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\epigraph{\emph{软件承载着我们的文明。\\Our civilization runs on software.}}{Bjarne Stroustrup}
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这是摘要八千字
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\renewcommand*\thesection{\arabic{section}}
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%软件是以计算为核心手段实现应用目标的解决方案。软件学科是研究以软件求解应用问题的理论、原则、方法和技术，以及相应的工具支持和生态环境的学科。也就是说，软件学科本质上是一门方法论学科【cite N. Wirth】。其带来的是一种人类思维的创新，以人机共融方式延伸了单纯人脑思维，形成了一种前所未有的创造力。随着软件应用范围的扩张,软件的计算平台的泛化和软件方法技术的发展，软件学科的边界不断拓展，内涵不断深化。本章总论“软件作为基础设施”这一发展趋势，进而以系统观、形态观、价值观和生态观四个视角探讨软件学科的方法论新内涵。
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%软件是以计算为核心手段实现应用目标的解决方案。软件学科是研究以软件求解应用问题的理论、原则、方法和技术，以及相应的工具支持和生态环境的学科。也就是说，软件学科本质上是一门方法论学科【cite N. Wirth】。其带来的是一种人类思维的创新，以人机共融方式延伸了单纯人脑思维，形成了一种前所未有的创造力。随着软件应用范围的扩张,软件的计算平台的泛化和软件方法技术的发展，软件学科的边界不断拓展，内涵不断深化。本章总论“软件作为基础设施”这一发展趋势，进而以系统观、形态观、价值观和生态观四个视角探讨软件学科的方法论新内涵。
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%软件是以计算为核心手段实现应用目标的解决方案。软件学科是研究以软件求解应用问题的理论、原则、方法和技术，以及相应的工具支持和生态环境的学科。也就是说，软件学科本质上是一门方法论学科【cite N. Wirth】。其带来的是一种人类思维的创新，以人机共融方式延伸了单纯人脑思维，形成了一种前所未有的创造力。随着软件应用范围的扩张,软件的计算平台的泛化和软件方法技术的发展，软件学科的边界不断拓展，内涵不断深化。本章总论“软件作为基础设施”这一发展趋势，进而以系统观、形态观、价值观和生态观四个视角探讨软件学科的方法论新内涵。
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%软件是以计算为核心手段实现应用目标的解决方案。软件学科是研究以软件求解应用问题的理论、原则、方法和技术，以及相应的工具支持和生态环境的学科。也就是说，软件学科本质上是一门方法论学科【cite N. Wirth】。其带来的是一种人类思维的创新，以人机共融方式延伸了单纯人脑思维，形成了一种前所未有的创造力。随着软件应用范围的扩张,软件的计算平台的泛化和软件方法技术的发展，软件学科的边界不断拓展，内涵不断深化。本章总论“软件作为基础设施”这一发展趋势，进而以系统观、形态观、价值观和生态观四个视角探讨软件学科的方法论新内涵。
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%软件是以计算为核心手段实现应用目标的解决方案。软件学科是研究以软件求解应用问题的理论、原则、方法和技术，以及相应的工具支持和生态环境的学科。也就是说，软件学科本质上是一门方法论学科【cite N. Wirth】。其带来的是一种人类思维的创新，以人机共融方式延伸了单纯人脑思维，形成了一种前所未有的创造力。随着软件应用范围的扩张,软件的计算平台的泛化和软件方法技术的发展，软件学科的边界不断拓展，内涵不断深化。本章总论“软件作为基础设施”这一发展趋势，进而以系统观、形态观、价值观和生态观四个视角探讨软件学科的方法论新内涵。
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软件是信息系统的灵魂，
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%软件是社会信息化的灵魂，
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是世界数字化的直接目的、自动化的现代途径、智能化的逻辑载体。
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时至今日，小到一个智能传感器、一块智能手表，大到一座智慧城市、一张国家电网，
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无不有赖于软件系统的驱动与驾驭。
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软件已经成为信息化社会不可或缺的基础设施。
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%软件已经成为现代社会不可或缺的基础设施。
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软件重塑了从休闲娱乐、社会交往到生产生活、国计民生的方方面面，
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“软件定义一切”日益成为一种现实。
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高效地生产和运用高质量软件系统的能力成为国家和社会发展的一种核心竞争力。
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软件是一种纯粹的逻辑制品，其实质是以计算为核心手段实现应用目标的解决方案。
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因此，软件科学与工程学科（以下简称软件学科）本质上是一门具有高度综合性的方法论学科。
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60余年的发展历史表明，软件学科具有独特的发展规律，其内涵与外延随着计算平台的与应用范围
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的不断拓展而迅速发展。当前，随着物联网、云计算、大数据和人工智能技术的进一步发展，
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软件及软件学科面临着前所未有的系统复杂性和高可信要求的重大挑战，也孕育着新的范式转换的重大机遇。
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本报告回顾总结软件学科的发展历程和发展规律，进而针对以人机物三元融合、软件定义一切的发展趋势，展望学科发展的关键问题和重要研究方向，并给出学科领域未来发展的政策建议。
