1.自动化工具与平台：
类似于制造业中的机器人和自动化生产线，软件开发领域出现了各种自动化工具和平台，如持续集成/持续部署（CI/CD）工具、自动化测试框架、代码静态分析工具、低代码/无代码平台等。这些工具显著减少了人工介入，提高了开发、测试、部署等环节的效率，降低了人为错误。
2.DevOps文化与实践：
DevOps作为一种文化与实践，强调开发（Development）与运维（Operations）的紧密协作，通过自动化工具链、敏捷方法论、持续反馈和改进，实现软件交付的高速度、高质量和高稳定性。DevOps的推广类似于制造业中的精益生产和敏捷制造理念，旨在减少无效劳动，提升整体效能。
3.人工智能与机器学习应用：
AI和ML技术在软件开发中的应用日益广泛，如智能代码补全、自动代码重构、缺陷预测、性能优化建议等。这些技术有助于减轻开发者负担，提高编程效率，甚至在某些情况下实现一定程度的自我修复和自我优化，类似于制造业中智能设备的自我诊断和维护。
4.云原生架构与微服务：
云原生架构和微服务设计模式使得软件系统能够充分利用云计算资源的弹性伸缩能力，自动调整资源分配，减少人工运维的工作量。这种架构模式下，软件如同一个高度自动化的生产流水线，可以根据需求动态调整“生产线”的规模和速度。
5.软件工程标准化与规范化：
软件开发中越来越多地引入工程化思维，通过制定和遵循严格的标准、规范和最佳实践，减少因个体差异带来的效率损耗和质量问题。这类似于制造业中的标准化生产流程，旨在通过规范化来提升整体产出质量和一致性。
6.远程协作与分布式开发：
随着远程工作模式的普及，软件开发团队能够跨越地理界限，形成全球化的分布式开发网络。这种模式下，开发任务可以按照技能和效率最优原则分配给全球各地的开发者，类似于制造业中的全球供应链管理，通过优化资源配置实现效率最大化。
总之，软件开发在很多方面展现出向“灯塔工厂”思路靠拢的趋势，即通过深度应用自动化、智能化技术，优化流程、工具和组织结构，实现开发过程的无人化、少人化，提升效率、降低成本、保障质量，以应对日益激烈的市场竞争和不断变化的客户需求。不过，需要注意的是，软件开发仍保持着高度的创新性和知识密集特性，完全的无人化可能并不现实，而是需要找到人机协同的最佳平衡点，充分发挥人类在创新、决策和复杂问题解决方面的优势。
