应技术服务，业务覆盖云原生基础软件、数据智能全链路产品、人工智能 算法应用三大领域，旗下拥有轻舟、有数、易智三大产品线，致力于帮助 客户搭建无绑定、高兼容、自主可控的创新基础平台架构，快速应对新一 代信息技术下实现数字化转型的需求。 网易数帆依托网易二十余年互联网技术积累，系列软件基础平台产品和技 术方案，成熟应用于金融、零售、制造、能源、电信、物流等多个行业领 域，在技术先进性、性能优越性、产品成熟度及安全可靠性等方面得到了 浙江省云计算和大数据省级企业研究院 CNCF 官方认可的 Kubernetes 服务提供商 CNCF KCSP认证 管理体系相关资质 ISO 27001 信息安全管理体系认证 ISO 2000 信息技术服务管理体系认证 ISO 9001 质量管理体系认证 CSA STAR Certification 2013 服务管理认证 CMMI (三级) 认证 大数据技术认证资质 信通院第十二批“大数据产品能力评测”（有数BI） 北京嗨学网教育科技股份有限公司 北京卡车之家信息技术股份有限公司 北京世纪好未来教育科技有限公司 北京新唐思创教育科技有限公司 北京直客通科技有限公司 北京自如信息科技有限公司 博时基金管理有限公司 百胜咨询（上海）有限公司 八维通科技有限公司 成都南博教育咨询有限公司 成都四方伟业股份有限公司 城云科技（中国）有限公司 德邦物流股份有限公司 东北证券股份有限公司 东方通信股份有限公司

的创意和意见，满足市场需求的开发路径自然会获得更多人的青睐和进一步的改进。热衷于开源运动的开发者认为，“集 市”模式通过市场的自然选择，能够发掘出真正具备潜力和价值的项目和创意，从而为软件的持续发展赋能。 “大教堂”和“集市”开发模式的对比和适用性 对于软件产业而言，“大教堂”模 式仍然是众多企业在激烈的市场竞 争环境中进行项目开发的常见模式， 不可否认的是，这种模式能够更快 地满足客户需求，为客户提供高效 角色间互相配合，有效协作，达成技术交流或商业目的。开源运营和治理环 节，无论是由企业主导还是由基金会主导，在整个开源项目过程中都处于关键位置，包含软件开发和发行、市场推广、版 本迭代更新、版权管理和安全管理等内容，这些环节和商业企业的软件项目有一些相似之处，但更加注重从社区的使用者 和贡献者处得到观点和启发，并用以驱动项目未来的发展。 开源软件主体和产业链关系 源作者 软件作品 企业开源 开源基金会 绘制。 软件开源的成本效益 估算开源为企业项目节省38%的直接开发成本，其他成本和 收益也应纳入考量 经统计，企业进行软件开发的成本拆解到需求、设计、构建、测试、实施等五个环节后分别占比13%、13%、41%、23% 和10%。其中，开源能够在需求收集整理、软件构建和实施三个环节节省较高比例的成本，在软件设计、测试量个环节也 有一定降本效果，经估算，开源能够为项目节省38%的直接开发成本。对

本年度最活跃的开源组织 不同开源组织在 Issue 解决 和 PR 处理数量上的差异，反映了它 们在开发活跃度、社区参与度和 技术成熟度上的不同战略。 技术大厂主导的项目往往具有较 高的资源投入和社区管理效率， 而民间组织则可能更注重技术问 题的快速解决，并逐步吸引更多 的开发者参与贡献。 OpenHarmony openEuler openKylin MindSpore openGauss 种监管创新为开源模型的发展提供了稳定的政策环境，同时确保技术应用符合社会价值导向。比 如 《人工智能示范法 2.0（专家建议稿）》对于免费且已开源方式提供人工智能研发的个人和 组织给予减轻或免承担法律责任；《生成式人工智能服务管理暂行办法》 则明确了人工智能技 术的使用和合规要求，促进了开源模型在合规框架下良性发展。 变革 端上模型的兴起与隐私保护 随着小型模型的性能逐步增强，更多高级 AI 正转向在个人设备上运行。这一趋势不仅显著 术水 平的进步。 结合当前人工智能产业界的“人工智能+”计划，小模型在特定任务优化上的优势愈发突出， 预计将在金融、医疗和工业自动化等热门领域发挥引领作用，以更高效、更精准的方式满足多样 化需求，帮助人工智能在实际应用场景中落地。 开源多元化与应用细分 中国开源模型的发展不仅体现在技术突破上，还在生态建设中展现出巨大的活力。中国开源 模型从竞争激烈的“百模大战”逐步迈向多元化和深度细分，国内社区在今年发布了大量高质量