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\section{软件与软件学科}
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\subsection{软件}
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人们通常把软件理解为计算机系统中与硬件相对的部分，包括程序及其文档，以及相关的数据。
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但这只是软件的存在形式，其所表达和实现的实质内容是以计算为核心手段实现应用目标的解决方案。
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软件既不同于自然物；又不同于人造物；
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\subsection{软件学科}
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软件学科在整个计算机学科中占有举足轻重的核心地位。从1966年首届图灵奖至2018年的53次颁奖中，属于软件领域的有37次（69.8\%），其中以程序设计语言、编译和操作系统为主获奖的有22次获奖，还有4次数据库获奖。
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软件学科是研究以软件求解应用问题的理论、原则、方法和技术，以及相应的工具支持和生态环境的学科。也就是说，软件学科本质上是一门方法论学科【cite N. Wirth】。其带来的是一种人类思维的创新，以人机共融方式延伸了单纯人脑思维，形成了一种前所未有的创造力。随着软件应用范围的扩张,软件的计算平台的泛化和软件方法技术的发展，软件学科的边界不断拓展，内涵不断深化。
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随着软件学科的不断拓展，它也逐渐成为一门基础学科，并向其他学科渗透。
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所谓基础学科，是指某个拓展人类可认识改造的世界疆域之不可替代知识体系，具有独特的思维方式与方法论，为其他学科发展提供不可或缺的支撑。
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其一个标志是其基础内容进入国民基础教育课程体系。软件学科日益呈现出这些特征：软件是把物理世界拓展为信息-物理-社会融合世界的主要手段；与此同时，“软件定义”赋能的计算思维有可能成为继实验观察、理论推导、计算仿真、数据密集型科学之后的新的研究手段，尤其是为以信息-物理-社会融合系统为对象的科学研究提供赖以运作的理论基础和实践规范。而以软件知识为主体的计算机教育已经成为包括我国在内的多个国家的国民基础教育课程体系的主要内容之一。
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\section{学科发展历程与规律}
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作为一门方法论学科，软件学科拓展的驱动力来自软件应用范围扩张、计算平台的泛化和软件方法技术本身发展三个方面。
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一般而言，驾驭系统固有复杂性的基本途径是有效抽象和层次分解。与其他制品不同，软件是纯粹的逻辑产品，原则上只受能行可计算的限制，可以实现最纯粹的抽象，也可以支持最具扩展性的层次分解。回顾软件学科的发展，贯穿始终的主题是以软件范型（建立抽象）为轴心，系统软件（实现抽象）和软件工程（使用抽象）相互促进、螺旋上升的过程。由于软件在应对复杂性方面具有独特优势，软件成为了各类复杂应用系统的“万能集成器”，也成为了人类构造的最复杂的各类系统的核心。另一方面，正因为此，软件而使得万物互联，其所形成的系统的复杂性往往集中体现为软件的复杂性。
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\section{发展趋势与挑战问题}
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当前，计算的泛在化和软件定义一切的发展趋势使得软件成为信息社会的基础设施，软件学科也进入了一个新的阶段。
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“计算的泛在化”是指计算变得无处不在而又无迹可寻。万物数字化、万物互联使得计算无处不在，形成了“人-机-物” 三元融合的发展趋势。
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计算自然融入人类 生产、生活活动的环境和过程之中，无需关注，不着痕迹。
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“软件定义”是指软件以平台化的方式，向下管理各种资源，向上提供编程接口，其核心途径是资源虚拟化以及功能可编程。
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“软件定义一切”则将软件平台所管理的资源和提供的编程抽象泛化到包括计算、存储、网络、软件服务等在内的各类计算资源，
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包括各种数字化机电设备和可传感物体对象在内的各类物理资源，乃至可通过激励机制调配的人力资源。
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软件的基础设施地位具体表现为四个方面。首先，一大批基础软件本身就是信息基础设施，支撑各种应用软件的运行。
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其次，一大批嵌入式软件已成为掌控并支撑物理基础设施运行的关键系统。
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第三，一大批应用软件及其所提供的服务已成为信息社会不可或缺的基础资源与设施。
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最后，从软件产业整体的角度看，随着传播和互联的渗透发展，计算成为了人类与物理世界互动的中介，软件成为了创造新文明的载体，
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大规模、高效率地生产高质量的软件产品和提供软件服务的能力已成为社会经济升级发展的新动能，构成国家的一种核心竞争力。
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在此宏观趋势下，软件学科的边界日益拓展、内涵不断深化。
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\subsection{软件学科的拓展}
