软件是推动新一代信息技术发展的驱动力.随着互联网、云计算、人工智能等技术的快速发展,软件与物联网、区块链、自动驾驶等众多领域的融合进一步加强,正引领并促进这些领域向数字化、智能化发展,为社会、经济的加速演进和创新发展带来了新的契机.因此,面向领域的软件技术不仅是软件领域,也是众多其他领域国内外学者的关注焦点和研究重点.与传统的软件系统相比,面向领域的软件系统(简称领域软件)带来了研究与应用上的新挑战.面对领域软件的特点和需求,如何有效地构造领域软件,实现领域应用的软件定义与智能化,如何通过验证、分析、测试等多种手段严格保障系统控制行为的正确性、实时性、协同性等重要质量特性,是一个重大挑战. 本专题采取自由投稿的方式,共收到37篇投稿,其中36篇通过了形式审查.特约编辑邀请了30位领域专家参与审稿,每篇稿件至少邀请2位专家进行评审,每篇稿件都经过两轮审稿.共计16篇稿件通过第1轮评审,并在CCF软件工程专业委员会、系统软件专业委员会、形式化方法专业委员会年会2020 CCF中国软件大会(Chinasoft)上进行了报告.经过第2轮终审,最终有10篇论文入选本专题.其中, 论文“基于反例确认的CPS不确定性模型校准”研究了CPS中不确定性模型的准确性问题,提出了一种基于反例确认的校准方法以提高不确定性模型的准确度并精化CPS系统模型的验证结果. 论文“安全关键异构软件混合建模及代码生成方法”提出了一种AADL和SDL的混合建模方法,支持以自底向上的方式对安全关键软件系统进行混合建模,并给出了面向多核处理器平台的代码自动生成方法. 论文“基于环境建模的物联网系统TAP规则生成方法”提出了一种基于环境建模的TAP规则生成方法,自动地基于环境模型从服务需求中推导系统行为,检测系统行为的完整性与一致性,并最后转换为TAP规则. 论文“区块链赋能的高效物联网数据激励共享方案”提出了一个高效的区块链物联网数据激励共享框架,利用分片技术构建能够并行处理数据共享交易的异步共识区,并在云/边缘服务器和分片异步共识区上部署高效的共识机制,从而提高数据共享交易的处理效率. 论文“时空轨迹数据驱动的自动驾驶场景元建模方法”提出一种面向自动驾驶领域的时空轨迹数据元建模方法以实现数据的统一、处理与重用,并基于自动驾驶安全场景建模语言ADSML讨论了如何使用ADSML实现场景实例化. 论文“基于深度学习的混合模糊测试方法”提出了一个基于深度学习将符号执行与模糊测试相结合的混合测试方法,并实现了相应的混合测试工具SmartFuSE. 论文“一种结构信息增强的代码修改自动转换方法”基于深度学习提出了一种结构信息增强的代码修改自动转换方法,增强了模型对代码的结构信息和依赖信息的捕获能力,从而提升了代码修改自动转换的准确性. 论文“融合代码与文档的软件功能特征挖掘方法”提出了一种融合代码与文档的软件功能特征挖掘方法.通过迭代挖掘软件源代码和以Stack Overflow讨论帖为代表的软件文档,自动提取开源软件的功能特征描述,并构造层次化的软件功能特征视图. 论文“基于偶然正确性概率的错误定位技术”通过对基于代码覆盖的错误定位技术中可疑度的计算方法进行修正,提出了一种错误定位技术,以消除偶然正确性现象对错误定位技术的影响. 论文“面向神经机器翻译系统的多粒度蜕变测试”提出了一种基于蜕变测试的多粒度测试框架,用于在没有参考译文的情况下评估神经机器翻译系统的翻译质量及其翻译鲁棒性. 本专题面向领域软件的研究人员和工程人员,内容涵盖领域软件的需求分析、设计与建模、开发与构造、测试与验证等领域,反映了我国学者在相关领域的高水平研究成果.感谢《软件学报》编委会、CCF软件工程专委会、系统软件专委会、形式化方法专委会对专题工作的指导和帮助,感谢专题全体评审专家及时、耐心、细致的评审工作,感谢踊跃投稿的所有作者.希望本专题能够对领域软件的科研工作有所促进.