操作系统、数据库、中间件、AI框架底层代码按规范进行共享与协作 本篇报告研究的基础软件开源范围，是指研究“开源”中“基础软件”板块的情况。开源过程中，参与者可以共享、协作完成开发， 正好与基础软件庞大的开发量需求相契合。这种契合性促进了基础软件良性、可持续性发展，并因为基础软件对上层软件生态有支 撑作用，基础软件的开源价值远超过单一产品的范畴，其意义惠及软件产业全领域。 注释：由于暂无国内厂商主导的开源编程语言，因而不列入本报告研究范围。 杂等特点 中间件：不同系统和应用程序之间交互 与协作的桥梁 AI框架：具备构建和部署人工智能模型 的基础的全套开发工具 操作系统：是软硬件资源的资源管理者， 为用户与应用程序提供交互接口 数据库：通过对数据的访问与管理，支 持各种应用程序和业务的需求 编程语言：人与计算机交互的“语言”， 含编译器、基础编程语言、IED等 社区协作：鼓励各方在开放平台上协作 贡献，推动开源内容的发展 创新改进：通过资源共享与协作共生， www.iresearch.com.cn 软件开源规范 不同许可证对软件再发行是否需要开源有不同要求，企业需根据自身商业 需求谨慎选择开源代码使用 来源：参考可信开源合规计划，根据专家访谈、公开资料，由艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 使用开源许可证需注意的风险点 审判机关 开发者 开源许可证 “两者的契约” 开源者

家参与问卷并发表自己的想法。 通过 44 项左右问题的统计调查与分析，我们希望能够还原出当前中国开源社区的真实现状， 从而为开源的后来人提供权威的参考。 调查对象 ：覆盖开发者、社区成员、贡献者、学生、政府企业管理人员 调查内容 ：主要涵盖个人信息、工作状况、开源社区以及开发者技术 调查方法 ：以在线问卷方式搜集样本和数据，交叉对比法分析数据 推广方法 ：线上社交媒体、博客、开源社、开源中国网站 问题数量 要求来参与开源社区的占比很小。 28 专家点评 堵俊平：大部分投身开源的人不能简单视为仅仅是工作需要，更多的则是源于内在需要。例如希望发挥自身更 大的价值、喜欢社区的工作氛围或者拓展人脉，等等。把工作需要与人的需求结合起来，让每个开发者在社区 里找到归属感，开源项目才能不断吸引优秀的人才加入。 2021 中国开源年度报告 29 4.2 检索开源项目的原因 受访者们检索开源项目的原因多种多样，占比较大的原因是寻找特定功 中讨论问题，但受限于微信群的规模 以及非公开的讨论问题的方式，需要聊天机器人等辅助工具才能达成开源社区的沟通需要。 34 4.7 开源社区中重要的角色 受访者们认为开源社区中核心开发者、社区管理人员、普通开发者、布 道师都是很重要的角色，他们共同支持着社区的良好运转。 专家点评 堵俊平：大家对开源社区中各种角色的认知还有局限性，这里列出的除了代码开发就是布道，其实还有运营、 法务、营销等角色，共同构成了社区的贡献者。

authoritative reference for the later generations of open source. 调查对象 ：覆盖开发者、社区成员、贡献者、学生、政府企业管理人员 Target: Covering developers, community members, contributors, students, government and corporate [Expert Comment] 堵俊平：大部分投身开源的人不能简单视为仅仅是工作需要，更多的则是源于内在需要。 例如希望发挥自身更大的价值、喜欢社区的工作氛围或者拓展人脉，等等。把工作需要与 人的需求结合起来，让每个开发者在社区里找到归属感，开源项目才能不断吸引优秀的人 才加入。 Du Junping: Most people who engage in open source are motivated communities. 4.7 开源社区中重要的角色 / 4.7 Important players in the open source community 受访者们认为开源社区中核心开发者、社区管理人员、普通开发者、布道师都是很重要的角 色，他们共同支持着社区的良好运转。 Respondents identified core developers, community managers