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作为一门方法论学科，软件学科的拓展来自软件应用范围扩张、计算平台的泛化和软件方法技术本身发展三个方面的驱动。
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从软件应用范围扩张的角度看，计算日益变得无处不在，“人-机-物”三元融合不断深入。
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软件的角色也从负责应用过程中孤立、确定的信息处理环节，转变为负责定义并协同整个应用涉及的“人-机-物”各类资源，实现应用价值。
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软件作为应用解决方案，涉及的范畴扩展到各类物理设备、物品和人类的主观体验与价值实现；
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因而软件学科无可避免地涉及到控制科学、系统科学以及心理学、管理学、经济学和社会学等范畴的问题，并以软件学科自身的方法论将其内化和拓展。
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从软件依赖的计算平台泛化的角度看，计算平台从传统的集中式单机发展到并行与分布平台，到今天的“云-边-端”异构多态计算平台。
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软件定义技术为这个“人-机-物”融合的平台提供可编程计算抽象。
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软件作为解决方案，在这个计算平台之上利用数据资源，协同人机物，实现应用价值；同时也通过在这个平台上提供服务，并进一步积累数据，不断拓展这个计算平台。
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从软件方法技术发展的角度看，软件的基本形态从计算机硬件的附属品到独立的软件产品，到云化的软件服务，转变为无处不在而又无迹可寻的泛在服务。
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软件所实现的逻辑推理形式在基于规则的演绎之上发展出数据驱动的归纳，统计机器学习技术就是后者的典型表现。
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软件开发的模式经历了从实现数学计算到模拟物理世界，再到虚实融合创造的转变。
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对软件作为客体对象的考察从以个体及其生产使用为主扩展到在生态的层面上考虑软件及其利益相关者群体的竞争、协作等社会性特征。
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%在元级方法论层面，正从以还原论为主向系统论发展，软件作为解决方案越来越多地被视为开放环境中的复杂适应系统，而不是封闭规约下的确定行为系统。
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\subsection{软件科学的新理解}
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在软件作为基础设施、软件定义一切的背景下，软件进一步成为构造开放环境下复杂系统的关键。在研究方法学的层面上，认识软件学科的内涵需要有新的视角，包括以驾驭复杂性为目标的系统观、以泛在服务和持续演化为特征的形态观、以人为中心的价值观、以及关注群体协作平衡的生态观。
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\subsubsection{系统观}
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所谓软件学科的系统观，有三层含义。第一层含义是系统工程。也就是说，软件学科的关注点应从为应用系统提供高质量的软件部件，上升到关注整个“人-机-物”融合系统的价值实现。
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%软件定义一切的趋势使得软件不仅仅是系统中的信息处理工具，也是管理各类资源、融合人机物的“万能集成器”，是实现应用价值的整体解决方案。
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第二层含义是复杂系统。现代软件系统具有前所未有的规模和内部复杂性，
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%体现在其前所未有的代码规模、软件处理的数据量、软件用户量和使用的多样性、软件通过网络形成的连接量和种类、涉及承载运行的计算和物理设备量和种类等方面，也体现在
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且其所处环境的具有开放性，并面临由于“人在回路”所带来的不确定性。这使得看待软件的视角从封闭规约下的确定行为系统向开放环境中的复杂自适应系统、从单体系统向系统之系统转变。
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第三层含义是系统论。对于上述复杂软件系统，常常难以用其组成部件的性质去解释其整体性质。此时单纯依赖还原论方法难以驾驭其复杂性，需要借鉴系统论方法。
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以系统观看软件学科发展，软件科学与自然科学、社会科学等各领域产生了千丝万缕的联系，信息物理融合、软件社会化、大数据时代的软件新形态使得软件必然成为技术-社会系统（Socio-Technical System）。人机物融合的软件系统，其复杂性本身就呈现在系统乃至系统之系统的层面上，综合性和系统性也愈来愈强。%系统观要求软件科学体系需超越传统还原论的思维藩篱。
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近年来，软件科学在系统观方向上进行了不少探索，包括：基于复杂网络来认识大规模软件系统的整体性质、基于多自主体的软件系统和方法、复杂自适应软件与系统、群体化软件开发方法等。网络化和大数据催发了融合软件系统与系统论研究的切入点，数据驱动的软件设计和优化初显端倪，在一些特定领域获得很大成功。
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%人们对于数据驱动的软件的设计，不再遵循传统的自顶向下、分而治之、逐步精化的经典还原论法则，而是一种基于输入输出的黑盒的数据描述，训练出深度神经网络，充当所需要的软件。这种%
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例如，基于深度学习的方法从海量的样本中归纳出神经网络，其泛化能力可视为通过神经元系统的涌现而达成的功能。
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然而，总体来看，这些研究仍较为初步，未能形成体系化的软件系统论和软件系统工程方法。
