已研制出基于开源云原生边缘计算框架KubeEdge的云边协同人机物融合系统软件初始版本。

　　随着人工智能技术的快速发展，智能机器人正逐步融入日常生活，并在越来越多的实际场景中承担复杂的任务。面对现实环境中对高可靠性长程任务的要求，课题组聚焦于将大模型（LLM、VLA、VLM等）与程序合成技术相结合，研究机器人程序自主生成方法，研究机器人任务执行过程中自主监控及问题检测方法、机器人程序与运行平台相结合的软件自适应方法，研究面向动态环境中机器人程序自主演化方法。

　　课题组的研究受到上海市重大专项的资助，研究成果发表在人工智能领域NeurIPS、IJCAI等顶级会议上，并获得中国软件大会机器人大模型与具身智能挑战赛一等奖。

　　针对AI系统复杂异构的软硬件技术栈，团队在应用软件层面围绕模型轻量化、AI系统可信演化、以及AI系统质量保障开展研究工作，旨在实现AI系统的性能提升与可信保障，并在自动驾驶系统等关键领域进行应用。

　　团队在系统软件层面围绕推理加速优化、高性能算子开发、以及编译优化与适配开展研究工作，旨在实现AI系统在各种边端云异构设备上的快速部署与高效运行，并在国产硬件设备上进行应用。

　　工业软件在现代工业制造中扮演着大脑与神经系统的关键角色，是实现制造系统数字化、网络化与智能化的核心基础。智能汽车则被视为全球制造业的战略制高点，其发展不仅推动技术创新，也加速产业升级。两者均高度依赖系统的安全性、可用性与可靠性，对计算机技术，尤其是软件与人工智能提出了更高的技术要求。

　　本团队以智能汽车与工业软件为主要应用场景，结合软件工程与系统观思想，面向嵌入式系统运行环境的复杂性和需求多样性，系统化开展共性基础软件研究。研究内容包括：分布式实时系统的设计与实现、嵌入式系统的智能化开发方法以及复杂嵌入式系统的功能测试与性能分析。在智能汽车领域，团队聚焦智能驾驶与控制系统；在工业软件领域，则围绕数字孪生系统的构建，重点探索工业生产系统中的设备控制、数据采集与分析等关键技术。

　　1984年毕业于复旦大学计算机科学系，1989年获得硕士学位。从1984年开始在复旦大学任教至今，曾任复旦大学档案馆副馆长、复旦大学校园网管理服务中心主任。现任复旦大学软件工程实验室主任、软件工程一级学科学术带头人、软件工程博士后流动站站长。学术兼职包括中国计算机学会软件工程专业委员会副主任、中国软件行业协会软件工程分会副理事长。研究方向为软件工程、软件开发工具及其环境、企业应用集成（EAI）。自1989年到2000年一直参加国家科技攻关项目大型软件开发环境青鸟系统的研制和开发，为复旦大学所承担的各子专题的主要开发人员或子专题负责人。该系统获1998年国家科技进步二等奖，1996年电子工业部科技进步特等奖和1996年三部委联合颁发的荣誉证书。2001年至今作为项目负责人承担了软件构件技术、软件配置管理、软件体系结构等方面的科研项目20多项，其中国家863项目6项、国家自然科学基金项目2项，上海市科委项目3项。参加的863项目基于Internet以构件库为核心的软件开发平台和上海构件库及其应用研究分别获获得2006年国家科技进步二等奖和2005上海市科技进步二等奖。教学工作方面先后面向计算机及相关专业本科生开设《软件工程》、《软件实践》等课程，为研究生开设《高级软件工程》、《软件复用》、《项目管理》等课程，主持上海市精品课程《软件工程》。获得复旦大学教学名师称号，负责的《软件工程课程教学与实践》获2009年上海市教学成果奖二等奖，教学论文分别获得2007年和2008年全国计算机教育优秀论文评比一等奖1项、二等奖2项。

