在过去的十年里，软件工程领域见证了人工智能应用软件开发从萌芽到蓬勃发展的深刻变革。这一过程不仅是技术的迭代，更是思维方式与工程实践的范式转移。2013年前后，AI应用开发尚处于探索阶段，机器学习模型多作为辅助工具嵌入传统系统，开发流程碎片化且高度依赖专家经验。研究者们主要聚焦于算法优化与特定场景的试点应用，软件工程方法论尚未系统性地融入AI开发周期。

随着深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得突破性进展，人工智能应用软件开发逐渐步入快车道。2016年至2019年，业界开始意识到数据质量、模型可解释性及部署维护带来的工程挑战。软件工程社区积极响应，催生了MLOps（机器学习运维）等新兴理念，旨在将DevOps的自动化、协作与监控原则延伸至AI系统生命周期。科研重点转向如何构建可重复、可扩展且可靠的AI流水线，涵盖数据版本管理、模型训练自动化、持续集成与持续部署等环节。

进入2020年代，大语言模型与生成式AI的崛起彻底重塑了应用开发图景。软件工程研究面临新的核心议题：如何高效集成预训练大模型、确保输出安全与合规、降低计算成本，以及设计适应动态AI能力的软件架构。低代码/无代码AI平台、AI辅助编程工具的出现，进一步模糊了开发者与AI的边界，推动软件开发向“人机协同”模式演进。

这十年的科研历程表明，人工智能应用软件开发已从“模型中心化”走向“系统工程化”。随着边缘AI、联邦学习等技术的发展，软件工程研究需继续探索异构环境下的部署优化、隐私保护与跨平台协作。伦理与治理框架的嵌入将成为工程实践不可或缺的一环，确保AI软件既智能又负责任。十年耕耘，不仅奠定了技术基石，更指引着人机共生的软件工程新纪元。