北京联合大学 软件工程 《2025年硕士研究生报考指南》

 ==================2024年6月19日更新=======================

单位：北京联合大学，代码：11417

招生目录：软件工程，代码：083500

招生院所：机器人学院，代码：109

报名流程：考生登录“中国研究生招生信息网”(网址：http://yz.chsi.com.cn)

考试科目：

①101 思想政治理论

②201 英语一

③302 数学二（《高等数学》+《线性代数》）

④803 软件基础 （参考书《C语言程序设计（谭浩强，第五版）》，《软件工程》伊恩·萨默维尔）

其中①②③全国统考科目，④自行命题科目

正式报名时间：2024年10月5日-10月25日，每天9:00-22:00

招生QQ群：119029430

1.学位点简介

软件工程硕士学位授权一级学科是国务院学位委员会颁布的《学位授予和人才培养学科目录(2011年)》目录下新增的一级学科，所属学科门类为工学。学科侧重特色领域应用，形成了智能软件工程技术、领域软件工程与工业软件、群智软件与生态和无障碍软件服务工程4个方向。

本学科基于十几年硕士点建设，形成了坚实的研究基础和特色鲜明的研究方向。2021-2023年“软科中国”学科排名位列全国前20%，北京市属高校排名第一。学科拥有国家级和北京市级一流本科专业建设点各3个，获国家和北京市级科研及教学成果奖12项，拥有6个国家级、省部级科研平台和6个北京市创新团队。教育部第四轮学科评估和第五轮学科评估持续建设，取得好成绩。2017年软件工程学科获批首批北京市“一流专业”和教育部“双万计划”专业，2021年获批教育部国家级一流专业建设点。

学科的主管学院为机器人学院（人工智能学院），依托北京市信息服务工程重点实验室(省部级)建设，在李德毅院士和戴琼海院士等院士带动下，设置了院士科研工作站，建设脑与认知智能北京实验室、北京市智能机械创新设计服务工程技术研究中心、车路协同自动驾驶北京市工程研究中心等科研平台，在智能软件、信息无障碍、智能机器人和服务智慧北京等领域开展研究，并在应用行业产生较大影响力。学科研发并建立了无人驾驶汽车、特种智能机器人等载体，在载体上汇聚了多个学科方向，秉承用“载体汇聚多学科交叉融合”，以“科学任务带动科学研究和人才培养”的理念，有效解决了理论和实践、学术研究与应用的脱节问题。本学科与清华、北理工、北交、北邮、北工大、北汽、北控、百度等密切开展校企合作，具备先进的实验室条件，可用于研究生教学与培养的实验室总面积达2000平方米，仪器设备总值3000万元以上。

近5年来，学科承担科研课题50余项，完成有国家科技支撑计划、国家自然科学基金重大研究计划等项目，在研课题有国家自然科学基金重点项目、面上项目、青年项目和北京市科技重点项目等纵向和横向30余项，科研经费充足，申请和授权国家发明专利40余项。在国内外核心期刊、学术会议发表学术论文超过500篇，其中SCI、EI检索论文120余篇；出版学术著作20余部；获得省部级以上奖励项目5项。

2.研究方向

学科研究方向随科技发展和产业结构调整进行设置和调整，近年形成了面向人工智能和机器人技术的方向，分别为智能软件工程技术、领域软件工程与工业软件、群智软件与生态和无障碍软件服务工程。

（1）智能软件工程技术：主要研究如何运用人工智能（特别是大模型技术、深度学习技术）、自然语言处理、数据挖掘、程序分析等前沿技术，基于现代化软件工程产生的大数据，解决大数据和云计算时代面临的软件工程新问题，提高软件开发和维护自动化水平，达到减少软件开发和维护成本，提高软件质量和生成效率之目的。具体研究方向包括：智能数据库、智能化软件缺陷预测、定位与修复，代码与文档自动生成与补全，面向编程知识的智能问答、搜索与推荐，开源生态群体智能的软件开发经验研究，智能化持续集成技术研究，智能代码推荐与生成。

（2）领域软件工程与工业软件：面向交通、机械、矿山和军事等行业的智能化进程中对高实时性和高可靠性的软件开发的要求，研究面向具体领域的软件需求分析、体系结构构建、设计与开发、分析与测试方法以及各类工业软件架构、构造与维护、可信保障等技术和支撑平台。该方向是软件工程学科的特色研究方向，已经获得多项国家自然科学基金、国家重点研发计划项目和多个企业横向课题的经费支持。

（3）群智软件与生态：围绕大型复杂软件群体化、生态化在开发效率与质量保障方面的挑战，研究群体智能的形成和大规模群体协同、开源软件技术和开源代码管理、软件生态的形成和演化、以及开源生态的可持续发展及开源治理架构等。支撑高附加值的软件产品和服务的技术创新和应用。

（4）无障碍软件服务工程：以面向服务的软件工程为研究对象，以提高软件系统可访问性（即无障碍）为目标，为软件系统全生命周期服务，重点研究领域有：可访问性软件体系结构的设计与评价，软件系统度量的理论与方法等；软件无障碍验证、仿真和测试技术，软件服务可感知与转换技术等。

