日前記者從武漢大學獲悉，該校計算機學院的何克清團隊在軟件工程集結創新領域取得了重要研究進展。何克清團隊提出了大數據驅動的AI系統的軟件范型、科研第四范式，並在科研成果與產業實踐的基礎上，提出了AI賦能行業、推動軟件工程集結創新的五大核心技術：需求知識、核心算法和模型、行業大數據、領域/主題專家的知識、開放賦能的軟件體系架構。相關研究成果成為ISO國際標准系列及國家標准系列，實現了我國軟件原創技術成為ISO標准系列后的首次實質性突破，該成果在我國企業“大智雲移”融合創新的“異構集成”中成功應用，目前已成功推廣應用於我國32個省級行政區、22個行業企業，有力提升了智慧企業的發展水平。
中國工程院院士、武漢大學教授劉經南表示，“大智雲移”是將大數據、人工智能、雲計算、物聯網綜合到一起的構成，雲計算、大數據、人工智能等信息技術交融滲透，不僅改變著人們的生活，也有望掀起新一輪產業變革。“大智雲移”融合應用使得AI系統越來越復雜，也對AI賦能的軟件工程提出了集結創新的挑戰。
“雲計算與大數據的雙向融合，當大數據遇上雲計算，能夠降低大數據分析的成本，提高大數據分析的可伸縮性﹔當雲計算遇上大數據，能夠提升雲服務質量與精准性，創造智慧雲計算，形成1+1>2的科學價值。”何克清說。
武漢大學計算機學院副院長、智能化軟件與服務研究所研究員李 兵說，大數據是解決行業應用問題不可缺少的智能養分，核心算法和模型通過行業大數據不斷的訓練和喂養，把隱含在大數據中的規律、知識發掘出來，去掉不智、留下智慧，動態的賦能給人工智能系統。移動互聯網與物聯網的快速發展，推動了雲計算的普慧與規模化應用，提供網絡大數據的動態規模化來源及知識源。
為實現“大數據驅動”與“模型交互驅動”的體系化結合，何克清團隊還提出了按需模型交互驅動的體系架構MiDA。傳統MDA的內核三要素技術，是由UML：統一的OO建模語言、MOF（Meta-Object Facility)：元對象設施、CWM (Common Warehouse Metamodel)：公共數據倉庫元模型構成。而MiDA的“含意三角形”（Meaning Triangle）內核技術，是由 RGPS需求(知識)元描述，按需模型交互賦能的MFI(O-RGPS)知識—語義互操作性治理元模型，領域O-RGPS知識—語義元網絡組織的模型庫，及其之間“虛實交互“”虛實映射”“按需選擇”的關聯關系所構成。
何克清介紹，該成果能為“大智雲移”融合應用中的跨界學習與服務及業務流程的適應性配置等提供按需異構集成的國際標准化基礎技術。（馬愛平）
(責編：郜林筱、陳康清)