2021 网易数帆 领先的数字化转型技术与服务提供商 网易数帆是网易集团旗下 TO B 企业服务品牌，定位于领先的数字化转型 技术与服务提供商，为客户提供创新、可靠的国产软件基础平台产品及相 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 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 各行业客户的验证。目前已服务各领域头部客户百余家，包括工商银行、 浙商银行、银监会、人保金服、深圳证券交易所、华泰证券、名创优品、 古茗、百胜集团 通院大数据技术标准推进委 员会成员”、“信创工委会成员”等机构资质。同时，网易数帆积极推动跨厂 商的数字化技术融合发展，与AWS、阿里云、百度云、华为鲲鹏云计算、 浪潮、新华三等多家企业完成技术兼容性认证。 数帆使命：帮助所有客户成功实现数字化转型 数帆愿景：成为客户首选的数字化转型技术与服务提供商 关于数帆 01 企业篇 数帆历程 关于数帆 数帆实力 荣誉资质 客户名录

2024:大模型背景下知识图谱的理性回归 77 | 人工智能与处理器芯片架构 89 | 大模型生成代码的安全与质量 93 | 2024 年 AI 大模型如何影响基础软件行业中 的「开发工具与环境」 98 | 推理中心化：构建未来 AI 基础设施的关键 Part 1：中国开源开发者生态数据 04 | Gitee 数据篇 Part 3：国内 GenAI 生态高亮瞬间 104 | 中国 GenAI 消费应用人气榜 同时，「民间」开源组织虽然在 关注度上不及大厂主导的项目， 但它们在某些技术细分领域中却 拥有非常强的影响力和活跃的开 发者社区。 两者的不同发展模式相互补充， 共同推动了国内开源生态的繁荣 与多样化。 最受关注开源组织指2024年获得 Star 数最多的开源组织（成员5人及以上） 8 / 111 本年度最受开发者喜爱的开源组织 最受喜爱开源组织指2024年获得 Star 数最多的开源组织（成员5人及以上） 5B 模型通过与 高通 GenAI 扩展的联合优化，在搭载骁龙 8 Gen 4 处理器的手机上实现了每秒 65 个 tokens 的推理速度，接近人类语音的平均输出速率。尽管存在电池续航和内存占用过大等挑战， 端上模型代表了 AI 技术隐私保护和成本优化的未来方向。中国在这一领域的探索，为行业提供 了宝贵经验。 推理扩展法则的潜力释放 通过推理扩展法则，模型性能可通过延长“思考时间”而进一步优化。这一技术模拟了人类

通常会提供更广阔的开发者交流平台，提升开发者 能力水平；3）开源社区评估机构可对开源社区进行评分，辅助开发者选择要参与的开源项目；4）开源产业联盟往往会对行业贡献 技术指标、开源规范等，引导行业专业化发展。 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。 开源产业链 运营： 发起者为运营者 开源技术论坛\开源社区评估机构\开源产业联盟 提供参与者交流的平台，推动开源技术发展、打造最佳实践 使用开源项目 27.8% 参与代码贡献 18.2% 参与传播开源项目 13.8% 参与文档相关贡献 10.9% 参加开源兴趣小组 8.9% 协助社区活动举办 5.5% 维护基于开源商业化项目 5.2% 开源布道者 4.5% 参与开源社区运营工作 4.4% 其他 0.9% 开源社区中，使用者比例最高，使用开源软件、发掘开源代码是大多 数开发者加入开源项目的起点，随着与社区的绑定不断加深，使用者 个人开发者以爱好为导向，企业开发者重视商业化价值 以开发者属性分类，开源开发者可分为个人开发者、企业开发者。这两种类型群体在参与开源项目的过程中，行为上有明显差异。 个人开发者多数同时也是企业中的程序开发人员，在业余时间选择开源社区丰富自身知识储备，以兴趣为导向提供代码改进建议。 企业开发者旨在实现商业收益，选取优秀开源代码，并根据自身的行业Knowhow，在其上二次开发产出定制化的行业发行版本。 来源：根