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%处于方法层次，还未到达方法论的层次，即关于研究问题需要遵循的途径和研究路线，也可视作具体方法的元级层次。
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% 新的软件方法学的关键在于如何认识因果和相关。因果观是有前提的，相对的；相关性是绝对的。软件发展在人机物融合时代，人在回路、“拟人化”计算（Human Computation）、人机共融等需要关于软件规律的元级方法论创新。在软件系统的建模方面，软件将从单纯信息处理向“场景计算”发展，这里的场景包括物理环境和社会环境。在软件系统的机理方面，软件的语义将由传统的还原论形式语义方法，向多尺度、可演化的抽象方向发展，组合方式将从传统的静态组合方式向动态可演化的、具有涌现特性的方式发展，建立软件微观行为与宏观行为的辩证统一。面向人机物融合的认知，软件作为人工智能或者“智能+”的承载，将深化复杂自主系统的智能行为理论和方法，软件定义将成为人机物融合系统中学习赋能（型）资源的管理途径。
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软件科学的发展也将促进系统论和系统学的发展。在软件定义一切的时代，软件成为复杂适应系统认知的载体和实验平台，而软件发展中形成的以形式化体系为基础的规则驱动软件理论，高性能计算之上建立的模拟仿真技术，与进入智能化阶段形成的大数据驱动的软件方法，为形成还原论和整体论的辩证统一奠定了良好的基础，软件走向人机物融合更是为系统论和系统学的发展提供了实践探索的大场景。
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% 展望未来，多自主体形成的协同与自组织以及自适应结构和能力、网络化产生的大数据与数据语义的复杂网络，将是软件系统在传统规则驱动基础上走向人机物融合超大规模系统的基础。软件作为复杂系统乃至复杂巨系统，在软件定义时代，软件科学将与系统学共同发展，软件方法学将吸收系统论成果，并支撑系统论和系统学的发展。
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\subsubsection{形态观}
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% 随着计算机技术的发展和计算机应用的不断深入，软件的外在形态逐步从硬件附属物、独立的软件制品发展到网络化服务。与之相对应，软件开发范型也经历了无结构、结构化、面向对象、面向构件、面向服务的发展历程。
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当前，软件的外在形态正在朝着泛在化和可持续成长的方向发展：在空间维度上，软件应用的范围越来越广，对于人类生活和现实世界的渗透力越来越强，呈现出泛在化的趋势；时间维度上，软件应用随着上下文环境及用户需求的变化不断适应和演化，呈现出持续成长的趋势。与此同时，软件开发范型也进一步向网构化以及数据驱动方向发展。
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% \subsubsubsection{软件应用的泛在化}
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% 计算和信息处理早已通过各种移动设备、嵌入式设备以及各种传感器渗透到了我们日常生活的方方面面，并通过各种通信技术实现了广泛的设备互连和信息互通。各种软件应用以嵌入式的方式实现预定义的信息处理和通信功能。
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%近年来，信息技术呈现软件定义一切的发展趋势，即软件全面接管人类社会以及物理社会中的各种资源（包括物理、计算和人力资源），以各种形式的接口对外提供服务。这一发展建立在物联网云计算的基础上，使得软件的核心能力脱离了固化的用户界面和使用环境，可以按需灵活获取并组合。%另一方面，硬件专用化使得运行在各种面向特定用途的硬件设备上的软件应用能够获得更好的执行效率。
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%面向最终用户的软件应用将越来越多地以人机物融合应用的形态出现，即软件以平台化、定制化和集成化的方式融合人、机、物三个方面的资源和服务从而满足用户的各种需求。
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%这种新型的人机物融合应用具有泛在化、社会化、情境化、智能化的特点，即：软件应用无处不在同时又无迹可寻；所融合的人机物资源具备社会属性，来自于不同所有者并以社会化的方式产生价值交换；软件应用面向最终用户所处的情境按需构造，以满足即时的用户需求为目标；软件应用在智能化技术基础上，以非预设的方式按需聚合人机物资源并进行定制。
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% \subsubsubsection{软件应用的持续成长}
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% 越来越多的软件都已具备面向动态变化环境的适应性和面向需求变化的演化性。软件通过监控、分析、决策、执行的反馈环路对其结构和行为进行调控，并通过不断演化来保持其有用性。快速响应变更请求并实现持续的软件演化是软件产品保持竞争优势的一个必要条件。在过去的几十年中，软件开发的主流方法已经从以瀑布模型为代表的计划驱动的方法演变为以敏捷开发为代表的快速迭代开发方法。基于云的软件应用以及软件开发平台的发展进一步催生了开发运维一体化（DevOps）的技术趋势。由此反映出软件演化中的反馈和迭代周期越来越短，演化越来越频繁。另一方面，越来越多的软件应用以服务化和云化的方式运行，在提供服务的同时持续收集用户的行为及其反馈，并在云端汇聚形成软件用户大数据。这种不断积累的用户数据为软件应用的持续优化和改进提供了新的途径。数据驱动的软件演化方式反映了用户行为已经在一定程度上取代专家成为掌握软件演化方向的主导力量。软件将逐步从被动演化转变为基于内生机制的持续生长。
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% \subsubsubsection{新形态下的软件学科内涵}
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%在软件定义一切以及人机物融合的发展背景下产生的软件应用的泛在化和持续成长的
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这一软件形态的发展趋势对于软件学科的内涵发展将产生多个方面的影响。
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首先，“软件定义+计算思维”将成为每个人解决现实问题、满足自身需求的新范式。未来的人类社会及日常生活的方方面面都将以软件定义的人机物融合应用的方式来实现。实现用户需求的应用软件将越来越多地以最终用户编程的方式面向应用场景按需构造。因此，最终用户必须具备基于计算思维的问题解决方案规划和构造能力。同时，这也要求我们为支持人机物融合的泛在服务软件提供通用的编程抽象（包括编程模型和语言），支持这种最终用户编程。
