2022年11月25日，2022年CCF中国软件大会“可信AI软件系统工程技术”论坛成功召开。本次论坛由复旦大学彭鑫老师、复旦大学陈碧欢老师、南京大学陈振宇老师、南京大学冯洋老师共同组织举办，采取腾讯会议与在线直播两种方式线上进行。

本次论坛邀请了科大讯飞、深信科创、南京大学、国防科技大学、中科院信工所、复旦大学、天津大学、上海科技大学等来自企业的业界专家以及来自高校的研究学者共同围绕可信AI软件系统工程技术话题进行专题报告，分享工业界和学术界研究与实践的最新发展，共同探讨未来的技术发展趋势。本次论坛腾讯会议观众超过150人，在线直播平台超过1000人。

首先，科大讯飞潘青华老师带来了题为“人工智能技术及应用发展趋势”的报告，介绍了科大讯飞在人工智能技术和应用中的实践、对可信人工智能的认识、对未来人工智能技术和应用趋势的判断、以及解决以上挑战的主要思路——构建数据贯穿、人机协同、知识融入的复杂智能系统方案。深信科创杨子江老师以“自动驾驶仿真测试”为题，介绍了如何通过仿真测试来解决自动驾驶加速测试的问题，介绍了一个场景描述语言进行仿真交通环境建设，并介绍了元遨（Carsmos）智能出行开源社区。

接着，中国科学院信息工程研究所陈恺老师带来了题为“开放环境下的人工智能安全”的报告，介绍了移动平台下的真实神经网络模型，并提出了“神经网络手术刀”技术，可定位出引发错误的神经元进行修复，将传统模型修复的“大手术”转变为“微创手术”。天津大学王赞老师带来了题为“基于变异分析的深度学习测试用例排序方法”的报告，介绍了一种新的测试用例排序方法，通过智能变异分析寻找更能揭错的测试输入并在有限的时间内优先进行标注，以提升DNN 测试的效率。

然后，复旦大学马兴军老师带来了题为“深度学习模型版权保护”的报告，分享了如何通过使用测试指标来验证一个“嫌疑模型”是否是“所有者模型”的简单复制，并深入讨论和比较了“侵入式”保护方法和“非侵入式”保护方法的优缺点。上海科技大学宋富老师以“量化神经网络鲁棒性形式验证”为题，介绍了在量化神经网络的鲁棒性形式验证的研究进展，包括基于二元决策图的二值量化神经网络定量形式验证和基于整数线性规划的多值量化神经网络定性形式验证。

接着，南京大学冯洋老师带来了题为“基于数据多样性分析的智能软件测试充分性度量”的报告，介绍了一种面向智能软件的新型测试充分性评估指标，该指标从数据多样性分析原理出发，将高维度的深度神经网络输出空间进行投影与划分，进而形成对智能软件输出域的可量化覆盖。复旦大学陈碧欢老师带来了题为“深度学习系统的缺陷分析与检测初探”的报告，介绍了团队在深度学习系统的缺陷分析与检测方面的研究进展，包括深度学习系统的性能缺陷分析与检测、深度学习系统的依赖缺陷分析与检测、深度学习框架的缺陷检测等。

最后，国防科技大学王怀民院士做了论坛总结，阐述了可信质量保障技术对于复杂智能软件系统构造与演化的重要作用，并建议学术界青年研究者要关注于主动识别、研究和解决“真”问题。

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