一、定义层面的交叉性
1. 软件工程的定义
软件工程是通过系统化、规范化的方法实现软件开发、运行和维护的技术体系，其核心是代码逻辑与规则实现。例如传统软件通过预设的“if-then”规则处理问题。
2. AI的本质特性
AI是通过算法从数据中学习规律并模拟人类智能的技术，包含机器学习、深度学习等核心技术^[1][3][6]^。其能力来源于数据驱动而非人工编码的固定规则。
二、技术实现路径的差异
||传统软件|人工智能|
||||
|逻辑基础|基于规则（Rule-based）|基于数据（Data-driven）|
|行为确定性|输出结果固定可预期|输出具有概率性和动态演进性|
|适应性|需人工更新规则|通过训练自动优化模型|
三、AI与软件的关系辨析
1. 载体依赖关系
AI的实现需依赖软件作为载体，例如深度学习框架（TensorFlow、PyTorch）和算法代码均属于软件范畴。但AI系统还包括训练数据、硬件加速等非软件要素。
2. 功能边界扩展
传统软件解决结构化问题，AI则可处理非结构化任务（如自然语言理解、图像识别），其能力突破了规则编程的局限性。
四、技术特征界定
动态演进性：AI模型通过持续学习优化性能，而传统软件功能在发布后即固定；
软硬协同需求：AI计算常需GPU/TPU等专用硬件加速，体现软硬件深度耦合特征；
知识生成方式：AI从数据中归纳知识，传统软件仅执行预设知识逻辑。
五、结论
AI不完全等同于传统软件，其本质是依托软件载体实现智能化的技术体系。二者的核心差异在于：
1. AI以数据驱动为核心，传统软件以规则编程为基础；
2. AI具备自主演进能力，传统软件功能边界由人工预设^[1][7][8]^。
AI可视为软件的高级形态，但需结合算法、数据和硬件共同构成完整技术生态^[2][5][6]^。