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其次，适应泛在化、专用化的计算设备和运行平台成为软件的普遍要求。大量的应用软件将从通用的硬件和平台迁移到专用的硬件和平台上，需要新的方法和工具支持来实现大范围的软件迁移和优化。针对通用目的开发的软件需要具备面向不同专用硬件和平台的高效定制和裁剪能力。
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再次，内生的持续成长能力将成为软件的基本能力。除了自适应能力外，软件将越来越多地具备支持自演化的持续生长能力。这种持续生长意味着通过各种智能化算法调整软件的算法和策略从而实现优化运行，而且还意味着软件通过各种生成以及合成能力不断增强自身的能力。因此，未来软件定义中功能与数据的界限将进一步模糊，越来越多的功能将通过数据定义（代码也可以看作一种数据）的方式进行表示，并通过数据驱动的方式实现自演化和自生长。
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最后，软件与人将在不断汇聚的群体智慧中实现融合发展。软件的覆盖面越来越广、渗透性越来越强，最终用户对于软件的依赖也越来越强。由此，软件所能获得的关于用户行为和反馈的数据越来越全面和丰富，并在此基础上形成越来越强的群体智慧。这种群体智慧注入软件后又将服务于每个最终用户，使得他们能够在各种应用场景中以更加智能化和个性化的方式满足自身的需求，从而使得软件在使用中越来越有“灵性”和“人性”。未来的软件学科及相关研究需要摈弃“人”与“软件”二元分离的思维定式，更加自觉的考虑人机共融，不仅考虑“人因”，更要考虑“群智”。
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\subsubsection{价值观}
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如前所述，软件在整个系统中角色定位日益从负责应用过程中的信息处理环节转变为实现应用价值的主要载体。
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这就要求对软件质量的理解从以软件制品为中心传统的质量观转变为以人为中心的价值观。
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传统的软件质量观下，人们主要关注软件制品的正确性、高效性、易用性等外部质量属性和易维护性、易移植性等内部质量属性。这些质量属性一般是客观的。
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软件的价值观是建立在传统的软件制品质量属性基础上，强调用户体验，强调软件系统的应用对人类价值的实现。软件通过一系列价值要素体现了主观的人类价值。
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除了可以用经济价值衡量的软件质量以外，尤其需要强调软件的可信性、安全性（safety \& security）、伦理观和持续性等价值要素。
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% 传统的软件质量观以软件制品为中心，人们主要通过客观度量软件系统来评估软件。
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% 新时代下，软件制品的内外部质量要求进一步强化和扩展。
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% 更重要的变化，软件通过服务的方式满足用户需求，软件无迹可寻的趋势强化了软件作为人类价值载体的特征，需要在传统的质量观的基础上发展到以人为中心的价值观。
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% \subsubsection{从质量走向价值}
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% 传统的软件质量模型定义了内部质量、外部质量和使用质量，其主要关注包含内部质量和外部质量的系统客观质量属性。
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% 新时代下，软件生态和形态特征变化使得对于软件质量需要有新的认识。
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% 一方面变化是软件的服务化特征，即：软件系统通过服务满足用户需求，用户不再拥有软件制品，只享受软件提供的服务。另一方面，技术对社会的影响，使得软件体现了人类价值观。人类价值观，指的是“基于人的一定的思维感官之上而作出的认知、理解、判断或抉择，体现了人、事、物一定的价值或作用”，价值观具有稳定性、持久性、历史性和选择性等特点；软件通过一系列价值要素体现了主观的人类价值观，这些价值要素包括隐私性、安全性（safety \& security）、平等性等。传统的质量观转变为 “以软件制品为基础，以用户体验为中心”的价值观。在价值观主导下，不同用户会有不同的软件预期，也会使得同一软件系统具有不同的价值。
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% \subsubsection{新时代软件系统的价值要素}
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% 软件会有多个不同的角度来评价其价值。未来人机物融合的软件基础设施将在可信性、安全性和持续性等价值要素上推动软件学科的发展。
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% （1）可信性
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%软件作为信息化社会的的基础设施，其可信性对于整个社会系统至关重要。
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%软件系统的可信性，要求在软件开发、运行、维护、使用等过程采取有效的措施和方法确认其满足人们的普遍要求和期望，它体现了新时代软件的价值取向。
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软件系统的可信性，包括软件本身可信和行为可信两个方面。
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软件本身可信，指的是软件身份可信和能力可信，即：软件开发过程提供可信证据（如内部质量和外部质量）进行自证；
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软件行为可信，指的是软件行为可追踪记录、不可更改，即：软件运行过程提供监控以控制其对周遭的影响，使得包含该软件在内的整个系统的对外表现符合用户要求。
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软件形态日趋多样，加剧了软件可信面临的挑战。
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% （2）安全性
