联手服务计算专业委员会：“跨界服务”术语发布

联手服务计算专业委员会：“跨界服务”术语发布 | CCF术语快线

2022 年 4 月 22 日 中国计算机学会

本期发布术语热词：跨界服务(Crossover Service)。

开篇导语：

信息技术的快速发展和深度应用，使得万物互联，正深刻改变人类信息产生、处理和应用的方式，深度改变世界。历史形成的现有各类界，正带来各类鸿沟，束缚生产和生活效能的释放。跨界，即打破原有界限，通过跨组织的业务流程重组，实现界内和界外的联动和协作，提高社会生产和生活业务效率的过程。服务业的跨界融合，催生出跨界服务。

InfoBox：

中文名：跨界服务

外文名：Crossover Service

学科：服务计算、软件工程、软件服务工程

实质：复杂服务网络、服务生态体系

研究背景：

以云计算、物联网、移动互联网、人工智能等为代表的新一代信息技术，使得万物互联，正深刻改变人类信息产生、处理和应用的方式，深度改变世界。不仅促进了全球化的组织跨域协作，还引发社会生产方式和生活方式的深刻变革。历史形成的传统服务供应链，正带来各类鸿沟，已经无法高效完成价值创造的任务。企业在进行服务价值创新过程中，面临从“单一价值”到“多方共赢”的新生态，从“单一组织”到“多方协作”的新环境，从“单一模式”到“线上线下”的新方法等一系列问题和挑战，跨界也随之兴起。

跨界，即打破原有界限，通过跨组织的业务流程重组，实现界内和界外的联动和协作，提高社会生产和生活业务效率的过程。在新一轮信息技术革命的作用下，现代服务业、第一二三产业也正加速融合，各类传统界限被打破，服务的跨界融合催生出跨界服务。跨界服务，是将跨越不同行业、组织、价值链等边界的服务进行深度融合和模式创新，从而为用户提供高质量和高价值的服务[1]。跨界服务是现代服务业的新业态, 是现代企业管理的新形式, 是信息技术在现代服务业中应用的新场景，也是服务计算的新方向。跨界服务的本质在于跨行业、组织等边界的服务深度融合，形成复杂服务网络，孵化大规模服务生态体系。

跨界服务基本内涵与技术框架：

“跨界服务”是随着信息技术在现代服务业中的应用而逐步形成的新业态，其融合多个边界的能力来提供更具价值的服务，从而满足用户的多样化需求。尤其是云计算、移动互联网、人工智能等新技术的涌现，模糊了企业、行业、领域等各类边界，进一步促进跨界服务的兴起。

跨界服务的典型案例众多，有农村淘宝、互联网医院、健康码、新零售等。下面以跨界电商农村淘宝为例，详述跨界服务的内涵。农村淘宝以电子商务平台为基础，通过搭建县村两级服务网络，充分发挥电子商务优势，突破物流、信息流的瓶颈，实现“网货下乡”和“农产品进城”的双向流通功能。“网货下乡”即通过建设县村两级服务中心，完成对农村物流和信息流的全覆盖，同时引入金融机构构建农民信用体系，从而帮助农民实现网货的购买与送达。“农产品进城”即借助互联网链接农产品，通过搭建上行网站，实施农产品的推广与销售，从而帮助农民实现农产品进城。农村淘宝横跨金融、物流、零售、批发等多个领域边界，零售商、农民、买家、运输、银行多方之间需要反复沟通和交流，是一个典型的跨界服务。

跨界服务具有明显的3C特点，即跨域(crossover)、融合(convergence)和复杂(complex)。

跨域：跨域是跨界服务的基本属性。跨界服务是由跨越了不同企业域、不同行业域甚至不同产业域的能力融合而提供出来的服务。跨界服务形成的虚拟产品或者衍生的系列活动都是跨域的。例如，农村淘宝跨越金融、电商、物流等领域边界提供农产品交易服务，体现了跨界服务的跨域这一基本属性。

融合：融合是跨界服务的根本属性，亦是实现跨界服务的前提。跨界融合发生在不同企业、不同产业或不同行业之间，通过相互渗透、相互交叉，最终融合为一体，逐步形成一个新的复杂服务生态。融合是一个动态演化的过程，在这个过程中会涉及到不同的业务模式、不同的生产环境、不同的评价标准等等。跨界服务形成的虚拟产品或者衍生的系列活动都是融合的结果。例如，农村淘宝是融合电子商务、物流、金融支付等多个领域的能力而提供的创新服务，从而实现农产品的便捷交易。

