InfoQ研究中心正式發(fā)布了備受業(yè)界矚目的《2023中國軟件技術(shù)發(fā)展洞察和趨勢預(yù)測報告》。該報告以“工程和技術(shù)研究和試驗發(fā)展”為核心視角，系統(tǒng)梳理了當前中國軟件產(chǎn)業(yè)的技術(shù)演進脈絡(luò)，并對未來一年的關(guān)鍵趨勢進行了前瞻性預(yù)測，為行業(yè)從業(yè)者、企業(yè)決策者及投資者提供了極具價值的參考依據(jù)。
報告開篇指出，在全球數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮持續(xù)深化及國家科技創(chuàng)新戰(zhàn)略強力驅(qū)動的雙重背景下，中國軟件技術(shù)發(fā)展正進入一個以“高質(zhì)量、自主可控、深度融合”為特征的新階段。傳統(tǒng)的軟件開發(fā)與運維模式正在被以云原生、人工智能、數(shù)據(jù)智能為核心的現(xiàn)代化工程體系所重構(gòu)。
在“工程技術(shù)研究”層面，報告著重分析了以下幾大焦點：
- 云原生工程化的成熟與普及：云原生技術(shù)棧（如容器、服務(wù)網(wǎng)格、微服務(wù)、聲明式API）已從探索期進入大規(guī)模實踐期。報告預(yù)測，未來一年，關(guān)注點將從技術(shù)采納轉(zhuǎn)向效能提升，即通過平臺工程（Platform Engineering）構(gòu)建內(nèi)部開發(fā)者平臺（IDP），顯著提升軟件交付的自動化、標準化與可靠性，降低認知負荷，成為企業(yè)工程效能競爭的新高地。
- AI工程化（MLOps/AIOps）的加速落地：隨著大模型技術(shù)的爆發(fā)，如何將AI能力系統(tǒng)化、規(guī)模化地集成到生產(chǎn)流程中，成為關(guān)鍵挑戰(zhàn)。MLOps（機器學習運維）與AIOps（智能運維）的實踐框架和工具鏈正快速成熟，旨在實現(xiàn)AI模型的持續(xù)集成、部署、監(jiān)控與治理，確保AI項目的可重復(fù)性、可追溯性與商業(yè)價值兌現(xiàn)。
- 軟件供應(yīng)鏈安全治理升級：開源軟件在帶來便利的也引入了安全與合規(guī)風險。報告強調(diào)，對軟件物料清單（SBOM）的生成與管理、開源組件的全生命周期安全掃描與治理，將成為企業(yè)研發(fā)安全體系的必備能力，相關(guān)工具與標準將得到更廣泛應(yīng)用。
在“技術(shù)試驗發(fā)展”趨勢預(yù)測方面，報告重點揭示了以下方向：
- 前沿技術(shù)的融合創(chuàng)新試驗：報告指出，生成式AI（AIGC）與低代碼/無代碼平臺的結(jié)合，將催生全新的智能開發(fā)輔助工具，極大提升基礎(chǔ)代碼和業(yè)務(wù)模塊的生成效率。云邊端協(xié)同架構(gòu)與實時數(shù)據(jù)處理技術(shù)的試驗，將推動物聯(lián)網(wǎng)、智能駕駛等場景應(yīng)用的深度發(fā)展。
- 開發(fā)者體驗（DX）的全面關(guān)注：技術(shù)發(fā)展的最終落腳點是“人”。報告預(yù)測，優(yōu)化開發(fā)者體驗將成為技術(shù)團隊管理的核心議題。這包括提供更優(yōu)秀的工具鏈、更清晰的文檔、更高效的協(xié)作環(huán)境以及更合理的度量體系，以激發(fā)創(chuàng)造力，應(yīng)對復(fù)雜技術(shù)棧帶來的挑戰(zhàn)。
- 可持續(xù)架構(gòu)與綠色計算：隨著“雙碳”目標推進，技術(shù)的環(huán)境責任日益凸顯。報告提及，對軟件架構(gòu)與資源調(diào)度的優(yōu)化，以減少計算能耗和碳排放，將從小眾關(guān)注點逐漸成為企業(yè)技術(shù)選型和架構(gòu)設(shè)計的重要考量因素，相關(guān)度量標準和最佳實踐將開始萌芽。
報告認為，2023年將是中國軟件技術(shù)從“追趕應(yīng)用”到“引領(lǐng)創(chuàng)新”的關(guān)鍵過渡期。單純的技術(shù)堆砌已無法構(gòu)成核心競爭力，系統(tǒng)化的工程實踐能力、前瞻性的技術(shù)試驗魄力以及貫穿研發(fā)全過程的安全、效能與體驗治理，將成為企業(yè)構(gòu)建數(shù)字化韌性和贏得未來市場的決定性力量。InfoQ研究中心的這份報告，無疑為這場深刻的產(chǎn)業(yè)變革提供了一份詳實的導航圖。
