近年來，人工智能技術在各領域取得突破性進展，但實際應用中仍面臨工程化落地難題。清華大學計算機科學與技術系龍明盛副教授團隊，在人工智能工程化軟件研發(fā)及基礎軟件開發(fā)方面進行了深入研究，為AI技術的規(guī)模化應用提供了重要支撐。

在人工智能工程化軟件研發(fā)領域，龍明盛團隊聚焦于解決AI模型從實驗室到產(chǎn)業(yè)應用的最后一公里問題。他們開發(fā)的自動化機器學習系統(tǒng)能夠顯著降低AI應用門檻，使企業(yè)無需深厚AI背景也能快速部署智能解決方案。通過構建端到端的AI開發(fā)流水線，團隊實現(xiàn)了數(shù)據(jù)預處理、模型訓練、超參數(shù)優(yōu)化到模型部署的全流程自動化，大幅提升了AI項目的開發(fā)效率。

在人工智能基礎軟件開發(fā)方面，團隊致力于構建更加高效、穩(wěn)定的AI計算框架和工具鏈。他們開發(fā)的分布式訓練系統(tǒng)能夠充分利用異構計算資源，顯著加速大規(guī)模深度學習模型的訓練過程。同時，團隊還針對模型壓縮、推理加速等關鍵技術進行優(yōu)化，使AI模型能夠在資源受限的邊緣設備上高效運行。

龍明盛團隊的研究成果已在多個行業(yè)得到成功應用。在工業(yè)制造領域，他們開發(fā)的智能質檢系統(tǒng)幫助企業(yè)實現(xiàn)了產(chǎn)品缺陷的自動檢測；在醫(yī)療健康領域，其開發(fā)的醫(yī)學影像分析軟件為醫(yī)生提供了精準的輔助診斷工具。這些實踐充分證明了AI工程化軟件研發(fā)與基礎軟件開發(fā)的重要價值。

隨著人工智能技術向更深層次發(fā)展，工程化軟件研發(fā)和基礎軟件開發(fā)將繼續(xù)扮演關鍵角色。龍明盛團隊表示，將繼續(xù)致力于構建更加智能、易用的AI開發(fā)平臺，推動人工智能技術在各行業(yè)的深度融合與創(chuàng)新應用。