人工智能（AI）技术的迅猛发展正深刻改变软件工程领域的传统模式，从需求分析到测试维护，AI的应用为软件开发生命周期注入了新的活力。杨臻等学者指出，借助机器学习、自然语言处理等技术，AI正在推动软件工程向智能化、自动化方向演进。

在需求分析阶段，AI能够通过自然语言处理技术解析用户需求文档，自动识别功能点与非功能需求，减少人工误解与遗漏。例如，智能需求建模工具可基于历史数据推荐优化方案，提升需求分析的准确性与效率。

设计与编码环节中，AI代码生成工具（如GitHub Copilot）可根据开发者注释自动生成代码片段，显著降低编码复杂度。同时，AI驱动的代码审查系统能检测潜在漏洞与风格问题，促进代码质量提升。杨臻强调，这类工具不仅加速开发进程，还有助于团队知识传承与标准化。

测试与维护方面，AI通过智能测试用例生成、缺陷预测和自动化回归测试，大幅缩短测试周期。基于机器学习的日志分析系统可实时监控软件运行状态，提前预警异常，增强系统可靠性。AI还能辅助软件重构，通过模式识别优化遗留代码结构。

在人工智能应用软件开发领域，低代码/无代码平台结合AI技术，使非专业用户也能快速构建应用。杨臻认为，未来AI将更深度融入DevOps流程，实现从需求到部署的全链路智能化。这也带来数据隐私、算法透明度等挑战，需在技术发展与伦理规范间寻求平衡。

人工智能正重塑软件工程实践，其应用不仅提升开发效率与产品质量，更催生了新型开发范式。随着技术持续演进，AI与软件工程的融合将为行业创造前所未有的机遇。