复杂：复杂是跨界服务的表现特征。相比传统的“界内服务”而言，跨界服务在服务的创新、融合和实现等过程方面显得尤为复杂。对于提供跨界服务的企业而言，不仅要跨越不同企业、行业甚至产业的界限，在自身并不擅长的行业和领域内进行各类资源的梳理、开放和融合，更要在此基础上进行服务创新、商业模式设计等一系列创新性活动，其复杂程度和难度可想而知。例如，农村淘宝的复杂性在于不仅需要搭建上行网站，推广以帮助农产品进城，还需要建设下行的物流网络和信息流网络，覆盖农村地区，同时需要联结金融支付平台，健全农村信用体系。

融合是实现跨界服务的关键。相对传统服务集成，跨界服务融合存在五大挑战：模式融合、生态融合、环境融合、质量融合和价值融合。

模式融合：不同服务融合不仅要实现数据、流程、服务等技术层面集成，还需实现不同服务模式的深度融合，化解模式冲突。例如，农村淘宝需要将传统的B2C(Business to Consumer)、C2C(Consumer to Consumer)等模式融合成全新的跨界电商模式。

生态融合：不同服务融合设计需面向服务的技术、社会和商业等整体生态，同时在服务改变时开展协同演化。例如，农村淘宝需要将村民、村小二、物流商家等参与实体融合到农村电商服务生态中，明确各个涉众的业务功能和交互需求，在其生态系统中协同完成村民的农产品交易这一融合目标。

环境融合：不同服务运行在开放、动态、异构的环境，形成复杂服务网络，需屏蔽异构环境，提供透明、虚拟的融合统一环境。例如，农村淘宝需要贯通农村电商平台、物流平台、金融支付平台等多个组织之间的服务链路，实现不同业务系统的服务交互与融合。

质量融合：不同服务跨越时间、空间、领域等界，质量属性各异、评价差异性大、影响要素多，需进行服务质量多维属性融合。例如，农村淘宝需要统一度量和管控农民、商家、平台等多个参与角色所提供服务的质量，确保最终提供服务的质量可靠。

价值融合：融合的目的是各方价值最大化，但各成员服务间常常存在显性或潜在的价值冲突，需进行价值融合和权衡。例如，农村淘宝需要融合村级服务站、农场、物流等各方的能力进行服务价值创造，从而实现全局服务价值最大化。

跨界服务作为现代服务业的重要创新途径，给传统服务计算和服务科学带来了如下新的科学问题。

科学问题一：跨界服务融合规律与模式创新机制

挖掘现代服务业融合发展的本质特征与规律，从经济管理等学科交叉角度发现、凝练新型服务模式；探索跨界服务模式精准建模理论，研究服务模式定量评估与融合创新方法。

科学问题二：跨界服务构建理论与管理方法

面向跨界服务特点，研究高效精准地获取跨界服务的内在需求获取及表达方法，形式化定义和描述跨界服务；针对服务演化过程，建立面向生态的跨界服务融合设计方法；研发支撑跨界服务运行的支撑工具和工程方法；研究服务高效开放方法和管理优化理论。

科学问题三：跨界服务评价体系与调控机理

针对跨界服务面临的质量与价值严重异构问题，研究统一的跨界服务评价体系及冲突消减理论；研究实时感知跨界服务运行状态的方法，精准定位和溯源跨界服务在运行中面临的质量、价值冲突问题，实现跨界服务的持续演化和动态优化。

跨界服务的技术框架如图1所示。整个技术框架针对跨界服务存在的模式、生态、环境、质量及价值融合挑战，依次从服务建模、服务设计、服务运行和服务管控四个维度开展研究，从而实现跨界服务的深度融合。同时技术框架也给出了跨界服务生命周期内各个阶段涉及的理论模型、技术方法和工具平台。

图1 跨界服务技术框架

研究概况：

浙江大学计算机科学与技术学院的先进计算与系统实验室（CCNT）最早提出了“跨界服务(Crossover Service)”概念。CCNT团队在2012年第8期《中国计算机学会通讯》发表了题为“跨界服务:现代服务业的创新服务模式”的文章，首次公开提出了“跨界服务”概念[1]，文中指出跨界服务是一个多学科交叉的概念，可理解为现代服务业中一种新的经济现象或经济活动, 亦可视为现代企业管理的新内容和新形式, 同时也是信息技术在现代服务业中新的应用场景。2015年在“IEEE Transactions on Services Computing（2016, 9:5）”杂志上发表“Modern Service Industry and Crossover Services: Development and Trends in China” [2]，文中指出跨界服务是现在服务业发展的未来趋势，进一步阐述跨界服务的相关挑战及技术框架。2016年国家自然科学基金委在杭州组织第166期双清论坛“服务科学：跨学科研讨”，对跨界服务理论及其科学问题进行了研讨，指出“跨界网络服务、支持跨界的知识服务工程、跨界语义理解与服务集成理论”等跨界服务面临的科学问题[3]。

