探索未来 数字+重塑系统开发方式

探索未来 数字+重塑系统开发方式

陈予怀

明珠传媒股份有限公司 

人工智能是当今科幻片中不可或缺的话题，这意味着发展数字技术是全球共同的科技趋势。作为对经济增长和经济结构变迁产生广泛影响的通用技术，数字技术已成为引领第四次科技革命与产业变革的重要核心，它不但会使既有产业发生深刻变化，而且能够创新形成许多新业态、产品和服务。各国的产业竞争格局也将会因数字化发展水平的高低而重构，从而影响到各国在世界经济体系中的地位。

系统开发对于企业犹如水和电一样重要，随着“互联网+”战略的推进和5G等通信技术的普及，系统开发领域的革新速度越来越快。现如今各行各业都在你追我赶地想要登上数字化的大船，但落实到企业具体决策时，又往往会因技术门槛过高而陷入“无从下脚”的窘境。针对这一困境，一直致力于帮助企业加速数字化进程的福建省万城数码股份有限公司上海分公司总经理王文杰为广大系统研发工程师提供了设计基板。多年来，其原创的多项先进系统研发技术已经被市场广泛应用，为许多家企业提供了系统开发依据，进而为深化国民经济信息化建设做出了巨大贡献。

应运而生 全生命周期自动化需求管理

中国自提出“互联网+”概念后，各行各业因迫切落实数字化改革而出现了大量系统开发的需要。相同行业下对系统的需求看似是一致的，但不同企业间的开发预期和标准却大相径庭，以企业为单位制作专属定制系统无形中造成了资源的一种浪费。因为企业对于自身如何发展数字化改革是模糊不清的，受限于技术门槛，他们对系统需求的描述又是主观的、随时变化的。在各种研发效能管理系统或者任务事项管理系统中，都会有需求管理的功能模块。但业内的需求管理能力仅提供需求登记、需求状态跟踪、单点需求关联关系记录等类似功能，解决的是需求信息记录和进度展示的问题。这种模式有很明显的三点缺陷：第一，需求生命周期管理不够全面；第二，需求状态进度粒度粗糙，仍需线下咨询实际进度；第三，需求状态流转因需手工处理而使得标准模糊且富含主观性。这些缺陷一方面拉长了系统开发周期，一方面造成了市场内出现了大量半成品软件和无法提供实际服务的废弃软件。

针对这些缺陷，王文杰于2019年研发出了兼顾全生命周期的系统开发需求管理系统。该系统提供了一种自动化管理程度高、跟踪粒度细致且具有全面的需求生命周期管理的管理系统和跟踪方法，克服了现有技术中需求生命周期管理不全面、需求状态进度粒度粗糙以及需求状态流转标准模糊且主观性太强的缺陷。不仅实现了从需求原始诞生点开始记录到最终需求上线的需求全生命周期管理，还有效地提高了需求全生命周期管理的自动化程度，进而降低了人工判断成本以及不确定性，使得整个需求故事流转更加流程快速。另外，对跟踪粒度进行细化，使得用户可以更加清晰地掌握当前需求进度以及停滞原因，更进一步地，通过对需求全生命周期状态进行实时监控展示，真正实现了实时跟踪。

安全守卫 大数据系统管控可视化

随着开发应用系统的企业的增多，系统开发中的应用安全、敏感信息的保护等话题已经成为各科技企业不能回避的挑战，如何保护系统中的智力成果、知识产权不被非法使用，包括防止硬件盗版、软件逆向工程、授权加密以及非法篡改等，成为了系统开发公司面临的新的难题。现有的静态水印及动态水印等软件水印技术，源代码级别的混淆、目标代码级别的混淆等代码混淆技术、防篡改技术、授权加密技术以及虚拟机保护技术等安全技术，缺乏对系统开发阶段的安全数据可视化和量化管控，系统开发流程中的可靠性、安全性、便利性较差。

基于此，王文杰利用大数据和区块链研发出了一种针对系统开发安全管控的可视系统，首先通过安全管控单元对系统开发过程中各个节点数据进行管控，并通过人工或探针设置的方式对节点数据的输入、输出物进行检查，然后安全数据库单元将检查后的节点数据通过安全数据模型规范化形成安全数据。提供了一种基于大数据的软件研发安全管控可视化方法及系统，弥补了现有系统开发安全技术的不足。为工业生产、金融投资、医疗健康、商业服务等多项领域提供了系统安全管控，在保障了系统安全的同时，大大降低了生产应用中的管控成本和时间成本，促进了多项领域数字化在市场应用上的普及。

紧跟时代 AI赋能系统缺陷检测

随着互联网应用需求的增加，系统的层次架构越来越复杂，系统缺陷的种类与数量成为决定系统关键性能的决定性因素。目前，缺陷检测领域均采用机器学习技术，对系统缺陷进行代码扫描或语义分析。传统的系统缺陷机器学习技术一般采用BP神经网络模型、朴素贝叶斯模型、指纹识别模型等算法。然而，系统的缺陷层出不穷，来自各方面的攻击手段也是千变万化，而且还存在一些并非系统本身的缺陷，如来自操作系统的缺陷等，其有效性较大程度的依托于系统开发和测试人员本身对系统安全的认识程度，属于被动防御措施。同时，现有的静态检测技术中机器学习技术模型存在难以理解，可视化差，构建复杂等弊端，不能很好地确定一段软件运行程序的重要属性，缺陷检测识报率高，不够精确。

作为熟练掌握最尖端科技的系统开发杰出人才，王文杰非常重视技术创新和紧跟行业变化趋势。“有哪个行业能像系统开发的技术变化快呢？现在的人工智能都已经可以自主学习了，在计算速度上，人脑跑不过电脑，但数字技术终究要为人来服务。”正是这个信念激发王文杰结合人工智能算法研发出系统行为缺陷分层检测平台。该平台提供了一种基于人工智能AI决策树分层检测系统行为缺陷的方法。根据预先生成的基于系统行为的AI决策树，对系统工作中的行为进行精准分类，划分为正常行为、风险行为和异常行为，解决了现有缺陷检测技术中存在的检测误报率高、不够精准的技术问题。

领跑未来 数字化转型任重道远

可以预期，未来在云计算、大数据和人工智能的加持下，中国各产业数字化转型一定会加速起航。尽管业界已经认识到产业数字化能给各行各业带来的巨大价值，但它却很难在一夜之间实现大规模的“普惠化”，其落地之路仍然任重道远，主要挑战主要包括几个方面：

首先，便是算力指数级增长的压力，要想提高准确度就需要提高模型规模和精细度，提高线下训练的频次，需要更强的算法支持。其次，很多企业坐拥海量数据和充沛资金，他们正热切期待着，随时准备投资能帮助企业拓展业务、提高收益、降低成本的数字化技术与人才，但却找不到师傅“引进门”。最后，由于人才缺乏，无法找到更适合的算法等原因，也导致了很多企业无法充分继续挖掘和开发新的系统应用。

毫无疑问，中国企业智慧化的落地，行业数字改革的普惠化不可能“一蹴而就”，而是一个长期进化和迭代的过程，特别是系统开发作为这个进程当中最为重要的一环，它不仅需要AI技术与传统行业的深度融合，也要求面向不同行业要有“因地制宜”的创新解决方案，更取决于中国能否形成软件、硬件与服务“三位一体”的AI创新平台和解决方案。然而，“计算机领域的发展太快了”，王文杰表示，“开发系统不能等着市场给你反馈，因为等只会让你的技术过时，要做领跑者”。相信在王文杰等一众精英人才的带领下，中国的信息科技服务业能够研创出更多未来科技。