能够自主分析情况，实时做出决策 创造力 限于模式识别和优化，缺乏真正的创新能力 能够生成新的创意和解决方案，具备创新能力 人机互动能力 按照预设脚本响应，较难理解人类情感和意图 更自然地与人互动，理解复杂情感和意图 问题解决能力 擅长解决结构化和定义明确的问题 能够处理多维度和非结构化问题，提供创造性的解 决方案 伦理问题 作为受控工具，几乎没有伦理问题 引发自主性和控制问题的伦理讨论 CoT链式思 方法 触发因果链推导与假设验 证 表层总结或分类 3. 创造性需求 需生成新颖内容（文本/ 设计/方案） 主题 + 风格/约束 + 创新 方向 结合逻辑框架生成结构化 创意 自由发散，依赖示例引导 4. 验证需求 需检查逻辑自洽性、数 据可靠性或方案可行性 结论/方案 + 验证方法 + 风险点 自主设计验证路径并排查 矛盾 简单确认，缺乏深度推演 5. 执行需求 严格按指令执行，无自主优化 提示语示例 决策需求 验证性需求 "为降低物流成本，现有两种方案： ①自建区域仓库（初期投入高，长期成本低） ②与第三方合作（按需付费，灵活性高） 请根据ROI计算模型，对比5年内的总成本并推荐最优 解。" �实战技巧： "以下是某论文结论：'神经网络模型A优于传统方法B'。 请验证： ① 实验数据是否支持该结论； ② 检查对照组设置是否存在偏差；

能够自主分析情况，实时做出决策 创造力 限于模式识别和优化，缺乏真正的创新能力 能够生成新的创意和解决方案，具备创新能力 人机互动能力 按照预设脚本响应，较难理解人类情感和意图 更自然地与人互动，理解复杂情感和意图 问题解决能力 擅长解决结构化和定义明确的问题 能够处理多维度和非结构化问题，提供创造性的解 决方案 伦理问题 作为受控工具，几乎没有伦理问题 引发自主性和控制问题的伦理讨论 CoT链式思 方法 触发因果链推导与假设验 证 表层总结或分类 3. 创造性需求 需生成新颖内容（文本/ 设计/方案） 主题 + 风格/约束 + 创新 方向 结合逻辑框架生成结构化 创意 自由发散，依赖示例引导 4. 验证需求 需检查逻辑自洽性、数 据可靠性或方案可行性 结论/方案 + 验证方法 + 风险点 自主设计验证路径并排查 矛盾 简单确认，缺乏深度推演 5. 执行需求 严格按指令执行，无自主优化 提示语示例 决策需求 验证性需求 "为降低物流成本，现有两种方案： ①自建区域仓库（初期投入高，长期成本低） ②与第三方合作（按需付费，灵活性高） 请根据ROI计算模型，对比5年内的总成本并推荐最优 解。" �实战技巧： "以下是某论文结论：'神经网络模型A优于传统方法B'。 请验证： ① 实验数据是否支持该结论； ② 检查对照组设置是否存在偏差；

协作与创新，还能推动技术的普惠化，让更多的 24 / 111 人能够平等地享受人工智能带来的便利与机遇。 在未来，中国开源模型有望继续引领全球技术进步，为全人类的智能化生活提供更丰富的解 决方案与可能性。我们希望看到更多来自中国的开源 AI 团队“出海”，积极融入和参与全球人 工智能生态，勇于在全球市场发声，通过开放协作推动技术边界的不断拓展，共同构建一个更加 包容、多元与可持续发展的人工智能的未来。 111 大模型充当智能体的“大脑”，负责对任务进行理解、拆解、规划，并调用相应工具以完成 任务。同时，通过记忆模块，它还能为用户提供个性化的服务。 智能体为什么是“算力墙”前 AI 产品的最优解决方案？这一问题的底层逻辑包含两个方面。 1. LLM 是目前已知最好的智能体底层技术。 智能体作为学术术语由来已久，从上世纪的“符号、专家系统”【1】，到十年前风头无两的 强化学习（代表作 AlphaGo【3】），再到现在的 擎弥补了大模型的知识缺陷，实现了 1+1>=2 的效果。 RAG 可以被理解为智能体的最简单形式。未来的智能体可以实现多种工具的混合使用，甚 至多智能体协作，这不是猜想，我们已经在学术界看到了惊艳的早期方案【6，7】。 “四把钥匙”解锁潜力 31 / 111 1. 领域模型小型化、平台化会成为新趋势。 “算力墙”是一方面因素，但基座模型的趋同化和运营成本是源动力。GPT、Claude、Gemini

