2023年12月1日上午，2023年度CCF中国软件大会新兴系统软件论坛成功召开。新兴系统软件论坛针对人机物融合、云边端协作、大数据、智能化等复杂的应用场景，以新兴软件理论、模型、平台和产业化等为议题，旨在为政府主管部门、学术界和产业界搭建交流平台，共同研讨新兴软件面临的理论难题、技术挑战和产业发展瓶颈，促进我国新兴软件领域的科学发展。

    论坛包含9个主题报告和1个圆桌交流，邀请来自东北大学、中国科学院、北京航空航天大学、中山大学、西安交通大学、上海交通大学、天津大学、哈尔滨工业大学等近年有先进学术成果的研究者和业界从事开源开发的专家进行成果交流与问题讨论。

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    本次论坛由南京大学卜磊教授与西安交通大学刘烃教授担任主席。第一个报告由东北大学的杨晓春教授带来有关遥测数据的云端存储与管理系统的分享，介绍了该系统能够与混合数据模型无缝集成、支持遥测数据的低存储成本，低内存开销等能力。针对传统二进制静态分析技术难以有效应用于嵌入式固件的漏洞挖掘问题，来自中国科学院信息工程研究所的霍玮研究员分享了语义增强的嵌入式固件静态分析技术以及相关的研究进展。    

    面临数据要素流通与治理领域的“隐私安全的跨域协同计算”新挑战，北京航空航天大学童咏昕教授分享了大数据联邦计算的发展历程，阐述了联邦查询与联邦学习的区别与联系，并且介绍了其团队的联邦计算开源平台—— “虎符(OpenHufu)”，最后对该领域的未来发展进行展望。来自中山大学的单云霄副教授带来了“面向复杂不确定环境的无人驾驶规划方法”的报告。针对无人驾驶领域复杂的多源不确定性环境，提出了面向感知和定位不确定性的安全规划框架，并且展示了相应的仿真和真车结果。西安交通大学范铭副教授介绍了针对移动应用内隐私数据的自动化合规分析工作，分享了针对由于人机交互、动态编程造成的移动应用行为析取难题提出的“静态分析-启发推断-动态验证”代码分析方法。

    针对软件行为的判定正误问题，上海交通大学钟浩老师探索了修改历史、缺陷报告等一系列新的途径，分享了其开发工具在知名的数据库和软件库的检测结果与启示。针对编译器测试中的错误编译缺陷问题，天津大学陈俊洁老师分享了多源数据融合的编译器重复缺陷检测技术，展示了该技术与以往工作的优劣性。哈尔滨工业大学的梁志宇老师分享了面向云边端环境中海量时序数据的实时分析关键技术的一系列成果，探讨了面向时序数据分类等复杂分析任务的高效时序表示学习、联邦学习和自动机器学习技术。上海交通大学的彭博老师带来了以“高性能可扩展云存储虚拟化中时延可预测性QoS管控研究”为主题的报告，介绍了一种名为LPNS的时延可预测的高性能可扩展存储虚拟化系统的设计原理与评估结果。

   圆桌交流上，参会嘉宾围绕三个议题开展讨论：1）智能时代软件领域的科学问题是什么，有哪些影响与机遇？2）软件领域青年人才如何发展与成长？3）在软件技术快速演化的时代，科研项目的实施经验和管理建议。在场嘉宾各抒己见，认为软件研究在大模型时代固然会面临一系列挑战，但是这同时也是一个机遇，利用大模型做软件领域研究，或者是大模型自身带来的问题，都有广阔空间可以探索；建议青年科研人员的研究需要坚守初心，坚持深入探索，并在自己的细分领域上做出特色。各位专家根据自己的科研实践，分享了科研项目选题、研究方案演变、研究成果转化落地等方面的经验。

    本次论坛是2023年CCF系统软件专委会 “新兴软件”系统软件技术论坛的延续，主题报告和圆桌会议的内容和探讨得到参会来宾的高度评价，并将在今后持续此形式的讨论与交流，以期碰撞出更多的火花。