技术融合与创新

• AI 与软件深度融合：生成式 AI 将驱动软件开发范式变革，智能化软件开发进入快车道。AI 不仅会用于代码生成、自动化测试、程序优化等软件开发环节，还将在软件的功能和应用层面实现创新，如智能客服、智能办公软件、智能创意设计工具等，极大提高软件的智能化水平和用户体验。

• 量子计算与软件：量子计算的发展可能会促使专门为量子计算机编写的软件出现，在密码学、化学模拟、金融风险评估等领域发挥作用，解决传统计算难以处理的复杂问题。虽然目前量子计算还处于实验阶段，但未来可能对软件科技产生深远影响。

开发模式与流程变革

• 低代码 / 无代码开发普及：低代码开发平台将进一步降低应用开发门槛，使更多非 IT 专业人员能够参与应用开发，减轻 IT 团队的负担，加快企业数字化业务需求的响应速度，推动快速原型制作和简单应用的快速开发。

• DevOps 持续深化：DevOps 模式在软件组织敏捷开发中愈加成熟，将开发、运维和安全紧密结合，实现软件制品的高效交付与价值最大化。通过自动化的流程和工具，如持续集成 / 持续部署（CI/CD）管道中的安全扫描、漏洞检测和修复等，提高软件的质量和安全性，同时缩短软件的发布周期。

软件安全与质量提升

• 安全策略贯穿全程：安全策略将贯穿软件开发的各个环节，从需求分析、设计、编码、测试到部署和维护，构建全方位的防护与信任体系。随着软件复杂度和快速交付需求的增加，安全左移和 DevSecOps 理念将得到进一步推广，确保软件在全生命周期中的安全性。

• 软件物料清单受重视：软件物料清单（SBOM）成为软件供应链透明化的关键要素，助力软件身份信息管控与迭代。企业需要准确掌握软件所包含的组件来源、版本以及潜在的安全风险，以满足合规性要求，增强客户信任，提升软件质量和核心竞争力。

产业协同与生态发展

• 跨行业融合加深：软件行业将与更多其他产业深度融合，如工业软件、农业软件等新兴领域将不断涌现。软件将成为各行业智能化转型的重要驱动力，助力传统产业升级和创新，同时也为软件行业带来更广阔的市场空间和发展机遇。

• 开源模式繁荣生态：开源模式将继续奠定软件创新的基石，促进全球软件协作与生态繁荣。开源软件具有开放、共享、协作等特点，能够吸引更多的开发者参与开发，提高软件的质量和效率，但也需要建立更加完善的法律体系和技术标准来应对知识产权和安全等问题。

可持续与绿色发展

• 绿色软件设计兴起：绿色软件设计理念将逐步引入，注重软件在运行过程中的能源效率和资源利用效率，减少对环境的影响，促进软件行业的可持续发展。例如，优化软件算法以降低服务器的能耗，开发节能型的软件应用等。