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 CNI Overlay 02 02 02 03 03 03 Envoy Gateway v0.4发布 OpenYurt v1.3.0发布 Rainbond v5.14.0发布 Prometheus 微软将用近一年时间完成对0-day Secure Boot漏洞的修复工作 06 06 04 开源热点 芬兰南萨沃计划建立开源能力中心 Decidim参与式民主的开源平台正在被日本广泛使用 图林根继续支持开源替代方案 07 07 08 09 10 11 16 06 开源创业企业 PingCAP平凯星辰 07 开源报告 开源软件国家情报报告-捷克 05 开源法律速览 案例分享：全国首例GPL抗辩获得支持案 将经历四个阶段的开发周期预计到2026年开始 投入使用。 OSM（Open Service Mesh）是一个轻量级、 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

我国大语言模型市场规模有望达到 600 亿元。 十二、 如果要指出当前 LLM 种种“不成熟”中我最关切的，我会 说“LLM 解决方案”。 当前 LLM 行业面临的一个大方向上的问题是：还没有很好 地从“解决方案”的角度去做技术或者应用。 所谓“解决方案”，是指在设计和开发 LLM 技术和应用时， 首先明确用户的目标，然后围绕目标进行技术研发和应用设 计，并且它带有“整体解决”、“解决的不只是某个单点问题” 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 是给我“应付”一下，直接交货了事了，而不善于去追问本质， 去了解细节， 闻问切”全套去引导，了解具体情况，最终再给出切实可行的 解决方案。 但回过头来想想，这个话题可深可浅，往浅了说，当前 LLM 产品可以帮助人类翻译、润色一段文字、提炼论文核心内容， 这本身也是较为完整的解决方案；当前 LLM Agent、 LLMOps，甚至只是说开发者的各种“工程化组合骚操作”， 实际上已经可以把不同模型、不同模态、不同工具和知识源整 合，正是在往“提供更完整的解决方案”这一方向上的发展。 1 1

是核心竞争力。利用提示词创造知识，引领创新、明确 方向，成为社会与个人竞争力的关键。 p 选择中的再创造 面对AI提供的多种解法，人类需具备批判性思维与逻辑判断能力，通过选择最优答案，实现解决方案的创新 性再生。 p 智慧赋能的决策力 提出问题与甄别答案的能力，使人类在信息爆炸与AI辅助的时代，通过决策行为实现价值创造，成为社会发 展的持续动力。 善用DeepSeek的两大关键：提出问题 情感分析 文本分类 图像理解 跨模态转换 专业建议 任务分解 情感回应 上下文理解 对话能力 多轮对话 数学运算 逻辑分析 能力图谱 诗歌创作 语音识别 指令理解 方案规划 实体识别 l 文本创作 文章/故事/诗歌写作 营销文案 、广告语生成 社交媒体内容（如推文 、帖子） 剧本或对话设计 l 摘要与改写 长文本摘要（论文 、报告） 如何使用DeepSeek解决工作中的问题 “卷不动了？让DeepSeek帮你一键‘躺赢’！” 场景1：1小时内写完一个1万字的项目书 场景：下午3点，你突然接到领导通知：“今晚4点前必须交一份10000字的智能物流园区项目方案书，客户临时提 前会议！”你大脑一片空白——手头只有零散的会议记录、几份过时的模板，且对“智能物流”技术细节不熟。电 脑右下角显示时间：3:05 PM，你手心冒汗，疯狂翻找资料，但文档光标始终停留在标题页……

以在原理图中更改，并通过重新生成网表并再次在 pcbnew 中 读取，在 pcbnew 中更新。 Pcbnew 提供了一种设计规则检查（DRC）工具，可防止布线和焊盘间隙问题，并防止网络/原理图中未连接的网络连 接。使用交互式布线时，它会持续运行设计规则检查，并有助于自动布线各个布线。 Pcbnew 提供了一个飞线显示器，一条连接封装焊盘的飞线连接在原理图上。这些连接在布线和封装移动时动态移动。 GitHub 请求 GitHub 插件可能很慢，因为它必须先从 Internet 下载所有库才能使用它们。 Nginx 可以用作 GitHub 服务器的缓存，以加快封装的加载速度。它可以安装在本地或网络服务器上。在 “pcbnew/github/nginx.conf”的 KiCad 源代码中有一个示例配置。最直接的方法就是使用这个和“export KIG- ITHUB=http://my_se 封装库可以全局定义，也可以专门定义到当前加载的项目。用户全局表中定义的封装库始终可用，并存储在用户主文 件夹的“fp-lib-table”文件中。即使没有打开项目网表文件，也可以随时访问全局封装库。项目特定的封装表仅对当 前打开的网络列表文件有效。项目特定的封装库表保存在当前打开的板文件路径中的文件“fp-lib-table”中。您可以 在任一表中自由定义库。 每种方法都有优点和缺点： • 您可以在全局表中定义所有库，这意味着它们将在您需要时始终可用。

