中国700万程序员不够用怎么办？我们问了软件自动化专家北大谢( 二 ) 金磊梦晨发自凹非寺量子位报

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这里面的一个关键是从知识驱动、知识密集转向数据驱动和智能化手段。
不再需要靠“堆人力”去了解行业背景知识，而是用不断产生的数据让智能化手段越来越强，才能走向L3甚至更高阶段。
在这些思考基础上，谢涛对智能化软件工程的研究也深入到行业落地阶段。
在
中国计算机大会
（CNCC2021）软件自动化技术论坛以及CCFTF第49期技术研讨会上，他剖析了制造型企业数字化升级面临的问题。
提出用工业互联网操作系统、智能制造低代码平台、工业智能质检平台助力制造型企业解决信息孤岛困局。
谁是谢涛？
谢涛如今在
北京大学计算机学院
就职，担任讲席教授。
同时，他还身兼高可信软件技术教育部重点实验室（北京大学）副主任，北京大学信息技术高等研究院数据驱动软件开发实验室主任，北京大学新工科建设委员会副秘书长等众多职务。
他被评为美国科学促进会（AAAS）会士、电气电子工程师学会（IEEE）会士、美国计算机协会（ACM）杰出科学家、中国计算机学会（CCF）杰出会员。

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谢涛最近一次走进大众的视野，是他在软件工程国际顶级会议
ASE2021
（自动化软件工程国际会议）中，斩获了
最有影响力论文
（MostInfluentialPaperAward）。
要知道，这是ASE自1986年创办的
35年
以来，该奖项
首次
被华人学者摘取（除了谢涛外，另外一篇同期获奖论文的作者包含一位澳大利亚华人学者）。
而谢涛所凭借的论文，便是他在2007年发表的
《PARSEWeb：AProgrammerAssistantforReusingOpenSourceCodeontheWeb》
。

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当时的谢涛正在北卡罗来纳州立大学担任助理教授，他和他的学生发现，程序员们在日常工作中经常会重复使用现有的框架或库。
但在这个过程中，一个问题便逐渐浮现了出来：
程序员知道他们需要什么类型的对象，但不知道如何通过特定的方法序列获得它们。
即便当时已经有了GoogleCodeSearch这样的代码搜索引擎，但要做到有效地去支撑这个编程问题，还是欠缺了一些东西。
基于这样的现状，谢涛和他的学生就决定“站在巨人肩膀”上开发出
大代码挖掘基础设施
。
具体而言，在这项研究中，他们提出了一种新方法
ParseWeb
，将“源对象类型→目标对象类型”这样的查询作为输入，并建议相关的方法调用序列。
这些序列可以作为解决方案，从查询中给出的源对象中获得目标对象。
谢涛团队的工作可以说是最早将大规模的代码搜索、机器学习和数据挖掘做了结合，成为大代码、软件大数据重要产业和学术方向的先驱“开荒者” 。
这也正是14年后能够被ASE评为“最有影响力论文”的原因了。
ParseWeb的成功，一定程度上也奠定了谢涛在接下来的科研道路上，坚定对软件自动化的步伐。
而另一个
里程碑
一样的事件，发生在了四年后的
2011年
。
当时的谢涛正值学术休假，他利用这段时间来到了微软亚洲研究院访问，加入（现为副院长）张冬梅的团队一起合作。
他们所做的具体内容，叫做
软件解析学
（SoftwareAnalytics），这个名字是由张冬梅在2009年组建团队时命名，对软件解析学的定义则是由谢涛和张冬梅的团队在2011年一起合作给出的。