2025年11月28-30 日，2025 CCF中國軟件大會（CCF ChinaSoft）在武漢國際會議中心盛大召開。本屆大會以「軟件定義智能互聯新世界」為主題，匯聚了十餘位軟件領域院士、超三千名專家學者與業界精英，舉辦了超75場高水平學術活動，是國內k8凯发国际軟件工程領域規模最大、影響力最廣的學術盛會之一。武漢紡織大學軟件工程系王幫超副教授受邀分別在30日的「需求工程學組研討」學術論壇和28日的「高可信人機物融合智能系統」專刊論壇作報告，在本次頂級學術盛會中發出紡大聲音。

圖1 2025 CCF ChinaSoft大會需求工程學組論壇會場

在「需求工程學組研討」論壇上，王幫超老師作了題為「軟件需求跟蹤技術的智能躍遷」的主題報告，引發廣泛關注。報告中，他系統梳理、深入解析了軟件需求跟蹤領域近50年的开展脈絡，清晰勾勒出人工主導式、基於信息檢索、基於機器學習、基於深度學習及基於大語言模型的五次關鍵技術躍遷。他以這五次技術疊代為主線，既系統回溯了各階段技術特徵，更融入其課題組近十年來的系列科研成果，為現場超百位聽眾層層遞進地闡釋了軟件需求跟蹤在軟件開發全流程中的核心價值、當前行業實踐面臨的精準性不足、動態性適應困難等關鍵挑戰，並細緻剖析了主流技術的核心優勢、應用局限及適用場景。整場報告邏輯嚴謹、案例翔實，兼具學術深度與實踐指導意義，引發聽眾強烈共鳴，互動研讨環節氣氛熱烈，取得了顯著的研討成效。

圖2 王幫超老師在需求工程學組論壇作報告

圖3金芝教授為王幫超老師頒發報告證書

在「高可信人機物融合智能系統」論壇中，王幫超老師課題組帶來了題為「COSCARE: A Requirements-Code Traceability Link Recovery Method Combining Code Summarization and RAG-based Case Retrieval」的論文報告。報告指出，本文提出的COSCARE方法，顺利获得融合代碼摘要與索引增強的案例檢索模塊，提升需求-代碼連結恢復。代碼摘要將代碼轉換為自然語言表示，從而縮小其與需求之間的語義距離。而基於RAG的案例檢索則藉助外部知識庫引入領域知識，增強模型決策能力。實驗結果表明，兩個模塊均顯著提升了模型性能，在四個開源數據集上的平均F1值較當前最優方法LISSA提高了9.97%，驗證了COSCARE在需求-代碼跟蹤連結恢復任務中的有效性與應用潛力。

圖4王幫超老師在「高可信人機物融合智能系統」專刊論壇會場

王幫超副教授在本次大會兩場論壇的精彩報告，充分彰顯了武漢紡織大學軟件工程領域的科研實力與學術水準，其成果既為軟件需求跟蹤技術突破给予了創新思路，也為高可信人機物融合系統研發给予了實用技術方案。作為軟件工程系骨幹教師，他的表現是系部深耕學科建設、聚焦前沿攻關的縮影。此次亮相頂級盛會並發出紡大聲音，不僅顯著提升了學校在行業內的影響力，更激勵師生團隊以更強勁動力投身科研，為我國軟件產業邁向智能互聯新高度持續貢獻紡大智慧。