2025年11月28-30 日，2025 CCF中国软件大会（CCF ChinaSoft）在武汉国际会议中心盛大召开。本届大会以“软件定义智能互联新世界”为主题，汇聚了十余位软件领域院士、超三千名专家学者与业界精英，举办了超75场高水平学术活动，是国内计算机软件工程领域规模最大、影响力最广的学术盛会之一。武汉纺织大学软件工程系王帮超副教授受邀分别在30日的“需求工程学组研讨”学术论坛和28日的“高可信人机物融合智能系统”专刊论坛作报告，在本次顶级学术盛会中发出纺大声音。
图1 2025 CCF ChinaSoft大会需求工程学组论坛会场
在“需求工程学组研讨”论坛上，王帮超老师作了题为“软件需求跟踪技术的智能跃迁”的主题报告，引发广泛关注。报告中，他系统梳理、深入解析了软件需求跟踪领域近50年的发展脉络，清晰勾勒出人工主导式、基于信息检索、基于机器学习、基于深度学习及基于大语言模型的五次关键技术跃迁。他以这五次技术迭代为主线，既系统回溯了各阶段技术特征，更融入其课题组近十年来的系列科研成果，为现场超百位听众层层递进地阐释了软件需求跟踪在软件开发全流程中的核心价值、当前行业实践面临的精准性不足、动态性适应困难等关键挑战，并细致剖析了主流技术的核心优势、应用局限及适用场景。整场报告逻辑严谨、案例翔实，兼具学术深度与实践指导意义，引发听众强烈共鸣，互动交流环节气氛热烈，取得了显著的研讨成效。
图2 王帮超老师在需求工程学组论坛作报告
图3金芝教授为王帮超老师颁发报告证书
在“高可信人机物融合智能系统”论坛中，王帮超老师课题组带来了题为“COSCARE: A Requirements-Code Traceability Link Recovery Method Combining Code Summarization and RAG-based Case Retrieval”的论文报告。报告指出，本文提出的COSCARE方法，通过融合代码摘要与索引增强的案例检索模块，提升需求-代码链接恢复。代码摘要将代码转换为自然语言表示，从而缩小其与需求之间的语义距离。而基于RAG的案例检索则借助外部知识库引入领域知识，增强模型决策能力。实验结果表明，两个模块均显著提升了模型性能，在四个开源数据集上的平均F1值较当前最优方法LISSA提高了9.97%，验证了COSCARE在需求-代码跟踪链接恢复任务中的有效性与应用潜力。
图4王帮超老师在“高可信人机物融合智能系统”专刊论坛会场
王帮超副教授在本次大会两场论坛的精彩报告，充分彰显了武汉纺织大学软件工程领域的科研实力与学术水准，其成果既为软件需求跟踪技术突破提供了创新思路，也为高可信人机物融合系统研发提供了实用技术方案。作为软件工程系骨干教师，他的表现是系部深耕学科建设、聚焦前沿攻关的缩影。此次亮相顶级盛会并发出纺大声音，不仅显著提升了学校在行业内的影响力，更激励师生团队以更强劲动力投身科研，为我国软件产业迈向智能互联新高度持续贡献纺大智慧。