（文/林晓然）
在软件开发领域，快速精准地找出隐藏的“Bug”是开发者长期面临的挑战。资深技术专家杨新宇近日在学术期刊《消费电子》上发表的最新研究成果，利用人工智能（AI）技术为这一难题提供了创新解法，在业内引发广泛关注。
杨新宇的论文《基于人工智能的电子信息系统软件缺陷预测与检测技术研究》，核心是将AI深度融入软件缺陷管理流程。面对电子信息系统中日益严峻的软件安全问题，传统检测方法往往捉襟见肘。他的研究独辟蹊径，不仅系统构建了基于AI的缺陷预测技术体系，更设计了一套融合自动化测试的智能检测流程。
这篇论文的亮点在于“看得懂”和“做得到”：一方面，利用AI强大的模式识别能力，显著提升了软件缺陷预测的准确率；另一方面，结合自动化测试流程，大幅缩短了检测所需时间。尤为关键的是，杨新宇创新性地引入了“可解释性模型”，让AI的检测决策过程不再是“黑箱”，结果更易理解、更具说服力，极大提升了实用性和可信度。
“软件系统越来越复杂，安全问题愈发关键，传统方法已经力不从心。”杨新宇在谈及研究初衷时表示，“我们的目标，是让AI真正成为开发者的‘智能助手’，不仅帮他们更快发现问题，还要让他们明白AI为什么这样判断。这对提升检测结果的落地价值至关重要。”
杨新宇的研究为软件开发行业的智能化转型铺就了一条实用路径，展现出巨大的理论和应用潜力。其提出的可解释性模型，未来有望发展为标准化工具，帮助企业快速定位和解决棘手问题，降低开发成本，提升产品竞争力。此外，融合测试自动化的检测流程也展现出极高的工程应用潜力。在理论层面，基于人工智能的缺陷预测与检测技术，为软件开发项目在开发周期内减少缺陷数量和缩短检测时间提供了新的可能性。
对于下一步计划，杨新宇透露，将继续专注于智能化软件工具的研发，并探索其在跨行业应用中的潜力。“我的目标很明确，”他说，“就是推动AI技术在软件开发领域的落地应用，实实在在帮助行业提升效率，完成更高质量的智能化转型。”他的持续探索，无疑将为软件开发领域注入新的活力，推动整个生态向更高水平迈进。
