报告一题目：大模型时代下的智能化软件开发

报告时间：2025年9月25日10:30-11:00

报告地点：计算机学院B404会议室

报告人：李佳

报告人单位：武汉大学计算机学院

报告人简介：李佳，武汉大学弘毅博士后，CCF软件工程专委会委员，2025年于北京大学获得理学博士学位，曾获北京大学和北京市优秀毕业生。2025年7月入职武汉大学计算机学院，主要研究方向为智能化软件工程，包括代码生成、需求工程、软件开发智能体。在ASE、ICSE、TOSEM、ACL、EMSE等软件工程和人工智能领域的主流会议与期刊上发表二十余篇学术论文，获得授权发明专利1项，主持军事科学院军民融合项目1项，谷歌学术引用量超700余次。在学术服务方面，多次担任EMSE、FORGE、CCKS等国内外重要期刊和会议的审稿人。

报告摘要：大模型和Agent技术的突破正在助力推动软件开发进入智能化时代。当前，代码补全、代码生成、缺陷检测、漏洞修复等局部化的智能辅助已经在软件开发过程中得到广泛应用。然而，在大模型时代，实现从需求分析、系统设计、代码生成到软件测试等全流程高质量的软件开发仍然存在挑战。本报告将介绍报告人近期在该方向的研究进展，探讨如何利用大模型和Agent技术推动从所谓的软件工程2.0向软件工程3.0的飞跃。

报告二题目：面向无人系统的多模态协同感知方法

报告时间：2025年9月25日11:00-11:30

报告地点：计算机学院B404会议室

报告人：戴行

报告人单位：武汉大学计算机学院

报告人简介：戴行，武汉大学计算机学院教授、博士生导师，国家级高层次青年人才、湖北省高层次人才，英国格拉斯哥大学计算机学院荣誉研究员，英国约克大学计算机科学博士。从事无人系统感知与决策、机器视觉、多模态感知等领域的研究，发表IEEE汇刊和CCF-A类会议论文20余篇，成果落地应用于自动驾驶等相关领域。

报告摘要：无人系统（如无人驾驶汽车、无人机、无人船等）在复杂环境中执行任务时，对环境感知的鲁棒性与精确性提出了更高要求。单一传感器在光照、天气或遮挡条件下常表现受限，而多模态协同感知通过融合视觉、激光雷达、毫米波雷达、红外等多源信息，并结合多平台间的协作共享，可有效提升目标识别与环境建模能力。本报告将介绍多模态协同感知的主要技术路径，并以协同目标检测系统为例，深入讨论多模态协同感知模型架构和通信协议与标准等。最后，探讨通信受限、时空同步和系统可扩展性等挑战，展望边云协同、自监督学习与大模型驱动的发展趋势。