2026年10月23日上午，由中国科学院老科协软件所分会主办，中国科学院老科学技术工作者协会、中国科学院老专家老干部服务局、中科软科技股份有限公司支持，中国科学院软件研究所离退办承办的中国科学院老科协软件研究所分会学术沙龙在软件所成功举办。
本次学术沙龙由中国开源软件推进联盟副主席兼秘书长、软件所分会理事长刘澎研究员主持，中国科学院老科协马扬理事长、中国科学院空天信息创新研究院蔡安生研究员到会指导，软件所党委书记、副所长钟华出席并致辞。此外，多名软件所离退休专家及来自中科软科技股份有限公司、北京工业大学、软件所共约30多位专家学者一同出席了本次会议。
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报告围绕AI时代行业应用软件的架构演进方向与技术群体能力跃迁路径展开。报告指出：针对行业应用软件在垂域知识积累、工程责任强化、数据安全管控、业务智能化应用方面的四重需求，AI技术应成为工程师群体能力提升的赋能载体，传统ISV工程师将向FDE能力体系升级。
报告还详细介绍了AI时代行业应用软件的三层架构演进方向（记录事实层、约束层、认知模型层）、中科软Agent构建平台能力，以及中科软在统一业务语义构建、Agent编排与落地应用、Harness治理工程中的深厚领域知识积累与能力升级潜力，并系统梳理了FDE的服务能力全景。
中科软技术总监张荣作了题为《AIGC在保险行业的应用与创新》的主旨报告。
报告立足保险全价值链，系统而全面地展示了AIGC在寿险行业八大核心场景的落地实践，覆盖智能产品中心、智能营销、智能培训、智能客服、智能投保、智能核保、智能理赔、智能风控全链条业务环节。工程化技术层面，报告强调：“金融行业AIGC应用因行业具备强安全属性，须引入外置独立约束机制”，介绍了基于Harness Engineering理念的七层约束架构实践—将模型不确定的发散生成能力，收敛为可控、可审计、可持续的系统行为，实现高精度、低成本、强安全的工程目标。
同时分享了体系化知识库建设与ReAct智能体总控体系的实践经验，强调通过离线与在线评估相结合，让黑盒决策过程转化为可视化工程数据，确保系统合规、安全、成本可控地自主运行。
中国科学院软件研究所高级工程师杨立作了题为《基于“领域知识—任务推理—质量约束”精准计算范式的AIGC可信应用构建方法》的主旨报告。
报告从学术视角阐释了AIGC可信应用构建方法的理论框架并指出：生成式AI加速向各行业渗透，但面向高精度生产级场景规模化部署仍面临数据质量与可靠性、隐私与数据治理、模型黑箱与可控性、成本与产业可持续四大现实挑战，如何实现AIGC技术可用、可信、可持续，已成为产学研共同面对的核心命题。
报告以智能化软件可信构造为切入点，提出了“领域知识注入—任务推理学习—反馈强化学习”一体化计算范式，将通用大语言模型定向改造为面向垂直任务的领域专家模型，形成“持续预训练+监督微调+任务优化”的完整技术路线，并分享了该范式在Bash代码生成等模型上对可解释性、鲁棒性、安全防护等方面的效果提升以及优秀示范应用案例。
北京工业大学教授姜楠作了题为《量子计算：从理论基础到前沿应用》的主旨报告。
报告从基础物理概念切入，阐释了量子作为场最小激发单元的物理本质，系统讲解了支撑量子计算体系的量子性、态叠加原理、量子随机性、量子纠缠四项核心特性，并梳理了量子技术的发展阶段，区分了以半导体、激光技术为代表的第一次量子革命，以及以量子计算、量子通信、量子精密测量为代表的第二次量子革命，并解析了量子门、旋转门、受控非门等基础量子逻辑单元的工作机理。
围绕量子机器学习方向，介绍了量子降维、量子分类、量子神经网络、量子强化学习等技术方向，研判了其在新药研发、新材料创制、金融建模、气象预测等领域的广阔应用前景。
研讨共识：AI行业落地进入工程化与可信保障新阶段
报告结束后，与会专家学者围绕AI应用可信工程化落地、行业知识库建设、安全可信治理、软件供应链安全等议题展开热烈讨论。专家们一致认为：人工智能正由通用生成范式加速向垂直行业深度落地演进，ISV迎来了向FDE能力体系升级的战略窗口期；行业AI落地的主要矛盾已由模型通用能力转向工程化与可信保障能力，金融、医疗等高监管领域也对安全合规与规模化落地提出了更高的要求。
总结与建议
最后，中国科学院老科协马扬理事长作了总结发言。本次沙龙为深化产学研协同创新、打通AI技术与实体经济行业场景的融合路径提供了高水平交流平台。未来，中科软将继续发挥在行业信息化领域的知识积累与团队能力优势，积极参与学术交流与产业协同，与各界伙伴共同推动AI技术在行业应用场景中的落地生根。