CCNT团队在各种全国性学术会议与技术论坛上多次介绍跨界相关科学技术及应用问题，引起各界许多反响。2018年7月在奥地利维也纳举行的“第38届IEEE分布式计算系统国际会议(38th IEEE International Conference on Distributed Computing Systems. Vienna, Austria | July 2 – 5, 2018)”作了学术报告“Crossover Service: Deep Convergence for Pattern, Ecosystem, Environment, Quality and Value”[4], 比较全面阐述了跨界服务的概念、挑战、科学问题及相关理论方法。同年9月，在中国杭州举办的“2018云栖大会”上作了特邀报告“面向现代服务业的服务计算”，探索新型服务模式和服务业态，更加深入介绍跨界服务相关科学问题。2019年11月在中国杭州举办的“第十八届全国软件与应用学术会议(NASAC 2019)”上作了大会报告“面向服务生态系统的模式计算与基础设施”，介绍了跨界服务相关前沿工作及进展。2020年9月26日在“第一届中澳服务计算大会”上作了特邀报告“服务模式计算和服务网络理论”, 介绍了跨界服务方向的最新研究成果。2021年10月9日在中国烟台举办的“CCF服务计算服务中国系列论坛：跨界服务”上作论坛特邀报告“跨界服务融合理论与方法”，更加全面地介绍了跨界服务的发展趋势。

目前“跨界服务”概念已在国内外产生了一定影响，其主要研究内容可以分为下面四个方面：跨界服务模式分析方面，包括跨界服务建模[5]、服务模式定量计算框架[6]、服务模式评估[7]等；跨界服务融合设计方面，包括跨界服务需求分析[8]、跨界服务分析融合[9]等；跨界服务支撑运行方面，包含跨界服务网络架构[10]、跨界服务运行优化[11-12]等；跨界服务质量与价值方面，包括价值/质量感知方法[13-14]、溯源与优化方法[15]等。

在同一时期，哈尔滨工业大学计算机计算机学院徐晓飞教授的研究团队提出了“大服务”的概念[16]，与“跨界服务”的概念与思路相近。大服务是由跨世界（现实世界与数字世界）、跨领域、跨区域、跨网络的海量异构服务经过聚合与协同而形成的复杂服务形态（或复杂服务网络）。大服务具备以下7大特征：海量、复杂、跨域、聚合、定制、信誉和增值。大服务的最终目标是通过服务业务和服务计算跨时空的网络化与聚合化，实现服务应用现实化与虚拟化的融合。

研究趋势：

跨界服务将跨越不同行业、组织、价值链等边界的服务进行深度融合和模式创新，已成为现代服务业的重要创新途径，也给传统服务计算与服务科学带来挑战。关于跨界服务未来的研究趋势，可针对以下三个方面进行深入研究：

（1）跨界服务规律与性质：在各类传统边界被打破的服务生态体系中，研究跨界服务的形成机理、形态与性质，揭示其本质和规律；基于生态中各服务的复杂关系，研究并提出支持跨界服务的新型服务模型；

（2）跨界服务设计与构建：针对服务生态中的跨界需求，研究跨界服务高效设计方法；基于生态中的现有服务，研究服务离散化方法，组装并重构新型跨界服务；面向跨界环境中的服务开放和互操作问题，研发支撑大规模服务高效运行的服务设施；针对新型跨界业态，研制服务线上监管和可信交易技术，保障服务交互的可靠性；

（3）跨界服务治理与优化：在服务生态内部资源与外部环境不断变化的情况下，研究并建立质量评价指标体系，统一度量和评价跨界服务；研究跨界服务运行状态的实时感知方法，实现跨界服务的性能与质量保障以及可持续改进。

参考文献

[1] 吴朝晖, 邓水光. 跨界服务：现代服务业的创新服务模式. 中国计算机学会通讯, 2012, 8(8): 42-45

[2] Wu, Zhaohui, Jianwei Yin, Shuiguang Deng, Jian Wu, Ying Li, and Liang Chen. "Modern service industry and crossover services: Development and trends in china." IEEE Transactions on Services Computing 9, no. 5 (2015): 664-671.

