技术革新浪潮
AI辅助的开发工具越来越普遍，比如Copilot这样的工具，正逐步实现自动完成代码、将需求转化为代码等功能，并且能进行漏洞检测。在我国众多互联网公司里，这些工具已经开始了试点应用，显著提高了开发速度。现在，开发者们正越来越多地将注意力放在架构设计和AI模型的优化上。低代码和无代码平台的出现，显著降低了编程的难度。许多小型的创业团队正是利用这些平台，迅速完成了应用程序的开发。
云原生技术和分布式系统正逐渐流行，容器化、微服务架构和无服务器计算得到了广泛的应用。以我国一家大型电商平台为例，它通过微服务架构实现了亿级用户的并发处理能力，同时利用边缘计算技术提升了全球内容分发的效率，确保了用户能够迅速访问所需内容。
行业渗透提速
企业急需进行数字化变革，ERP和CRM系统持续向智能化方向发展，SaaS模式助力企业流程实现自动化。众多制造企业借助RPA和AI技术，成功将报表制作、合同审查等重复性工作自动化，有效降低了人力成本。此外，物联网和边缘计算的应用领域持续扩大。工业物联网设备管理需求上升，智能家居中枢系统对轻量化软件的需求也在增加。国内企业在这方面加大了研发力度。
金融科技和区块链技术的创新不断深入，DeFi智能合约的开发以及高频交易系统的改进正对传统金融业产生深远影响。与此同时，零信任安全架构正加强金融领域的安全性，众多银行已开始运用这些技术来抵御网络风险。
开发模式转变
持续交付和CI/CD模式日益成熟，自动化测试、持续集成和蓝绿部署等技术的应用显著缩短了软件的交付时间。在海外的一些科技大企业，他们每天都能多次完成软件的持续交付，迅速满足用户需求。同时，软件的质量和安全工程技术同样受到重视，静态代码分析、模糊测试以及软件成分清单（SBOM）等手段能够追踪组件中的漏洞，确保软件在上线前最大程度地降低潜在的安全风险。
在打造金融应用软件的过程中，我们运用静态代码检查手段，迅速识别出潜在的安全隐患，成功预防了可能引发的财务风险，从而确保了用户资金安全，维护了用户权益。
跨学科融合拓展
AI与软件工程结合的领域进展迅猛，MLOps、AIaaS等理念逐步实现。国内部分AI领域的领头企业推出了AI模型服务产品，为其他公司提供了方便的AI技术支持。同时，具有可解释性的软件在医疗、金融等行业被广泛应用，有助于专业人士对模型的决策进行评估。
生物计算和科学软件成为科研前沿，基因编辑工具与分子模拟软件在创新药物研究中扮演关键角色。众多科研单位利用这些软件显著提升了药物研发速度，有望助力解决复杂疾病难题。
面临挑战难题
技术债务和旧系统问题越来越明显，对这些过时系统的改造费用相当高昂。比如，银行里的一些COBOL代码难以维护，而这些代码又与众多核心业务紧密相关，若要重构，势必要投入大量的人力、物力和时间。此外，随着业务持续更新，这些旧系统与新业务的匹配度也在下降，这限制了企业的进一步发展。
人才方面也有难题。全栈技能、专业知识还有软实力等，都是评价软件工程师的关键。金融领域的软件工程师，不仅要精通技术，还得对金融业务有深刻理解。
应对策略探索
面对技术欠账和旧系统难题，企业可以采取逐步改进的策略，逐步对系统进行升级。已有部分银行在小范围内对关键业务系统进行了重构试验，以此减小重构带来的风险。在人才培养方面，高校与公司需深化合作，高校的课程安排应强调跨学科的结合，旨在提升学生的全方位开发技能和软实力。行业内可以组织多种专业培训和技能比赛，以此来增强软件工程师的技术能力及专业知识。
企业能够创建开源社群，依靠社群的力量，共同攻克软件在成长过程中所遭遇的难题。
软件工程领域的发展潜力巨大，然而也遭遇了不少困难。在您看来，软件工程专业目前最需要解决的问题有哪些？
