在人工智能技术飞速发展的今天，如何将前沿算法和模型转化为稳定、高效、可扩展的软件系统，并成功应用于实际场景，成为学术界与产业界共同关注的核心议题。清华大学龙明盛副教授及其团队在人工智能工程化软件研发与人工智能应用软件开发领域的研究与实践，为我们提供了重要的思路与借鉴。
一、人工智能工程化软件研发：从模型到系统的跨越
人工智能工程化软件研发，强调将机器学习、深度学习等算法研究成果，通过系统化的软件工程方法，构建成可靠、可维护、可演进的软件产品。龙明盛团队认为，这不仅是简单的代码实现，更是一个涉及数据、算法、算力、部署、监控、迭代的完整生命周期管理。
其核心挑战在于解决AI系统特有的不确定性、数据依赖性强、模型迭代频繁等问题。团队的研究重点包括：
- 自动化机器学习（AutoML）与模型生产流水线：开发能够自动进行特征工程、模型选择、超参数优化的工具链，降低AI应用开发门槛，提升研发效率与模型性能。
- 模型部署与服务化：研究如何将训练好的复杂模型（如大型神经网络）高效地部署到云端、边缘端等不同环境，并提供高并发、低延迟的推理服务，涉及模型压缩、蒸馏、量化等技术。
- 系统可靠性与可解释性：构建能够持续监控模型性能、检测数据漂移、保障系统稳定运行的框架，并探索使AI决策过程更透明、可信的技术方法。
- AI开发与运维（MLOps）：借鉴DevOps理念，建立标准化、自动化的AI模型开发、测试、部署、监控和回滚流程，实现AI项目的敏捷迭代和持续交付。
二、人工智能应用软件开发：聚焦场景与创造价值
在应用层面，龙明盛团队强调以解决实际问题和创造业务价值为导向。人工智能应用软件开发需要深度理解行业知识，将工程化的AI能力与具体的业务逻辑、用户体验相结合。团队在多个领域进行了探索：
- 智慧城市与物联网：开发用于交通流量预测、环境监测、能源管理的AI软件系统，处理海量时序数据与空间数据，实现智能调度与优化。
- 工业智能与智能制造：研发用于工业视觉质检、设备预测性维护、生产流程优化的应用软件，提升生产效率和产品质量。
- 科学计算与生物信息：将AI方法应用于气候模拟、新材料发现、药物研发等传统科学领域，加速科学研究进程。
在这些应用中，团队不仅关注算法精度，更重视软件的系统架构设计、与现有IT系统的集成、用户交互界面以及长期维护的可行性。
三、融合之道：研究、教育与产业实践的协同
龙明盛副教授在清华大学的教研工作，体现了“研以致用”的理念。他通过开设相关课程，培养学生既掌握扎实的AI理论基础，又具备强大的软件工程能力和系统思维。团队积极与产业界合作，将最新的研究成果在真实场景中验证和迭代，推动AI技术从实验室走向大规模应用。
其团队开发的若干开源工具和框架，也为AI工程化社区贡献了力量，促进了最佳实践的分享与传播。
清华大学龙明盛团队在人工智能工程化软件研发与应用开发方向的探索，揭示了AI技术落地成生产力的关键路径：即必须以严谨的软件工程思想为骨架，以创新的AI算法为引擎，以深刻的领域洞察为导航，三者缺一不可。随着AI技术日益复杂和应用场景不断深化，这条工程化与实用化相结合的道路，必将成为推动人工智能赋能千行百业的核心动力。