注释的任何更改都可以在原理图中更改，并通过重新生成网表并再次在 pcbnew 中读取，在 pcbnew 中更新。 Pcbnew 提供了一种设计规则检查（DRC）工具，可防止布线和焊盘间隙问 题，并防止网络/原理图中未连接的网络连接。 使用交互式布线时，它会持续 运行设计规则检查，并有助于自动布线各个布线。 Pcbnew 提供了一个飞线显示器，一条连接封装焊盘的飞线连接在原理图上。 这些连接在布线和封装移动时动态移动。 GitHub 请求 GitHub 插件可能很慢，因为它必须先从 Internet 下载所有库才能使用它们。 Nginx 可以用作 GitHub 服务器的缓存，以加快封装的加载速度。 它可以安装 在本地或网络服务器上。 在“pcbnew/github/nginx.conf”的 KiCad 源代码中有一 个示例配置。 最直接的方法就是使用这个和“export KIGITHUB=http://my_serv 加载的项目。 用户全局表中定 义的封装库始终可用，并存储在用户主文件夹的“fp-lib-table”文件中。 即使没 有打开项目网表文件，也可以随时访问全局封装库。 项目特定的封装表仅对 当前打开的网络列表文件有效。 项目特定的封装库表保存在当前打开的板文 件路径中的文件“fp-lib-table”中。 您可以在任一表中自由定义库。 每种方法都有优点和缺点： 您可以在全局表中定义所有库，这意味着它们将在您需要时始终可用。

现数据纠错、数据整合、格式转换、特征提取等。 对数据进行诊断、预测、关联、聚类分析，常用于问题 定位、需求预测、推荐系统、异常检测等。 对数据进行分类、社交网络分析或时序模式挖掘，常用 于客户细分、信用评分、社交媒体营销、股价预测等。 将数据转化为统计图、热力图、网络关系图、词云、树形 图等，用于揭示数据中蕴含的模式、趋势、异常和洞见。 本质：以多agent实现从数据采集到可视全流程 模型特点 Claude 任务  Open AI o3mini的数据可视化能力突出，能够直接高效地生成多种类型可视化图表，准确度高；  DeepSeek R1、Kimi k1.5均能基于分析结果提供多种可视化图表绘制方案，但都需要依靠运行 Python代码才能完成绘图任务，部分代码会出现错误 Open AI o3mini 能够直接调用DALLE，根据分析结果和任务需求高效绘制各类可视化图 表，部分较为复杂的图表可能出现数据错误或无法生成的情况。 代码复制到本地运行。 Kimi k1.5 结合数据样本和分析结果，提供多种可视化 图表绘制方案及对应代码，需采用Python代 码完成绘图任务。大样本会省略数据；小样 本不省略数据。  年龄分布直方图、票价分布箱线图（展示不同船票等级的票价分布） DeepSeek R1 能够结合数据样本和分析结果，提供多种可 视化图表绘制方案，但暂时不能直接绘制出 可视图表，需要将对应的绘图代码复制到本 地运行制作图表。

代码 审核 开源 开发 生态 合作 法务 合规 开源企业发起者内的多组织协作 开源开发 战略合作 社区运营 代码审核 软件优化 选择适合开源项目的开源协 议，依据企业对项目的开源 方案审定协议中个别条款 向上对接高校及研究机构， 加紧基础技术共建；向下对 应发行版ISV厂商，将软件向 更多行业及场景渗透 规划开源软件迭代方向，包 括但不限于软件特性增加、 现有功能增强、Bug修补， 开资料，由艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 开放原子开源基金会 技术指导 营销指导 项目指导 用户指导 项目工作委员会 开源战略咨询：帮助企业制定开源战略布局，规划开源成功路 径，提出开源实施方案 开源法律赋能：提供开源许可证翻译，完成评审并发布。组织开 源法律书籍翻译，公益课程及合规论坛 开源项目运营：支持开发者社区运营，促进项目生态建设。拓展 开源生态链，汇聚企业、个人、组织参与开源项目。 社区治理类板块，更好的发挥了社区的“网络效应”，实现人才生态 的“源远流长”。 来源：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。 操 作 系 统 开 源 社 区 常 见 小 组 分 布 操 作 系 统 适 配 生 态 概 览 技术类 语言 基础功能 中间件 图形/桌面 架构/内核 云原生基础设施 安全 测试 行业解决方案 治理类 职能组织 社区基础设施