在軟考系統規劃與管理師考試中，“發展關注焦點”作為系統規劃的前瞻性模塊，歷年分值占比約10%—15%，主要出現在綜合知識與案例分析科目。

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一、歷年考試分值占比與考試題型

在軟考系統規劃與管理師考試中，“發展關注焦點”作為系統規劃的前瞻性模塊，歷年分值占比約10%—15%，主要出現在綜合知識與案例分析科目。考試題型以選擇題和案例分析題為主：

選擇題：側重考查技術趨勢、政策導向等基礎概念，如“2025年國家數字化轉型重點領域”相關題目，通常設置5—8題，每題1分;

案例分析題：要求考生結合實際場景(如智慧城市、工業互聯網)，分析技術發展趨勢對系統規劃的影響，分值占比約5%—8%。例如，2024年真題曾要求考生“為某制造業企業設計基于AIoT的智能工廠規劃方案”。

二、定義與詳細介紹

1、發展關注焦點的定義

發展關注焦點是指系統規劃與管理師在制定信息系統規劃時，需重點跟蹤的技術趨勢、政策導向、行業需求等外部因素，以確保系統規劃的前瞻性、適應性與可持續性。其核心目標是通過動態分析外部環境變化，優化系統架構與資源分配。

2、發展關注焦點的核心內容

技術趨勢：包括人工智能(AI)、大數據、云計算、物聯網(IoT)、區塊鏈等新興技術的融合應用。例如，AIoT(人工智能物聯網)在智能制造、智慧城市中的落地。

政策導向：如國家“十四五”規劃中提出的“數字中國”“新基建”等戰略，以及工信部發布的《工業互聯網創新發展行動計劃(2025—2027年)》。

行業需求：不同行業對信息系統的差異化需求，如金融業對安全性的高要求、制造業對實時性的需求。

3、發展關注焦點的應用場景

智慧城市：需整合5G、AI、IoT等技術，構建城市大腦、智能交通、智慧安防等系統。

工業互聯網：通過邊緣計算、數字孿生等技術，實現設備互聯、數據互通與智能決策。

金融科技：結合區塊鏈、隱私計算等技術，提升支付安全與風控能力。

4、發展關注焦點的規劃方法

PEST分析：從政策(Political)、經濟(Economic)、社會(Social)、技術(Technological)四個維度評估外部環境。

SWOT分析：識別系統規劃的優勢(Strengths)、劣勢(Weaknesses)、機會(Opportunities)與威脅(Threats)。

技術路線圖：制定短期(1—2年)、中期(3—5年)、長期(5年以上)的技術演進路徑。

三、備考建議

1、夯實理論基礎

精讀官方教材：系統學習《系統規劃與管理師教程》中“技術發展趨勢”“政策解讀”相關章節，掌握發展關注焦點的定義與規劃方法。

掌握核心概念：重點理解“數字孿生”“邊緣計算”“隱私計算”等術語，并區分其與傳統技術的差異。

2、強化案例分析能力

真題演練：分析歷年真題中關于發展關注焦點的案例，如“某銀行數字化轉型中的技術選型”“某城市智慧交通系統規劃”等，總結答題思路。

模擬實戰：結合實際場景(如醫療、教育、能源)，設計系統規劃方案，鍛煉問題診斷與解決能力。

3、關注技術融合趨勢

新興技術結合：了解AI、大數據、區塊鏈等技術與傳統信息系統的融合應用，例如AI在智能運維、區塊鏈在數據安全中的價值。

政策動態跟蹤：關注國家發改委、工信部發布的最新政策，如《新型數據中心發展三年行動計劃(2025—2027年)》，把握行業發展方向。

4、提升論文寫作水平

結構化訓練：按照“背景分析—技術趨勢—規劃方案—實施效果”的邏輯框架撰寫論文，重點突出技術落地與效益評估。

高頻考點聚焦：針對“數字化轉型中的系統規劃”“工業互聯網平臺架構設計”等高頻主題，積累項目案例與數據支撐。

四、詳細介紹：發展關注焦點的關鍵領域

1、人工智能與大數據

AI應用：智能客服、預測性維護、自動化決策等場景的落地。

大數據分析：通過數據挖掘、機器學習優化系統性能與用戶體驗。

2、云計算與邊緣計算

云計算：提供彈性計算資源，支持大規模數據處理與存儲。

邊緣計算：在靠近數據源的邊緣節點進行實時處理，降低延遲與帶寬成本。

3、物聯網與數字孿生

物聯網：實現設備互聯與數據采集，構建全生命周期管理系統。

數字孿生：通過虛擬模型模擬物理系統運行，優化系統規劃與運維。

4、區塊鏈與隱私計算

區塊鏈：保障數據共享與交易的安全性，適用于供應鏈金融、醫療數據共享等場景。

隱私計算：在數據不出域的前提下實現多方協同計算，保護用戶隱私。

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