软件业发展的战略思考

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软件业发展的战略思考


2014-06-30 09:02:57 来源：　

　　中国软件（600536）产业的发展要突出“以软件产品的研发和市场占有”为中心。在软件产品中，要以编程工具、系统软件和应用软件中具有基础重要性和科技含量高的高端软件为重点。

　　过去十余年，中国信息化经历了一个快速的发展时期。中国已经和世界上许多发达国家一起，同步地进入了一个以数字化、网络化和智能化为主要特征的信息时代。作为一个后来居上的发展中国家，中国在进入信息时代的性质上与各国并没有根本的区别，只是在数字化、网络化、智能化的功能、性能和发展程度上有所差异。
　　崭新形势

　　一方面的变化是我们看全世界，可以看到“计算、网络、数据、软件”无处不在。

　　第一，计算无处不在。从超算、中小型计算，到移动计算，计算已经深深地嵌入到我们生活、工作和学习中。
　　第二，网络无处不在。这里讲的网络是指计算机数据通信网络，也就是数字化的、用于计算机之间通信的网络。传统的基于模拟技术的网络(电信网、广播电视网等)不是信息时代的网络，已经或正在被淘汰。随着信息基础设施向宽带化和移动化的发展，网络所承载的人类的经济、政治、社会、文化、军事、科技活动将不断增加，网络将无处不在。毫无疑问，网络空间将覆盖凡有人类活动的整个物理空间。
　　第三，数据开始无处不在。计算无处不在，网络无处不在，数据也就无处不在。数据之所以能成为一种与能源、物质并驾齐驱的资源，与现代信息技术可以方便地检索、传播、处理和利用数据不无关系。
　　第四，软件无处不在。支撑“计算、网络和数据”无处不在，为人类的经济、政治、社会、文化、军事、科技活动作出贡献的是软件。计算、网络和数据在哪里，一定有各种各样的软件在运行。否则，计算机和网络无法运行，数据资源无法利用，一文不值。事实上，软件已经无处不在。
　　另一方面的变化是网络空间成为竞争焦点。网络空间的控制权，即“制网权”，是当今和未来若干年网络空间大国政治、经济、文化、社会、军事、科技博弈和竞争的焦点。网络空间的发展和安全，已经成为当今世界信息化推进的“牛鼻子”。没有网络安全，就没有国家安全，没有信息化，就没有现代化。
　　建设中国的软件教育体系是信息化带来的教育革命的重要内容之一。现有的教育体系是以工业社会的需求为依据而设计的，就理工科而言，其三个支柱就是数、理、化。这种教育体系已经明显不能满足信息社会的需求。软件教育需要从娃娃抓起。
　　软件强国
　　“软件强国”有两层含义。一层含义，“强”是形容词，就是说中国要做一个软件技术和产业非常强大的国家。另一层含义，“强”是动词，就是说软件可以使国家富强，不仅强，而且富。
　　信息社会中，软件产业是最重要、最具战略性的新兴产业，一定会越做越大。软件不强，计算、网络、数据都不可能强。支撑整个信息社会的运转，靠的是软件。网络空间的进攻和防御，靠的也都是软件。不是软件强国，何来网络强国?
　　十余年来，伴随着我国信息化的快速发展，我国软件产业有了巨大的发展和进步，增速保持在30%上下。同期，全球软件产业平均增长率仅在7%左右。2013年末，中国软件产业规模居世界第三位(24.3%)，仅次于美国(29.3%)、欧盟(24.9%);远高于日本(6.3%)、印度(6.2%)。中国的软件产业取得这样的成绩是不容易的。政府和业界都付出了巨大的努力。特别是国务院先后两个关于《鼓励软件产业和集成电路产业发展的若干政策》发挥了重要作用。
　　中国软件产业发展中也存在一些问题：2013年全球软件企业500强排名中，前100名没有一家中国企业。中国软件产业“虚胖”特征非常明显。在中国软件业收入结构中，各类服务(系统集成、咨询、运营)占50%以上。2009年至2013年，软件产品的占比一直在31.5%～34.6%间徘徊。没有优秀的、大市场的软件产品，中国不可能成为软件强国。
　　软件分为三大类：应用软件、系统软件、编程工具，其中最需要关注的是基础和高端软件。在工业软件方面，中国是世界制造业第一大国，占全球制造业的份额在20%左右。2012年，中国工业软件市场规模为722.98亿元，同比增长17.3%，增长速度大约是全球市场的3倍。但中国工业软件的市场规模仅为世界市场的1.27%。
　　从研发设计软件来看，美国与欧盟是全球软件研发设计的中心，其中美国掌握全球25%左右的市场份额，欧盟掌握14%左右的市场份额，以色列、日本等占据余下市场。2011年中国研发设计软件产业规模约50亿元，研发设计工具产品已经基本形成体系，覆盖CAD、CAM、CAPP、PDM、PLM等产品生命周期的各个阶段。中国研发设计软件产业规模约占全球市场的1.67%，与中国制造业规模无法相比，技术水平也相对落后。在科学软件方面，特别重要的是计算机辅助科学研究，它对提高科学研究的劳动生产率和促进科学研究的创新发展极为重要。这其中包括计算机辅助信息获取、计算机辅助建模和算法以及模拟软件、科学数据处理软件、数据可视化软件。
　　战略思考
　　针对当前中国软件产业发展中的问题，我们要做一些战略思考。
　　第一，要明确软件产业发展的战略重点。中国软件产业的发展要突出“以软件产品的研发和市场占有”为中心。在软件产品中，要以编程工具、系统软件和应用软件中具有基础重要性和科技含量高的高端软件为重点，力求从整体上提高我国软件产业的科学技术水平。要支持发展软件产品，改变我国现有的软件产品和企业分类方法，突出生产软件产品企业及相关企业的重要性，让真正的软件产品生产企业获得更大的国家政策支持。
　　第二，要建设中国的软件教育体系。随着信息化和计算、网络数据、软件的持续发展，软件将成为一种基础的、理工农医文各科学生必须掌握的知识和技能。中国软件产业的发展，需要大量的高、中、低端软件人才。这种人才的培育需要有广泛的群众基础。
　　第三，推动软件与科学和工程技术的融合。软件与科学和工程技术的融合，是信息化向高端发展的必然结果。所有的涉及“智慧”的应用，都离不开建模、算法和软件。没有应用领域的专业知识，建模和算法都不可能比较专业地完成。

