随着新一代信息技术的发展和应用，互联网已经成为一种基础设施，大数据已经成为一种生产要素，人类社会从数字化、网络化到智能化时代，软件产业的发展对产业升级提出了新的要求，从基础、平台、算法和应用等方面都将面临着全面的创新。在产业创新和发展的过程中，以及在未来的智能化世界中，高质量的软件将发挥重要作用。

近日，第七届第七届 "TiD 2020 质量竞争力会议" 在北京召开，国内外软件研发和创新领域的专家学者和业界领袖聚集在一起，就软件产业的高质量发展提出了建议和建议。

在软件工程开发过程中，有许多问题需要解决。

基于需求的测试方法（RBT) 的创始人 Richard Bender 指出，软件工程发展中存在着许多问题需要解决，如需求定义不清导致的程序运行缺陷，跨地域团队中的文化差异挑战，缺乏真正的系统架构师，遗留股票代码导致的技术债务等在软件工程开发过程中，计算机技术，软件开发方法，团队组建和交互，以及新一代应用的出现都发生了很大的变化。，如果这些问题不解决。就没有办法显著提高软件产业的生产质量和效率。

理想的软件研发模式是全过程智能。

专家们说，下一代软件开发需要数据智能来驱动研发智能。所谓的数据智能是指基于大数据引擎，通过大规模机器学习和深度学习等技术，对大量数据进行处理、分析和挖掘，提取有价值的信息和数据中包含的知识，从而使数据具有 "智能性"，以及通过建立模型来解决现有问题和实现预测等。

据 ITEATechnologies 创始人兼首席执行官、华为美国研发能力中心（America R&D Capability Center) 前副总裁张大成表示，数据相关性不仅是数据智能的基础，也是驱动软件研发智能的主要动力。大数据关联分析和应用的研究和开发能够有效地支持数据智能。然而，现有的软件研发模式缺乏自动化的质量评估机制。因此，他认为理想的研发模式是在合适的时间为合适的人提供及时、正确的帮助，包括平台、管理、设计、开发、测试、解决方案、实验室等。

张大成说，要实现软件研发过程的整体智能化，需要掌握开放自适应的研发工具平台设计、综合集成和自动化质量管理系统开发等 17 项关键技术，并强调软件工程的变革是一套系统工程，需要与学术界的前沿成果和业界的实际应用相结合。

通过业务实例驱动的开发，可以获得最大的综合利益。

拥有 30 多年软件开发经验的独立软件开发顾问 Gerald Mesarros 指出，测试软件中的一个最小可测试单元，比如程序代码中的一个函数，可以有效地提高代码质量，但不能直接提高系统的整体质量；端到端测试就是用系统测试应用程序，从用户的角度验证整个系统的功能性，看是否从头到尾都符合用户的期望。" 通过业务实例驱动开发，架构师，研发人员和测试人员可以基于对用户场景的深刻理解进行软件设计，提高代码的简洁性，内聚性和减少耦合性，有助于正确构建系统架构，实现综合效益最大化但是端到端测试有一个弊端，就是往往是由开发人员手工完成，自动化程度非常弱。 此外，可执行示例使业务人员，开发人员和产品技术领导者更容易理解和交流。 使用可执行实例可以减少业务和开发人员之间的通信成本。