近年来，人工智能技术在各领域取得突破性进展，但实际应用中仍面临工程化落地难题。清华大学计算机科学与技术系龙明盛副教授团队，在人工智能工程化软件研发及基础软件开发方面进行了深入研究，为AI技术的规模化应用提供了重要支撑。

在人工智能工程化软件研发领域，龙明盛团队聚焦于解决AI模型从实验室到产业应用的最后一公里问题。他们开发的自动化机器学习系统能够显著降低AI应用门槛，使企业无需深厚AI背景也能快速部署智能解决方案。通过构建端到端的AI开发流水线，团队实现了数据预处理、模型训练、超参数优化到模型部署的全流程自动化，大幅提升了AI项目的开发效率。

在人工智能基础软件开发方面，团队致力于构建更加高效、稳定的AI计算框架和工具链。他们开发的分布式训练系统能够充分利用异构计算资源，显著加速大规模深度学习模型的训练过程。同时，团队还针对模型压缩、推理加速等关键技术进行优化，使AI模型能够在资源受限的边缘设备上高效运行。

龙明盛团队的研究成果已在多个行业得到成功应用。在工业制造领域，他们开发的智能质检系统帮助企业实现了产品缺陷的自动检测；在医疗健康领域，其开发的医学影像分析软件为医生提供了精准的辅助诊断工具。这些实践充分证明了AI工程化软件研发与基础软件开发的重要价值。

随着人工智能技术向更深层次发展，工程化软件研发和基础软件开发将继续扮演关键角色。龙明盛团队表示，将继续致力于构建更加智能、易用的AI开发平台，推动人工智能技术在各行业的深度融合与创新应用。