AI开发与智能体平台
软件工程、AI辅助开发与智能体开发实践
了解行业详情 →ChinaSoft的学术与工业属性使其不仅关注AI编码工具,还会触及系统软件、形式化方法、软件质量和工程实践。2026具体议程仍在更新,因此本页重点方向基于大会长期板块与本届已公布框架形成预计,需在正式日程发布后复核。
AI辅助开发若进入关键软件系统,评价标准将从代码生成速度扩展到可靠性、测试、验证、维护和系统级工程质量。
软件工程研究和产业实践正把大模型/智能体引入开发流程,同时传统系统软件、形式化方法和质量保障的重要性反而上升。
待2026完整议程公布后,重点验证AI for Software Engineering、智能体编程、系统软件、国产基础软件、形式化验证与工业案例的比重及赞助品牌变化。
预计关注大模型/智能体在需求、编码、测试、修复和运维中的工程化应用。
预计继续覆盖操作系统、编译、数据库、分布式系统和国产基础软件实践。
预计形式化方法、自动测试、软件安全和可验证AI开发会成为重要约束议题。
待2026官方赞助单位、论坛议程或华为官方参会信息发布后重新核验;未确认则删除。
了解该品牌 →若2026确认参与,重点观察DataCanvas在AI开发平台、数据科学与企业AI工程化中的技术与生态;未确认则删除。
了解该品牌 →若2026确认参与,重点观察华为云在云原生、开发者平台、AI工程化与软件生态中的技术和标准影响;本届名单发布后重新核验。
了解该品牌 →若2026确认参与,重点观察阿里云在云原生、边缘云、数据库与AI软件平台中的工程实践和标准化影响。
了解该品牌 →生成代码速度提升并不能直接带来高质量软件,ChinaSoft的系统软件与形式化方法传统使可靠性成为关键观察点;2026具体论坛尚待公布。
企业需要权限、版本、测试、审计和长期维护,Agent只有与现有DevOps/研发治理体系结合才可能规模采用;需等待工业论坛案例。
系统软件、编译器、数据库和开发工具形成相互依赖,AI开发层可能放大底层生态兼容问题;本届实际厂商阵容仍待确认。