在 AI浪潮的冲击下,人们开始重新审视软件工程师这一岗位和职业,思考高校程序设

计类课程开设的必要性和教学方式更新的紧迫性,进而倒逼教师和学生直面一个问题:在

AI时代的应用系统开发方面,到底什么样的(非初级程序员)能力在未来更有竞争力?

众所周知,在企业级(复杂)应用系统中,绝大部分(或许超过一半)是用Java语言开发

的。那么,为了开发一个“植入 AI的企业级应用系统”,需要哪些能力呢? 带着这个问题,

通过调研,发现在大多数情况下,首先是“系统开发的能力”(或许超过80%),其次才是“植

入 AI的能 力”(或 许 不 足 20%)。为 了 植 入 AI,往 往 可 以 通 过 使 用 成 熟 的 框 架 (例 如

LangChain4j、SpringAI)和调用成熟的接口(例如各类 AI服务平台的 API)来实现,而无须

深入理解 AI模型的原理和技术细节。需要说明的是,在开发的过程中,通常无须像博士生

那样研究和改进 AI模型,更无须发表有关 AI模型的学术论文。当然,如果需要在本地微

调和部署 AI模型,还是需要了解 AI模型的一些基础知识。

对于一个“植入 AI的企业级应用系统”,如果所需的“系统开发的能力”和“植入 AI的

能力”的比例是8∶2,或者甚至是9∶1,这自然就回答了一开始提出的问题,即什么样的能

力在应用系统开发方面更具竞争力。

紧接着,或许有人会问,既然Java语言和“系统开发的能力”这么重要,那么对于为普通

高校低年级学生开设的“Java程序设计”课程,在 AI时代需要做哪些更新呢? 这涉及多方

面,在此,仅从教材内容的角度做一个回应,关于其他方面,请看第1章中的有关讨论。在

AI时代,关于Java教材的内容,或许不在于“是什么”,而在于“为什么”,因为学生终究要学

会分辨和提问(特别是未来要与 AI进行大量互动,甚至完全借助 AI来编写程序);不在于

“面面俱到”,而在于“提供引导”,因为知识点易得,方法论难求,授人以鱼不如授人以渔,学

生终究要面对不断更新的JDK 版本和各种新技术。此外,为了积极拥抱 AI,自然也应鼓励

学生尽早学会如何在应用系统中植入 AI。为此,本书从语言、类库和 AI应用三个维度组织

内容。

本书以2025年9月发布的JDK25(长期支持版本)为基础,对Java教学内容进行了系

统性的梳理与重构。具体来说,本书介绍了Java语言基础(特别是面向对象方面的知识),

Ⅱ Java大学教程:语言、类库与 AI应用

精选了Java工程师需要掌握的部分核心类库,引入了 AI应用方面的内容,旨在夯实Java

语言和面向对象基础,培养“系统开发的能力”和“植入 AI的能力”,助力学生尽快从初级程

序员成长为软件工程师。全书共15章,主要内容如下:第一部分(语言,第1~7章)包括概

述、基本语法、类与对象、继承、访问权限、抽象类与接口、泛型,共 7 章;第二部分(类库,

第8~13章)包括字符串、数据结构、I/O、线程、网络、数据库,共6章;第三部分(AI应用,

第14、15章)包括 AI应用开发技术、AI应用系统实践,共2章。此外,附录部分包括集成开

发环境安装、JDK 安装、Java工程师进阶指南、教学进度建议和Java相关书籍。三部分的内

容安排循序渐进,方便不同进度的同学和不同教学计划的教师使用。对于有一定基础的同

学,或在复习阶段,可以根据每章各节的标题,并结合“引言”和“本章小结”的内容,快速把握

每章的主要内容和重难点。

需要说明的是,本书用[URL4JDKAPI]来指代JDK25的 Oracle官网 API文档地址,

详见随书资源。

鉴于本人和苗嘉雨在能力和写作时间等方面的局限,部分讨论和描述可能不是很精确,

恳请广大读者和专家批评指正。

最后,希望本书能起到抛砖引玉的作用,期待更多 AI时代程序设计方面的教材问世。

潘微科

深圳大学计算机与软件学院

2026年6月