(Safety)、 未来预测 (Predictions) 五个维度出发，对人工智能发展 现状和未来预期进行了深度分析。从中我们看到：  英伟达凭借各国、初创公司、大型科技公司和研究人员 对其 GPU 的巨大需求，跻身市值万亿美元俱乐部；  主要芯片供应商开发了不受出口管制影响的替代产品；  在 ChatGPT 的带领下，生成式 AI 的应用在图像、 视频、编码、语音等领域取得了突破性的进展，带动了 Enterprise”报告显示：  54% 的 AI 用户预计 AI 的最大好处是提高生产力。  77% 的受访者使用 AI 来辅助编程。其中提到的具体 应用包括欺诈检测、教学和客户关系管理。  AI 用户表示，AI 编程（66%）和数据分析（59%） 是最需要的技能。  许多 AI 采用者仍处于早期阶段：26% 的人使用 AI 不到一年，而 18% 的人已经在生产中进行了应用。 点问题” 的含义。只有这样，才能确保 LLM 能够真正解决实际问题， 而不是成为“应付式”的工具。 “应付式”问题主要表现在以下几个方面：  LLM 往往是“一刀切”的，无法根据用户的具体需求进 行个性化定制。  LLM 往往是“碎片化”的，无法提供完整的解决方案。  LLM 往往是“被动式”的，需要用户不断完善输入。 什么意思呢？就是我找 AI 是要解决实际问题的，但它往往都

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AI-Native
产品的开发⽅式，然后基于新的⽣产⽅式适配⼀套组织。以前做 产品是通过了解⽤⼾的需求设计功能，新时代需要在制造的过程中完成设计。ChatGPT
就是通过制造 完成设计，并没有先设计出来⼀堆场景再找对应的算法。Kimi
的⽤⼾⾃⼰去上传简历然后做筛选，也 是我们上线之前完全没有测试过的⽤例。 context
length。

海外独⻆兽：你觉得⽉之暗⾯还需要多少这样的⼈才？
杨植麟：客观上来说，限制我们的肯定还是供给。现在
AGI
的⼈才稀缺在于经验，但其实拥有学习能 ⼒的⼈才还是很多的。 但是需求⻆度，整个组织不能太⼤
⸺
把⾃⼰活⽣⽣⼜弄成了⼤⼚的话，很多组织优势就丢失了。所 以我们肯定还是会维持⼀个精简⾼效的组织。我觉得⼀个核⼼判断是
AGI
不需要那么多⼈。⽽且⻓期 来看，真的“拔

AMD正计划使用开源的OpenSIL代替AGESA 开放服务网格OSM（Open Service Mesh）项目已停止维护 KSOC推出业内首个实时Kubernetes安全态势管理平台 Nutanix推出Kubernetes数据管理平台 Nutanix Data Services for Kubernetes Mirantis发布轻量级Kubernetes发行版k0s v1.27 Azure AKS正式推出网络方案Azure 可扩展的云原生服务网格项目，旨在为运行在 Kubernetes上的应用程序提供简单、完整且独 立的服务网格解决方案，包括处理在Kuberne- tes集群上运行的微服务的流量管理、策略执行 和可观测性等任务，以简化应用程序的部署和 管理。OSM于2020年8月推出，同年加入云原 生计算基金会（CNCF）。不久后，该项目成为 云原生计算基金会（CNCF）沙箱级别的项目。 2022年初，OSM正式发布v1.0 真正执行。 KSOC推出业内首个实时 Kubernetes安全态势管理平台 近日，KSOC推出业内首个实时Kubernetes安 全态势管理平台。Kubernetes安全态势管理平 台可以通过实时上下文以及当前和历史信息准 确定位攻击活动，同时还可以根据集群的当前 状态提供可操作的补救措施。具体功能包括： • 实时态势管理，发现基于事件的错误配置； • 汇总并找到Kubernetes RBAC中的过度权限；

•没有网络功能； •典型产品：RCS、SCCS。 本地代码管理 •C/S 架构体系，支持网络化协作； •依赖中央存储库； •典型产品：CVS、 SVN、VSS、 TFS、 ClearCase。 集中式代码管理 •去中心化，稳定性和可用性增强； •更高效的代码协同机制； •典型产品：GitHub、GitLab、 Gitea。 分布式代码管理 基于 Git 的分布式 代码托管 具备 DevSecOps 平台 DevSecOps 延伸能力 CI / CD 包/发布管理 依赖项扫描 百科管理 项目管理 其他能力… 合并请求 代码审查 分支管理 代码仓库 Git代码托管 核心能力 新一代的代码托管平台 Gitea 的定位 遵循典型的 Git flow 工作流程 编写代码 01 创建仓库 管理员创建仓库，分支保护策略 、合并方式等，并进行初始化 02 clone Gitea 核心能力：代码仓库 仓库管理 创建和管理仓库、浏览提交历史和代码文件、审查和合并代码提交、管理协作者、 管理分支等。支持标签、Cherry-pick、WebHook、集成协作工具等。 在线编辑 在线浏览和编辑源代码、配置文件、文档等，无需安装任何软件或插件。内 置文本搜索、代码高亮、自动补全、代码折叠等。 Gitea 核心能力：分支管理 分支保护 设置对分支的访问权限，并限制对该分支的操作。