　　复旦大学计算机科学技术学院副院长、软件学院副院长、教授、博士生导师。中国计算机学会软件工程专委会副主任，上海市计算机学会青工委主任，《Journal of Software: Evolution and Process》联合主编，《ACM Transactions on Software Engineering and Methodology》编委，《软件学报》编委，《Empirical Software Engineering》编委，IEEE软件维护与演化国际会议（ICSME）执委（2017-2020）。2001年毕业于复旦大学计算机科学与工程系，获学士学位。2006年复旦大学计算机科学与工程系软件与理论专业研究生毕业，获博士学位。2013年入选复旦大学卓学计划，2016年获得东软-NASAC青年软件创新奖。主要研究方向包括软件开发大数据分析、智能化软件开发、云原生与智能化运维、泛在计算软件系统等。在ICSE、FSE、ASE、CSCW、ICSME、SANER、RE等软件工程及相关领域高水平国际会议及IEEE/ACM Transactions等国际期刊发表论文80余篇。研究工作获得ICSM 2011最佳论文奖、ACM SIGSOFT杰出论文奖（ASE 2018）、IEEE TCSE杰出论文奖（ICSME 2018/2019/2020）、IEEE Transactions on Software Engineering年度最佳论文奖（2018）。担任ICGSE 2014及ICSME 2017组委会主席、Internetware 2017及ICSR 2019程序委员会主席，以及ICSE、FSE、ASE、ICSME、SANER、RE等会议程序委员会委员。带领复旦大学CodeWisdom研究团队开展软件开发大数据分析平台以及智能化软件开发平台的研究与实践，研究成果在多家大型企业进行了实践应用。

　　2006年毕业于复旦大学计算机科学与工程系，获得理学博士学位，后留校任教，在软件工程实验室从事科研工作。目前研究兴趣主要包括软件体系结构、软件复用和产品线、工业环境中的软件演化等。作为技术骨干参加了多个国家863项目、973项目和自然科学基金等项目的研究工作；目前作为项目负责人承担国家自然科学基金项目一项。在相关国内核心期刊和国际会议发表论文十余篇。长期从事计算机软件的工程化开发和实践，积累了大量工业环境中软件开发的经验。2006年以来向软件工程专业本科生开设了《软件工程》《软件实践》《数据库设计》等专业课程。曾担任软件学院06级本科生班导师，目前担任软件学院10级本科生班导师，兼任复旦学院10202班班导师。

　　2004年于复旦大学计算机科学与工程系获学士学位，2009年曾在美国北卡罗莱纳大学夏洛特分校进行半年学术访问，2010年在复旦大学计算机科学技术学院计算机软件与理论专业获得博士学位，后留校任教。主要研究方向为软件复用、软件产品线、自适应软件系统以及移动应用开发技术。现承担一项国家自然科学基金项目，并作为技术骨干参与多项国家863项目与自然科学基金的研究，在国内外会议或期刊上发表二十余篇论文。当前承担计算机科学技术学院《软件工程》与《软件工程化开发》，以及软件学院《软件测试》与《软件需求工程》的教学工作。

　　2014年毕业于复旦大学计算机科学技术学院，获得理学博士学位。2014年至2017年在新加坡南洋理工大学计算机科学与工程系任职博士后研究员。2017年加入复旦大学计算机科学技术学院。目前的主要研究方向是软件工程、程序分析、软件测试、以及软件安全。至今已在ICSE、FSE、ASE、S&P、CCS、TSE、TIFS、TSC等国际会议和国际期刊上发表研究论文20余篇，并获得了2015年上海市研究生优秀成果（博士学位论文）奖、以及第24届基础软件工程国际研讨会（FSE2016）和第33届国际自动化软件工程会议（ASE2018）的ACM SIGSOFT杰出论文奖。

　　研究兴趣：数据挖掘与机器学习、强化学习、软工大数据分析等。1998年在西安电子科技大学获应用数学理学学士学位，分别于2001年和2009年在复旦大学获计算机软件与理论理学硕士和理学博士学位。曾参与和主持多项国家973、国家863、国家自然科学基金、博士点基金与对外合作项目，曾获得2007年度教育部高等学校科学技术奖自然科学二等奖（网络环境中的海量数据管理与数据流分析）。在国际重要学术会议如AAAI、IJCAI、ICDE、ICDCS、CIKM和国内权威刊物《计算机学报》、《计算机研究与发展》等上发表50多篇学术论文。主讲《算法设计与分析》、《数据挖掘》、《算法续论》和《智能信息处理的统计方法》等课程。

　　复旦大学软件学院高级讲师，硕士生导师，复旦大学教学发展中心特邀研究员，复旦大学教学督导，中国计算机协会（CCF）/ACM/中国SIGCSE会员。2011-2012年在美国佛罗里达大学作访问学者。主要研究方向为现代教育信息科学与技术，Web技术，网络虚拟环境，智能技术等。在人、机、物通过网络互联，实现虚实交融方面从事过多项研发。

