软件数字化与智能化是指将传统的软件应用、业务流程以及服务通过数字技术进行改造和升级，以实现更高效、更智能的运作。这一过程涉及软件架构的优化、数据处理能力的提升、用户体验的改善以及自动化程度的增强等多个方面。
定义：
- 软件数字化：指的是采用数字技术对传统软件系统进行改造，包括数据模型的转换、算法的优化、硬件资源的利用等，使得软件系统能够更好地处理数据，提高运算效率，降低能耗，同时保持或提升服务质量。
- 软件智能化：则是指赋予软件系统一定的智能特性，使其能够自主学习、自适应、自我优化，并具备一定程度的决策能力。智能化的软件能够根据用户的需求和环境的变化自动调整自身的行为，提供更加个性化的服务。
技术趋势：
1. 云计算与边缘计算：
云计算提供了弹性、可扩展的资源管理平台，而边缘计算则致力于在数据产生的地点就近处理数据，减少延迟，提高响应速度。两者的结合可以构建起一个高效、灵活的数据计算和处理网络。
2. 人工智能与机器学习：
ai技术正在逐步渗透到软件开发的方方面面，从自然语言处理（nlp）到图像识别、推荐系统、预测分析等，ai的应用使得软件能够理解复杂的人类语言和行为模式，为用户提供更加智能的服务。
3. 大数据分析与数据挖掘：
大数据技术使得企业能够收集、存储和分析海量的数据，从中提取有价值的信息。这些信息对于业务决策、市场分析、产品创新等方面至关重要。
4. 物联网（iot）：
随着设备数量的增加，物联网技术使得各种设备能够相互连接，形成庞大的网络。这为软件提供了丰富的数据来源，同时也带来了新的挑战，如安全性、隐私保护等问题。
5. 区块链技术：
区块链以其去中心化、透明、不可篡改的特性，为软件系统的可信数据交换提供了可能。它能够确保数据的完整性和安全性，对于金融、供应链、版权等领域具有重要价值。
6. 移动优先策略：
随着移动互联网的普及，移动优先策略成为软件开发的重要方向。这意味着在设计软件时需要考虑到不同设备的屏幕尺寸、操作系统、网络条件等因素，以确保软件在不同平台上都能提供良好的体验。
7. 微服务架构：
微服务是一种将大型复杂系统拆分成小型服务的方法，每个服务都可以独立部署、独立更新，并且通过网络调用的方式协同工作。这种架构有助于提高系统的灵活性和可维护性。
8. 持续集成与持续部署（ci/cd）：
ci/cd是软件开发中的一种实践，它通过自动化的测试、构建和部署流程，实现了快速迭代和持续交付。这有助于缩短开发周期，加快产品上市速度。
9. devops文化：
devops是一个跨职能团队，他们专注于软件开发、系统运维和基础设施的整合。通过协作和标准化流程，devops文化推动了敏捷开发和快速响应变化的能力。
10. 开源生态与社区驱动：
开源软件已经成为软件开发的重要组成部分。开源项目允许全球开发者共同贡献代码，这不仅促进了技术的共享和发展，也为企业提供了强大的技术支持和人才储备。
总之，软件数字化与智能化的趋势表明，未来的软件将更加注重用户体验、数据处理能力和智能化水平。这将推动软件行业朝着更加高效、智能、便捷的方向发展，同时也对软件工程师的技能提出了更高的要求。
