服务计算的发展趋势和技术新框架
软件和硬件是过去对计算科学领域的主要划分方式。然而，当时在如何实现计算技术的商业化如何提升技术的规模化普及等方向上，并没有形成成熟的科学体系和研究方向。服务计算科学的提出和形成，弥补了这一缺失。
服务计算是研究如何利用最新的信息技术和计算技术，打造全新的商业服务，提升现有的服务水平，将产品变为服务等多领域的交叉学科，也是在服务领域有效地将商业和技术进行有机整合的科学和技术的总称。其中，“服务”指的是业务的领域与价值实现的方式，而“计算”指的是支撑技术。二者结合是让技术产生完美商业价值的一种理想状态。
作为学科领域，“服务计算”本身与技术上或者工业上的某些时效化的技术术语并不相似，比如以服务为导向的架构（SOA）、云计算和大数据等等。因为工业上的技术可能会日新月异，可是不论这些计算资源或者技术方法以何种方式、何种体系结合于计算系统中，它们的最终价值总是通过服务的方式来展现的。因此，“服务计算”本身具有超乎寻常的包容力和可持续发展的潜力。
2001年，小编与领域内众多同仁开始筹备Web服务计算的工作组。至2003年，这一工作组已经发展成为电气与电子工程师协会计算机学会（IEEE CS）的技术社群，并获得了众多领域内专家的认可最终正式确立了服务计算这个学科方向。
服务计算的核心技术和应用领域：
从核心技术看，以服务为导向的架构是当前服务计算中被广泛采用的一种架构模式，即通过基于Web、移动设备和物联网（IoT）等支撑技术，以云计算技术作为交付平台，实现业务流程管理与T服务的有机整合。
从应用领域看，服务计算覆盖了服务创新的全生命周期，即咨询、建模、设计、解决方案的开发、服务交付、服务的营销、服务运营和管理等。
列车的内涵是服务的行业对象，包括金融、保险、政府、医疗、制造、互联网等垂直产业领域；列车的驱动则是服务计算的核心，而其外在表现则通过贯穿整个高铁车厢的核心信息网络构成的大数据服务来驱动智能化的、自动化的Web服务、移动服务等具体模式实现。云计算技术则为列车提供了行驶的车轮与平台。列车整体实际上就是服务计算科学的研究和发展对象，我们称之为服务生态系统。
服务生态系统的成熟经历了以下几个阶段：
其一，计算资源的模块化。这一阶段的目标是，将计算机的某一能力抽象化并在小范围内实现集成，其应用对象可能仅仅是企业内部或者某些研发团队内部。这一阶段是内部技术创新和应用阶段。
其二，服务的价值化。上一阶段的技术成果通过互联网成为实际可以提供给所有用户的服务，对外产生价值。这一阶段是对外服务的具象化阶段。
其三，服务的整合与重构。在集合了多种类型、多种交互形态的服务后，如何让服务与服务之间产生耦合并发挥更大的价值，形成社会性的、整体的、高度互联的服务关系网络和架构，变成具有活力和生命力服务生态系统，是这一阶段的主要任务和目标。服务生态系统中，数据是一切资源的底层表现，技术则是关联数据的主要手段，而服务体系本身则是超越性的理念和关系的集合。它们之间的有机结合才能最终形成完善可靠的服务生态系统。
广义的服务生态系统还包含各类跨行业（传统服务业、金融服务业、互联网服务业等）的服务整合和规划。事实上，当前世界的发展也表明，全球性的、全行业性的服务生态系统正在逐步形成。各行各业中的各项新兴技术，不管是移动互联网、物联网、云计算，还是智能机器人、自动汽车、智能商务和基因技术，都充斥着大量的行业交叉和跨行创新。这是因为单一领域的服务越来越不能满足人们的需要，服务组合与集成在技术成熟的基础上逐渐成为常态。这正是现代社会的主要发展趋势。本文以互联网体系下企业所提供的互联网服务生态系统为例来阐述服务生态系统的具体内涵和应用。
传统服务计算以网络服务（Web Service）、面向服务架构（Service Oriented Architecture，SoA）为核心，形成了一套服务应用技术。这些技术支撑了现代服务业各行业应用的设计、开发、运行与管理在我国现代服务业发展的萌芽期、培育期起到了至关重要的技术支撑作用。然而，随着我国现代服务业逐步进入快速的成长期，特别是伴随着科技在现代服务业中的作用日趋显著，服务技术已经从后台支撑变成前台引领。移动互联网、物联网、云计算等创新技术推动新兴服务业态和新商业模式的不断涌现，极大地促进了现代服务业的蓬勃发展；也对现代服务业的支撑技术：服务技术提出了新的要求和新挑战。
关于服务价值的科学问题与技术难点：如何围绕价值链条或网络建立服务价值的计算理论与模型方法，涵盖描述、生成、传递、感知、度量、评测等内容；从而更加深入地从服务价值的计算模型角度研究探索商业模式，包括其建模设计、运行模拟等。
关于服务载体的科学问题与技术难点：即如何围绕服务过程，特别是针对跨域跨界跨行业的服务过程，探索建立服务载体的模型方法与技术平台，包括跨语义、本体知识、复杂流程等处理模型与方法。
关于服务目标的科学问题与技术难点：由于服务目标的多样性、复杂性以及碎片化，导致服务主体之间协商的难度，特别是服务主体类型包括智能系统在内的多元化。