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安全性要求软件为人类活动和生存环境提供必要的安全保障，包括系统安全（Safety）和信息安全（Security）。系统安全是指能及时有效地避免给人员、设施、环境、经济等造成严重损害，信息安全是指能有效防控各类的非法获取、传播和使用。
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%软件信息安全保障失效的后果之一就是系统安全故障，因此，本书将两种安全性合二为一，统称为安全性（Safety\&Security）。传统软件质量观将安全视作系统质量的一部分，强调软件个体的安全性。随着人机物融合，软件系统已融入人类社会，并与人类无缝交互。换言之，泛在计算平台上软件与软件、软件与人的交互无处不在，软件个体可影响整个泛在网络计算平台的行为；软件个体的漏洞等故障很容易扩散（传播）。
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软件作为基础设施，参与并掌控了很多关键领域的资源，其安全性威胁会给整个系统带来致命的威胁。因此，安全性这一质量属性随着软件成为基础设施的现状变得愈发重要。
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% （3） 伦理观
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%作为人类价值载体，软件行为体现了人类价值观；由于软件无迹可寻，导致人类价值观又通过软件影响人类社会。因此，
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软件系统的行为应符合社会道德标准，不会对个人和社会产生负面结果，这种规范称为软件系统的伦理观。社会道德定义了一定时间区域内人们行为规范，可具体表现为无歧视、尊重隐私、公平公正等，并最终体现于软件系统的具体行为。因此，软件系统的伦理观，也体现于软件行为的上述方面，并需要通过软件开发和运行的诸多机制进行支持。
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% （4）持续性
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%软件系统成为支撑社会经济运行的基础设施，需具有持续提供服务的能力。
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软件系统提供服务的可持续性（sustainability），指的是在持续不间断运行、维护和发展过程中，面对各种突发异常事件，仍能提供令人满意的服务的能力。
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高持续性的软件系统具有可成长性，也就是能够在其所处的外部环境、所使用的外部资源、所面对的用户需求不断演化的条件下，通过系统自身的持续演进来实现长期生存和不断成长。
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%软件支撑的基础设施服务，为满足各类应用快速增长、新技术不断涌现的需求，需要具有开放扩展能力，即能集成各种异构的技术及系统，支持各类软件制品的即时加载/卸载，对内部状态及外部环境变化的感应、自主响应以及调控机制，以及个性化服务的定制等。显然，这种开放体系架构常常引入系统设计的脆弱性和质量隐患，从而给持续提供服务带来挑战。
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% \subsubsubsection{价值观下，软件方法学的关键科学问题}
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% 软件价值观强化了可信性、安全性、持续性等具有新时代特色的价值要素，这些价值要素与软件开发运行维护过程的交融将经历一个长期的阶段，其带来的关键科学问题在于四个方面：
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% 1) 软件以何种方式承载人类价值观？具体地，如何通过需求等阶段获得项目特定的价值观，将其细化并融合于软件开发过程（包括软件的分析、设计和实现等环节）中？
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% \setlength{\hangindent}{3.4em}
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% 2) 如何定义复杂开放软件的可信性度量模型，并以此为基础通过开发运行环境证据的收集评估软件可信性？在开放环境下，可信性的定义也是动态多变的，如何在系统实现和运行中支持动态的可信性？
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% \hangafter=1
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% \setlength{\hangindent}{3.4em}
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% 3) 如何在泛在网络计算平台下，系统化地从硬件平台、操作系统、应用软件等多层考虑软件安全性（Safety\&Security）？
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% \setlength{\hangindent}{3.4em}
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% 4) 如何在软件开发和运行过程中引入灵活性的机制，使得作为基础设施的软件系统提供的服务具有持续性？此外，这种灵活性机制，有可能会给软件质量等带来的影响，这也是支持持续性的软件系统需要在设计实现中需要解决的问题。
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\subsubsection{生态观}
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软件的开发、维护和应用所涉及的各种元素（包括开发者、用户、代码、项目、社区、企业及其环境等）彼此交互互相依赖，逐渐形成复杂生态系统，需要用生态化的观点去理解和研究。
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%生态化是软件的强大渗透力的必然结果：一方面软件活动延伸到了个体、群体和社会；另一方面软件所涉及的各种元素之间存在越来越多的依赖性、相关性和相互作用。
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% \subsubsection{软件生态系统}
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% “人－机－物”三元融合的新型应用模式涉及到广大社会群体，涉及面广，分工精细，不仅需要术业专攻的各种企业和个体参与，也使得它们可以根据其本身特点和业务诉求参与到开发、应用及其支撑的各个环节，从而形成联合生态。