[3] 吴朝晖，吴启迪，李小平，尹建伟，华中生，王宏伟，蔡跃洲，邓水光，孟庆峰，刘作仪，刘克. 自然科学与社会科学交叉--服务科学：跨学科研讨. 中国科学基金，2016，30（6）：1-8

[4] Yin, Jianwei, Bangpeng Zheng, Shuiguang Deng, Yingying Wen, Meng Xi, Zhiling Luo, and Ying Li. "Crossover service: Deep convergence for pattern, ecosystem, environment, quality and value." In 2018 IEEE 38th International Conference on Distributed Computing Systems (ICDCS), pp. 1250-1257. IEEE, 2018.

[5] Yin, Yuyu, Rong Zhang, Honghao Gao, and Meng Xi. "New retail business analysis and modeling: A Taobao case study." IEEE Transactions on Computational Social Systems 6, no. 5 (2019): 1126-1137.

[6] Yin Jianwei, Meng Xi , Shuiguang Deng. "A Service Pattern-oriented Computing Architecture for Service Ecosystems". IEEE Internet Computing 2021.

[7] Xi, Meng, Jianwei Yin, Jintao Chen, Ying Li, and Shuiguang Deng. "Quantitative Assessment of Service Pattern: Framework, Language, and Metrics." IEEE Transactions on Services Computing (2021), doi: 10.1109/TSC.2021.3091201.

[8] Liu, Zhengli, Bing Li, Jian Wang, and Rong Yang. "Requirements engineering for crossover services: Issues, challenges and research directions." IET Software 15, no. 1 (2021): 107-125.

[9] Peng, Yu, Bing Li, Jian Wang, and Zhengli Liu. "An Approach of Crossover Service Goal Convergence and Conflicts Resolution." In 2020 IEEE World Congress on Services (SERVICES), pp. 225-230. IEEE, 2020.

[10]Zheng, Bangpeng, Jianwei Yin, Shuiguang Deng, Zhaohui Wu, and Schahram Dustdar. "A Service-oriented Network Infrastructure for Crossover Service Ecosystems." IEEE Internet Computing 24, no. 1 (2020): 48-58.

[11]Zhao, Hailiang, Shuiguang Deng, Cheng Zhang, Wei Du, Qiang He, and Jianwei Yin. "A mobility-aware cross-edge computation offloading framework for partitionable applications." In 2019 IEEE International Conference on Web Services (ICWS), pp. 193-200. IEEE, 2019.

[12]Deng, Shuiguang, Zhengzhe Xiang, Javid Taheri, Mohammad Ali Khoshkholghi, Jianwei Yin, Albert Y. Zomaya, and Schahram Dustdar. "Optimal application deployment in resource constrained distributed edges." IEEE Transactions on Mobile Computing 20, no. 5 (2020): 1907-1923.

[13]Wang, Haifang, Zhiying Tu, Yao Fu, Zhongjie Wang, and Xiaofei Xu. "Time-aware user profiling from personal service ecosystem." Neural Computing and Applications 33, no. 8 (2021): 3597-3619.

[14]Wang, Haifang, Zhongjie Wang, Sihang Hu, Xiaofei Xu, Shiping Chen, and Zhiying Tu. "DUSKG: A fine-grained knowledge graph for effective personalized service recommendation." Future Generation Computer Systems 100 (2019): 600-617.

[15]Ye, Lin, Biqi Zhu, Chenglong Hu, Liang Zhang, and Hong-Linh Truong. "On-the-fly collaboration for legacy business process systems in an open service environment." In 2019 IEEE International Conference on Web Services (ICWS), pp. 393-397. IEEE, 2019.

[16] 徐晓飞. 大数据环境下大服务与务联网的理论方法. 第463次香山科学会议：现代服务业的科学问题与前沿技术. 2013年6月5日. 北京.

作者介绍

浙江大学

尹建伟

研究领域：服务计算与分布式计算、数据科学与人工智能、遥感大数据处理与应用、现代服务业与数字服务

zjuyjw@cs.zju.edu.cn

浙江大学

邓水光

研究领域：云计算、服务计算、边缘计算、大数据

dengsg@zju.edu.cn

浙江大学

郑邦蓬

研究领域：服务计算、分布式计算、大数据

zhengbangpeng@zju.edu.cn

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