　　软件企业需要与相关的科研机构和工程技术实体结盟，合作研究科学和工程技术中计算、网络和数据问题的软件解决方案，合力开发科学技术含量高的高端软件产品。另外，软件企业也要根据企业软件产品的定位和发展方向，大力吸收优秀的、一线的工程和科学技术人员，改变软件企业的人才结构，适时地理解高端软件新产品的市场需求，不失时机地推出新的产品。

　　第四，大力培育软件龙头企业。企业没有规模，不可能有大的市场份额，也不可能有资本的相对集中和相当规模的研究和开发力量，因而企业也就不可能迅速地发展和成长。国家和地方政策要鼓励和支持已经形成一定实力的软件产品企业，并购产业链上的其他软硬件企业，或彼此加强战略合作，形成强大的软硬件整合能力，参与全球市场竞争

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Matt Turck：大数据行业信息图以及一些思考

编者按：本文来自潘星键投稿（@星键V；微信：akavir），他在汤森路透从事数据质量分析工作近7年，文章编译自Matt Turck《The State Of Big Data in 2014: a Chart》，Matt Turck曾任Bloomberg Ventures常务董事，现为FirstMark Capital合伙人。

从我第一次尝试为繁荣发展的大数据生态系统绘制一张信息图已经过去了两年， 而这期间大数据行业发生了很多巨大的变化。 我早就该对这张图做一个更新，现在终于完成了。

从 VC 的角度，我想谈谈对这张图以及大数据行业的一些想法：

越来越拥挤：创业者们蜂拥至这个行业， VC 们将大笔的资金投资到看起来有机会成功的创业公司，其结果是，这个行业正变得越来越拥挤。 一些类别如数据库（不管是NoSQL还是NewSQL）和社交媒体数据分析正趋于成熟，且开始出现并购或者淘汰出局（Twitter 对BlueFin和GNIP的收购可能意味着在社交媒体数据分析领域这种趋势早已经开始了）。