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% 开源是一类典型生态系统。开源以燎原之势渗透到了软件产业各个领域,目前80\%的软件开发都是开源模式，几乎100\%的IT企业都借鉴开源代码，故而代码片段、软件包、软件以及技能、知识和上下游项目等的依赖无处不在，生态以一种自然的方式呈现于软件、开发者、开发社区和企业中。一些大规模复杂软件（尤其是基础软件）例如Linux内核，OpenStack等，因其基础性和流行度涉及到众多厂商的利益，因此也会吸引庞大的群体（企业和个体）在其开发和应用市场中扮演不同的角色，形成生态。
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% 总的来说，软件生态系统指参加软件活动（开发、运行、维护、应用等）的一组实体及其环境组成的、彼此交互的社区体系（系统之系统）。
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生态系统可以从下述几个维度来刻画。
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首先，多元素交互（开发者、用户、代码、项目、社区、企业等）是软件生态系统的最典型特征，而且交互的元素具有深刻的社会性（因为核心参与者——开发者和用户——都是社会体）。元素关系主要体现为协作、竞争和混合并保持生态的平衡。系统中要素关系（对立、独立或互补）之间的平衡是秩序之本，非平衡是运动变化之源。
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其次，生态系统的关键元素是个体、代码和项目/社区，三者互相融合、依赖和影响。个体之间、代码之间、项目之间存在各种依赖，形成各种供应链，而个体、代码和项目之间因为彼此依存也存在各种影响。生态的要义在于供应链的形成和各种影响的相互作用需要抵达平衡。
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第三，生态系统是由群体智能和计算机智能交互并融合而实现的。群体智能体现为分布在全球的开发者和用户，计算机智能体现为支撑分布式开发和使用的工具和基础设施（计算机辅助支持和人机交互）。群体智能（体现了众多的个体认知的汇聚，并涵盖商业智能和宏观调控的战略智能等）通过计算机智能凝炼为代码和产品，计算机智能支持人们更好地协作、开发和无处不在的使用，并且在开发和使用活动中不断迭代增强。
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% \subsubsection{生态观下的软件学科的关键科学问题}
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软件从过去的个体作坊开发，到不同组织内或组织间参与下的组织式开发，发展到了数以万计互相依赖的软件或项目形成的供应链和庞大的生态系统。其转变给软件开发带来了前所未有的创新水平。同时，规模指数级增长的软件或项目及其之间庞杂的依赖关系使得软件供应链的复杂度激增，进而给软件开发和应用及市场带来诸多挑战，包括：面临高昂的学习成本，个体开发者如何学习并加入复杂项目和生态？复杂生态中群体如何协作，协作行为如何发展？大规模代码和项目的供应链行为如何理解？产业生态如何形成，如何实现可持续发展？等等。
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% 第一，个体开发者学习成本进一步增大。
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%首先因为软件之间广泛存在的依赖关系使得掌握一个新的软件需要学习别的软件。例如，对某个软件进行调试需要学习的相关软件依赖包可能会很多。其次，复杂依赖关系带来了新的问题，涉及更多的学习内容。例如，不同开源项目遵循相应许可证（License）的约束，并且不同许可证之间存在兼容问题，这就要求开发者在借鉴开源代码时需要了解对应的许可证。这其中的关键科学问题是：
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% 个体开发者如何学习并加入复杂项目和生态？
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% 第二，群体协作更加复杂。%首先群体元素更为多样，其次不同元素围绕生态中的各种软件活动存在错综复杂的协作关系，最后协作行为并非恒定而是不断发展和演化的。例如供应链上的软件项目互相依赖，开发者需要跨越多个项目去实现目标功能，开发者之间的协作不再拘泥于单个项目。例如具有不同商业目标的公司需要各司其职，互补有无，还需要跟竞争对手建立协作，在商业利益和群体目标之间实现平衡。已有的群体协作机制大多聚焦对单个项目的支持，互相依赖的项目之间因缺少有效的信息沟通与集成机制使得群体协调的复杂度增大。总之，这其中的关键科学问题是：复杂生态中群体如何协作，协作行为如何发展？
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% 第三，生态可持续性受到的威胁持续增加。软件供应链上的节点是组成生态的关键元素，它们互相依赖互相影响。一个软件的漏洞有可能使得其他依赖该软件的项目面临同样的危机。例如，影响昭著的Heartbleed漏洞所涉及的OpenSSL项目中的两个文件至少存在于其他六千多个开源项目中。各大企业因为软件供应链的存在对软件溯源（即追踪代码问题的来源）有很大的需求，投资也是可观的。然而软件供应链上节点间的依赖关系隐藏在开发活动数据中，看不见摸不着但广泛存在，这就使得软件生态的可持续受到更多潜在威胁。而生态的形成和可持续发展影响到软件甚至信息产业的革新和发展。这方面的关键科学问题是：大规模代码和项目的供应链行为如何理解？产业生态如何形成，如何实现可持续发展？
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% 总之，尽管有数千万个软件和项目及超过一千亿的源代码文件，但人们对软件生态中供应链的形成和发展，及其可能带来的风险和挑战却知之甚少。随着软件生态系统的快速延展，各类供应链关系逐步显现，如开发供应、技术供应、以及产销供应等。供应链中数以千万计的个体开发者、软件项目、公司等围绕软件形成复杂生态的各种活动数据都被软件支持工具记录下来，可以方便的获取，这为公众或者企业自己更好地理解生态的形成和发展，以降低或消除上述生态中的依赖风险、识别其他可能存在的风险提供了一种很好的方法。利用社会学理论对海量数据可视化出来的软件供应链网络进行分析，可以允许我们从个体学习、群体协作、以及生态持续的角度去识别评估风险，进而地更好保障软件生态的可持续发展。
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% 综上，生态观对软件方法学带来显著的变化和跨越，软件学科跟其他学科的交叉性将更为凸显。软件和软件学科需要从以往关注个体软件的构建和运维转变到关注有广泛社会参与的软件体系的构建、运维和成长，以及软件生态的平衡和可持续发展。
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\subsection{主要挑战与研究问题}
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在此软件学科发展的新阶段，可以上述系统观、形态观、价值观和生态观的新视角，展望本学科的主要挑战和研究问题：