　　教学方面，所授多门课程被评为上海市重点建设课程，校级精品课程；主持IBM-教育部精品课程， 亚马逊、google支持教育部协同育人项目等。2018年度入选高校计算机专业优秀教师奖励计划（全国共26名）；2018年度中国高校计算机教育MOOC联盟优秀案例获奖者；作为第一负责人的计算机类专业教育中通识教育理念的探索与实践获得2017年复旦大学校级教学成果奖一等奖，上海市教学成果奖二等奖；2018年获得第二届全国高等学校计算机教育教学青年教师优秀论文奖二等奖。2020年获评复旦大学2020届毕业生学生心目中的好老师。

　　1997年，西安电子科技大学应用数学专业本科；2002年，复旦大学计算机科学工程系硕士；2012年，复旦大学计算机软件与理论博士。硕士毕业后留校，长期主讲 离散数学(数理逻辑)、算法设计与分析、计算机系统基础、计算机体系结构和大数据系统软件实践等课程。研究方向包括计算机系统结构、算法设计和分析和程序分析等。相关工作发表在计算机相关期刊和会议上论文约20篇，授予专利多个，获上海市科技进步二等奖1项。主持或参与多个科研项目，包括国家自然科学基金、核高基重大专项、863计划、国家重点研发计划、上海市项目、横向项目和重点实验室开放课题等。

　　先后在华为，荣耀等企业担任软件架构师，TMG主任等重要岗位，长期在一线从事软件DFX和操作系统相关方案设计和开发工作，有着丰富的软件实践经验

　　副教授，2017年获得德国海德堡大学博士学位，2017年至2021年在新加坡国立大学计算机系任博后研究员，致力于软件可靠性与安全性相关的研究，先后参与完成多个国际联合项目，包括卡巴斯基公司、新加坡电信公司、澳大利亚蒙纳士大学等与新加坡国立大学的合作项目，在ICSE，FSE，ASE，ISSTA等国际会议上发表研究论文20余篇，获得ICSE20 ACM SIGSOFT Distinguished Paper Award、AsiaCCS21 Best Paper Award (1/370)、TOSEM Distinguished Reviewer等奖项或荣誉称号。

　　李敏波，副教授，硕导。2001年获清华大学博士学位。2001-2002 新加坡国立大学产品协同设计博士后，2003-2004金蝶国际软件公司研究员，2006-2012年用友软件公司兼职ERP应用研究与系统集成。主要研究方向为工业数据分析挖掘、工业应用软件、工业AI应用技术。先后承担完成国家自然科学基金、国家重点研发计划子课题、国家863计划等8项，省部级项目7项，企业项目40余项。发表学术论文五十余篇论文。

　　2022年毕业于复旦大学计算机科学技术学院，获得工学博士学位，同年起在复旦大学软件工程实验室任职博士后研究员。研究方向主要为程序分析、代码差异分析、开源软件供应链治理等。至今在ASE、FSE、ICSME、EMSE等国际会议和期刊发表论文6篇，获得第33届国际自动化软件工程会议（ASE 2018）ACM SIGSOFT杰出论文奖、第36届国际软件维护与演化会议（ICSME 2020）IEEE TCSE 杰出论文奖。

　　2022年毕业于复旦大学计算机科学技术学院，获得工学博士学位，同年起在复旦大学软件工程实验室任职博士后研究员。研究工作主要关注于软件智能化开发技术，特别是软件开发知识抽取以及基于知识的智能辅助开发技术。针对不同类型的软件开发知识提出了一系列知识抽取和建模技术，并将其应用于API推荐、软件开发问答等应用场景。围绕相关工作在IEEE Trans. on Soft. Eng.以及FSE、ASE等软件工程领域顶级会议以及软件学报等国内权威期刊上发表了论文10篇。此外，在团队内具体负责研发了软件开发知识图谱服务平台以及软件开发问答机器人Cerebro。相关研究工作支撑了团队重点研发计划及自然科学基金项目。同时，围绕相关研究与华为、荣耀等企业开展了多个合作项目，多项研究成果得到了成功应用。

　　地址：上海市杨浦区淞沪路2005号复旦大学江湾校区交叉学科二号楼D2楼 邮编：200438 电话