对于后来者来说， 虽然空间依然存在，但看起来早期的大笔风投资金都下注在基础设施（infrastructure）和分析（analytics）领域，导致成功的标准变得越来越高。 不过， 这并不意味着 VC 的资金会停止流入这些领域。

对于一些领域，公司的数量之多显然已经达到了一张地图所能容纳的上限。 我相信还有一些不错的公司我们没能纳入进来，也许是我们没有发现，也许是因为地方不够了， 我在此表示非常抱歉， 同时我也希望大家在评论里对于应当纳入那些公司提出反馈和意见。

尚处在早期阶段： 总体而言，这个市场还处在发展的早期阶段。 过去几年， 一些被看好的公司失败了（如Drawn to Scale），一些公司的创业者提前退出了 (例如Precog、Prior Knowledge、Lucky Sort、Rapleaf、Nodeable、Karmasphere等 )，还有一些的结局稍好 (例如Infochimps、Causata、Streambase、ParAccel、Aspera、GNIP、BlueFin labs、BlueKai)。

与此同时，一些公司看起来正越做越大，并获得大笔惊人的风投注资（比如MongoDB已经融资超过 2.3 亿美元， Palantir融资近 9 亿美元， Cloudera近 10 亿美元。一些大公司正积极出击进行并购（Oracle 收购 BlueKai， IBM 收购Cloudant），但是总体而言，多数公司离成功实现 IPO 和投资者功成身退还差的很远（虽然Splunk和Tableau做到了）。 在很多类别，创业公司和大公司互相竞争，但并没有出现市场领导者。

市场宣传遭遇现实：在经历这些年狂轰滥炸的市场宣传之后，大数据还是焦点么？未来几年，也许大数据不再是媒体的热门，但对于大数据市场而言却是至关重要的， 因为企业将要开始把大数据项目从试验转而全面的部署实施。

虽然这意味着一些大数据提供商的利润会迅猛增长，但同时这些项目也将成为大数据是否能带来它所宣传的价值的一块试金石。与此同时，随着“物联网”行业的迅速崛起，数据将会如潮水般加速增长，进一步推高市场对大数据技术的需求。

基础设施：Hadoop似乎已经奠定了其作为整个大数据生态系统的关键部分，一些竞争者依然虽在， 这一领域也许会进一步发展和整合。 Sprak是另一个的基于 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）的开源框架，它试图填补 Hadoop 的弱项，提供更快的的数据分析和良好的编程接口，目前正吸引大量关注（一些迹象显示它做的还不错）。

一些主题（比如实时数据处理）依然是重中之重，同时新的主题也在不断涌现（比如新一代处理、变换、清洗数据的工具，包括Trifacta、Paxata 和 DataTamer）。 企业数据是否会真正的放到云里（公共云或私有云），如果是，还有多久才发生，将是另一个大的话题。很多人认为财富 500 公司在接下来的几年来会继续把数据（以及处理数据的软件）放在机房里。一批云服务 +Hadoop 的创业公司则认为长期来看，所有的数据最终都会放到云中。

分析工具：从创业公司和 VC 投资的数量来看，这一领域最为活跃。从 excel 表格式的用户界面，到时间轴动画和 3D 动画， 创业公司提供各种各样的数据分析工具和用户界面，而不同的客户也确实有不同的需求，所以这一领域大概依然有足够的发展空间。

推广产品的策略也不尽相同 ? 有些创业公司更针对于数据科学家，这群人目前不多但增长迅速。 另一些则正好相反，他们销售自动化的解决方案给一般商业用户，完全忽略数据科学家的存在。

大数据应用： 正如之前预测的，大数据缓慢但的确朝着应用层面发展。 这张图列出了一些令人兴奋的创业公司??他们本质上都是基于大数据技术和工具（当然我们无法把所有的相关公司都在这里列出来）。一些公司提供横向应用??如基于大数据的营销系统，客户关系管理系统和欺诈甄别解决方案。

金融业和广告科技业一直是大数据推广的领导者和最早的拥趸，甚至早于大数据被称作大数据。慢慢的，大数据推广到各行各业，如医疗行业和生化行业（特别是基因研究领域）和教育行业。现在才刚刚开始。