3.主要学位课程

四个课程群:

软件工程理论与方法：在计算机科学、认知学科基础、数学等基本原理的基础上，研究智能软件开发、运行和测试的理论和方法，以及形式化方法在软件工程中的应用，复杂软件的系统科学理论与工程化方法等内容。

软件工程技术：研究大数据、人工智能和机器学习中大型复杂软件开发、运行、管理与维护的原则、方法、技术及相应的支撑工具、平台与环境，主要包括软件需求工程、软件设计方法、软件体系结构、模型驱动开发、软件分析与测试、软件维护与演化、软件工程管理以及软件工程支撑工具、平台与环境等内容。

软件服务工程：研究软件服务工程原理、方法和技术，构建支持软件服务系统的基础设施和平台，主要包括软件服务系统体系结构、软件服务业务过程、软件服务工程方法、软件服务运行支撑等内容。

领域软件工程：软件工程在人工智能和机器人技术领域中的应用研究和开发，包括智能驾驶、盲文信息化、智能交通、手语计算等，在基础之上形成软件定义领域的软件工程理论、方法与技术，主要包括领域分析、领域设计、领域实现、应用工程等内容。

4.成果与特色

(1)主要特色

学科面向国家软件战略需求，围绕软件产业链，聚焦提升领域软件、服务软件、工业软件等产业链中游的软件水平。秉承“以科学任务带动科学研究和人才培养，用载体汇聚多学科交叉融合”的办学理念，将人工智能技术赋能软件开发、软件测试与安全，以及领域软件和工业软件的智能化水平。以多维数据库系统软件、低速无人车平台、无障碍服务软件平台等为载体，在关键基础软件、新兴平台软件以及信息技术服务等方面开展理论研究和应用示范。

(2)亮点成果

在基础软件领域，探索了以图论为基础的图数据库系统架构，构建了灵活的数据模型，实现了高效快速检索复杂的关系路径。在领域软件应用中，研发了国内第一辆无人驾驶电动汽车，在李德毅院士的带领下，首次提出“驾驶脑”思想，完成了我国首次城际开放道路上无人驾驶汽车的公开测试。在提供可感知、精准的软件服务方面，解决了软件服务通道受限、信息过载和交互不同步等科学问题，首创了盲文标调、手语计算等原理、方法和技术，建成的盲文语料库填补了国内外盲文研究的空白，并在国际同类研究中处于领先地位。在无障碍软件系统设计与开发、构音障碍软件服务通道转换等研究领域填补了多项国内空白

(3)就业前景

软件工程学科近年毕业生以继续深造和就业为主，100%就业(平均年薪25W以上)。

推博、考博院校:北京航空航天大学、北京理工大学、天津大学、西安交通大学、中央民族大学、中国农业大学、北京邮电大学、北京工业大学、北京交通大学、北京科技大学、北京化工大学、中国传媒大学、中国矿业大学、中国科学院大学、中科院科研所、南京理工大学、华东理工大学、上海大学、首都师范大学、山东科技大学、澳大利亚国立大学等。

就业、实习单位：国有企业和事业单位、大学教师、高职院校教师、应急管理部大数据中心、中科院研究所、军事部队文职、北汽集团、国家电网、中国铁路信息技术中心、北京首钢自动化、北京京城重工、中国残联、中科院计算机信息网络中心、中科院微电子研究所、北京远东仪表、工信部赛迪研究院、大唐高鸿、北京市测试研究所、北京市计算中心、北京北斗星通、北汽摩、云南电网总公司等。

知名高薪企业：华为、字节跳动、阿里巴巴、美团、京东、滴滴、快手、腾讯、新浪、微博、360、思爱普、百度、奇安信、36kr、饿了么、新石器、中邮信息、理光软件、当当网等。

5.学科带头人

刘宏哲，工学博士，教授，硕士、博士研究生导师，朝阳区“凤凰人才”，北京市信息服务工程重点实验室(省部级)主任，软件工程一级硕士学科带头人，北京市科研创新团队带头人，北京市优秀青年工程师，北京联合大学优秀科研团队带头人、优秀教师、优秀毕业设计指导教师、科研业务优秀个人等。北京交通大学兼职教授，中国计算机用户学会网络应用分会副秘书长，中国计算机学会高级会员、国家自然科学基金评审专家，北京市自然科学基金评审专家，北京市科学技术委员会项目评审专家，IEEE T-VT、ITS、TIV等多个国内外期刊审稿人。从事视觉智能、认知计算、智能化软件系统开发方法等方向研究，主持国家科技部项目、国家自然科学基金、北京市教委、北京市自然科学基金等多个国家级、省部级项目。在国内外学术期刊及国际会议上发表论文100余篇，被SCI检索40余篇，专著4部，授权发明专利和软件著作权30余项。带队参加“中国智能车未来挑战赛”视觉信息环境认知基础能力离线测试赛，2016-2018获得6项奖，其中3项一等奖。2021年获得WACV 2020 AVVision MTMC Tracking 挑战赛一等奖。2020年获得中国人工智能学会吴文俊人工智能科技进步二等奖。

6、部分硕士研究生指导教师

https://isekeylab.buu.edu.cn/col/col23548/index.html