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\begin{itemize}
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\item 在软件理论方面，需研究如何应对大规模的数据与计算；如何保证复杂软件系统的正确性、可靠性、安全性；针对新型计算机的硬件架 构与新的计算平台，如何建立其理论分析基础等。
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%为此，需要重点研究
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\item 在软件语言方面，需研究如何通过对领域和应用问题的抽象，开发有效的领域特定语言；如何支持多范式程序设计，特别是加强大数据时代语言对数据处理的支持；如何开发人机物融合的泛在混合系统的编译技术；以及如何构建程序语言的安全性保障机制等。
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\item 在软件开发方法方面，需研究人机物融合复杂场景分析与建模、软件自适应与自成长、基于人机协作的群智化软件开发、数据驱动的软件自动化、安全可信高度智能的开发运维一体化等新方法和新技术。
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\item 在操作系统与运行平台方面，需研究支持软件定义的新型运行平台架构、泛在资源的高效虚拟化和灵活调度、复杂软件系统持续适应演化的共性支撑、人机物融合过程中的安全与隐私保护等关键技术问题。
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\item 在数据管理方面，需研究如何管理大数据、特别是如何利用新硬件混合架构来实现大数据的管理。在数据工程方面，需要应对异构数据整理、数据分析和数据安全与隐私保护等挑战。
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\item 在人机物融合领域特定软件系统构造方面，面对系统边界的可伸缩性、系统成分的异构性和系统模型的混成性，需研究环境建模及其软件定义方法、模型驱动场景感知和认知、异构资源的统一表示和封装、系统学习赋能机制及性能确保、异构模型的融合和验证以及空间分布系统的的时空一致性等关键技术问题。
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\item 在软件质量与安全保障方面，需重点研究数据驱动的智能软件系统质量保障、人机物融合场景下的软件系统可信增强、大规模复杂系统安全缺陷检测与保障以及物联网软件安全保障等挑战性问题。
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\item 在软件生态方面，需要研究并阐明各类软件生态如何形成，如何可持续发展的基本规律，进而理解并驾驭大规模代码和项目的供应链行为、支持个体学习并加入复杂项目和生态，改进复杂生态中群体的协作等。
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\item 最后，在软件教育方面，需研究面向不同受众对象和认知水平的普及教育、反映人机物融合时代特点的专业教育、融合软件学科知识的其他学科专业教育，给出适应软件学科发展的人才培养理念及教育方法。
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\end{itemize}
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\section{资助机制政策建议}
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在当前人机物三元融合往纵深发展、软件定义一切成为大势所趋的新时代，往为促进我国软件学科和软件产业的健康
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\subsection{学科发展政策建议}
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软件价值
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\subsection{软件教育政策建议}
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推行以“计算思维 + 创新思维”为核心的普及教育，包括软件学科核心认知能力的成长模型和规律及其知识体系、以计算思维为核心，融合创新思维的系统化认知能力培养方法和适应不同认知水平且贯穿终生的软件学科普及教育方法。
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推行以“多学科交叉融合知识体系+系统能力和解决复杂工程 问题能力培养”为核心的专业教育，包括建立面向多学科交叉融合的软件学科专业教育的知识体系和软件学科专业教育核心能力的培养方法。
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推行以“专业学科知识 + 软件学科知识”为基础，实现复合型、创新型和跨界人才培养的其他学科专业教育，建立基于“专业学科知识 + 软件学科知识”的其他学科专业教育知识体系和具有软件学科知识和能力的复合型、创新型和跨界专业人才培养方法。
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开展以“探究成才规律 + 寻求理念创新 + 开发支撑软件”为 核心的教育方法改革，探索软件学科人才培养模型及规律、研究软件学科资源在人才培养中的应用，推进群体化学习和大规模在线开放实践 MOOP，研发软件学科教育的支撑软件。
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\subsection{软件产业政策建议}
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\section{小结}
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%软件是以计算为核心手段实现应用目标的解决方案。软件学科是研究以软件求解应用问题的理论、原则、方法和技术，以及相应的工具支持和生态环境的学科。也就是说，软件学科本质上是一门方法论学科【cite N. Wirth】。其带来的是一种人类思维的创新，以人机共融方式延伸了单纯人脑思维，形成了一种前所未有的创造力。随着软件应用范围的扩张,软件的计算平台的泛化和软件方法技术的发展，软件学科的边界不断拓展，内涵不断深化。本章总论“软件作为基础设施”这一发展趋势，进而以系统观、形态观、价值观和生态观四个视角探讨软件学科的方法论新内涵。
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\renewcommand{\thesection}{\arabic{chapter}.\arabic{section}}%
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