王晓阳：“大数据”中的“大”字，讲的多是“宽广”、“广泛”、“大一统”之大，而非简单的“个头大”之大。“大数据分析”涉及多方数据协同使用，当下仍处于“初级阶段”，是“发烧友”们干的活计，门槛较高，与60-70年代（小）数据处理情况类似。今后几年是让大数据分析走进中小企业的好时机，软件产业界大有可为。首先是“数据市场”的规范化，根据不同的行业特征，让数据能流动到使用者手里，并能方便地使用起来，再配合智能化实时大数据分析软件，使大数据分析靠近决策者，为企业决策提供全面快速的支撑。

赵之凡：软件服务提供商要能满足行业的商业模式的创新和改进，提供行之有效的解决方案；要能提供从方案设计开始到编码、测试、交付使用直到运行维护的全周期的较大规模的软件工程服务。软件服务企业要有懂得客户的需求和业务流程的软件专家队伍；要有能完成大型项目的管理和开发队伍；要具有国际化的服务能力。现在，上海已经建立起了这样的专家队伍和专家服务平台，上海软件贸易联盟的很多企业，已经能够为国内、日本、美国和欧洲的各行业的客户提供一流服务，具备几千人月的大型软件项目的全周期的开发能力。我们致力于建设一流的专家服务平台，提供一流的专家服务。

居德华：我们正面临从工业化时代向信息经济、知识经济和服务经济飞越的时代,软件业将承担起关键的推动作用，我们是否已建立起足够的前瞻理念，准备好挑起这一重任，我们的发展模式是否仍停留在传统的“制造业”模式？中国正处在实现民族伟大复兴中国梦的历史新起点，最近习总书记给上海提出了建设具有全球影响力的科技创新中心的新要求，面对这样重要的目标，我们不能满足已有的一些进展和套路，必须要冷静地坐下来，热议一下能否提出一些结合时代的新思路和新做法，我们的软件论坛应该成为业界合作发展的好平台，充分发挥群体工作的威力，激发迎接转型的头脑风暴，推动创新，以实现中国软件业在新时期的合力超越，这是我对软件论坛的热切期望。

包叔平：“这是一个最好的时代，也是一个最坏的时代”一方面，互联网信息技术的创新渗透到人们日常生活中，加快行业应用的升级，催生出更大范围的软件消费需求；软件贸易格局也应势发生了变化，企业有更多机会走向高端、更方便地提供产品和服务；同时中国将产生更多像阿里巴巴、腾讯这样的世界级企业并创造更多投资机会，吸引海外企业进入中国为软件贸易带来更大商机。另一方面，互联网飞速发展使传统行业受到冲击，对传统软件企业的运营模式提出新的挑战；在诸如大数据、云计算、互联网金融等无比华丽的关键词下，系统稳定性、安全性、信息保护等方面对软件本身提出更高要求。在这个机遇和挑战并存的互联网时代，我们必须抓住机遇做好迎接挑战的准备！

何积丰：软件产品和软件技术已在各个行业的发展中逐渐扮演了不可替代的角色，普通受众从他们的日常生活中体验到各类智慧产品中的软件的作用，更不要说像电子商务、电子金融在社会国民经济中推动创新发展显示的引领作用。在软件产业探索创新发展新模式时，除了象智能手机那类用户体验型的创新之外，我们要鼓励“破墙开店”式的原始创新加大在相关行业协同攻关中的数据共享，软件平台间的互联互通，顶层设计中的协同作战，另一类“围墙发展”模式则将会推动集成创新，推动创客型的微小企业发展，推动各类生产型社团在网上技术的共享，这样在后工业化时代，软件技术将会在发展各类智慧产业、智慧产品、智慧服务中发挥更有效的作用，使我们的生活变得更美好。

刘琴：在后摩尔时代，物理硬件的发展收到了限制，但是计算机的应用还在继续发展，随着业务、数据量的增加，用户的需求成为对系统优化最直接的驱动力。在软件人才培养领域，我们也要坚持面向需求、面向应用的大方向，从过去仅培养工程应用型人才，到现在逐步向科研与教学深度融合转变，培养基于软件工程学科，面向国家和产业发展需求，培养基础理论扎实深厚、具有创新潜力，工程型、复合型、国际化的多层次、创新型、有高度社会责任感的卓越工程人才。以大学教学与人才培养为起点，构建了一条贯穿人才成长及终身教育的人才价值增长链，以期实现大学的社会价值。

王德铭：作为一个国内外软件企业交流合作的平台，从十届“上海软件外包国际峰会”到“上海软件贸易发展论坛”，一路走来，12年。外包没有死！但我们不能一直活在“外包”里，面对软件服务业发展的新机遇，移动互联网发展的新时代，我们需要不断探索创新的软件服务的商业模式， 深入挖掘行业商业价值；不断提升服务效能，加快建立推广高效的软件服务体系，充分挖掘潜在应用新价值；积极培育和挖掘符合软件服务特性的新业态，新模式，新策略，新增长点。

臧斌宇：当前大数据时代已经来临，数据分析应用不断开疆扩土。过去十年发展成熟的大数据处理模型是以开源系统Hadoop为代表的“数据并行”模式。随着人们对数据挖掘精度的要求不断提高，针对数据关联性进行分析日益重要。而传统的数据并行缺乏对数据间关联性的描述手段以及对迭代计算的支持非常低效。为此，人们提出“图并行”计算模型。大规模数据及其关联性可以用方便地在图数据结构上进行描述，机器学习和数据挖掘等算法可以在图结构上高效的并行执行。面向大规模图计算系统的研究已涌现出大量开拓性成果，一些互联网中的重要应用在图并行计算系统得以高效实现。例如：社交网络使用Clustering算法分析用户群落，搜索服务采用PageRank算法评估结果相关度，视频网站基于Collaborative Filtering算法提供影视推荐等。

杨根兴：软件产业是我国重点发展的战略性新兴产业，具有发展速度快、渗透面广、融合度高的特点。软件定义一切，软件成为催生社会经济生产“新技术、新模式、新业态、新产业”的核心驱动力。随着近年来信息技术快速发展，云计算、移动互联网、物联网、大数据等新技术，为软件企业的发展提出了新的机遇与挑战。在信息产业的竞争格局发生重大变格形势下，我们国家的信息安全绝不能建立在沙滩上，我们软件企业必须要为建设“技术先进、产业领先、安全可靠、自主可控的网络强国”这一宏伟目标做出贡献，软件产业的发展肩负着国家使命。软件产业的发展经历了软硬件一体、软件作为独立的产业、软件与网络融合、软件与服务融合的发展历程。目前，软件与其他产业的融合，跨界发展，成为软件产业发展的一个新举措。企业间的购并、做大做强，成为了软件产业跨越式发展的一个新趋势。总之，“软件定义世界、软件改变生活、软件任重道远”。