Software Architecture（AGESA）固件的计划。新固件 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 注释：OpenSIL的全称为“Open-Source Silicon Initialization Library”（开源硅初始化库），作 为一套开源解决方案，使用标准行业语言编写， 不但可以实现AGESA的各种传统功能，还有轻量 化、简单、透明、安全、扩展灵活等优势。 全球开源态势洞察｜第十期 02 01 行业发展 Nutanix推出Kubernetes 数据管理平台Nutanix 了其轻量级开源Kubernete发行版的最新版本 k0s。新版本与全新的Kubernetes 1.27版本 兼容，并进行了各种其他改进和错误修复，版 本特性更新如下： • 兼容Kubernetes1.27； • 支持容器插件，如WebAssembly（WASM） 和gVisor容器沙箱； • k0s将用自建的镜像来运行所有的系统组件； • 支持控制Helm chart的安装顺序。 全球开源态势洞察｜第十期 03

统的模型训练和应用模式，转向以 Agent 为中心的智能 化模式。LLM Agent 打破了传统 LLM 的被动性，使 LLM 能够主动学习和执行任务，从而提高了 LLM 的应用 范围和价值；它为 LLM 的智能化发展提供了新的方向， 使 LLM 能够更加接近于人类智能。 九、 AI 原生，目前还没有明确的定义，大致是说，不同于当前 各种应用在原本的基础上增加 AI 能力，使其智能化，但 它的智能只充当了“辅助”角色；在 切入，但实际上或多 或少与 GenAI 脱不开关系。 2023 年国内 LLM 发展活跃，从最初的百度文心一言“硬 刚”ChatGPT，到后来各式各样的大模型与产品出现，覆 盖了不同的领域和场景，构建了多元化的大模型生态。 大模型方面，百花齐放：百度的文心一言、抖音的云雀大模 型、智谱 AI 的 GLM 大模型、中科院的紫东太初大模型、 百川智能的百川大模型、商汤的日日新大模型、MiniMax 的 不到一年，而 18% 的人已经在生产中进行了应用。  16% 从事 AI 工作的受访者表示正在使用开源模型。  意外结果、安全性、公平性、偏见和隐私是采用者测试 的最大风险。 工业和信息化部赛迪研究院数据显示，目前，我国已有超 过 19 个大语言模型研发厂商。其中，15 家厂商的模型 产品已经通过备案，预计今年我国大语言模型市场规模将 达到 132.3 亿元，增长率将达到 110%。到

管控需求，同时需要兼顾海量资产的纳管和⾼可⽤，堡垒机是其必备的 IT 安全组件。 互联⽹ 互联⽹⾏业拥有⼤量的异构云资产，并持续追求 IT 系统运维的安全和⾼效，是堡垒机⼀直以来的忠实⽤户群体。 医疗医药 医疗医药⾏业的信息化⽔平呈现⾼速发展的态势，IT 资产规模快速扩张，迫切需要通过堡垒机实现⼤规模 IT 资产的统⼀管 理与安全运维。 房地产及酒店 房地产和酒店⾏业的业务系统通常随业务经营场所分布式构建，IT 基础设施⾼度分散，需要通过堡垒机实现 Lion Razor Magnus Kael Tinker Panda KoKo Linux、命令⾏数据库等连接管理； Lion 浏览器图形化连接管理 Windows 资产； Razor 传统客户端连接管理 Windows 资产； Chen 浏览器图形化连接管理数据库； Magnus 传统客户端连接管理数据库资产； Kael 连接管理 GPT 资产； Tinker 基于 Windows 操作系统的应⽤发布连接管理； Terminal Linux Web Terminal Windows Web Terminal 特⾊功能⼀ SFTP Web Terminal DB Web Terminal（Chen） ⽆需插件 ⼿机访问 JumpServer 堡垒机 特⾊功能⼀ ⼴泛的多云管理⽀持 ⾃动同步与纳管 特⾊功能⼆ JS - 1 统⼀存储 缓存 A.jms.com 离散⼊⼝分布式部署⽅案

更加惊⼈的速度增⻓（192% / 162%）。 ⼀⽅⾯，是开源这么多年⼀直持续的上升势头。⽽另⼀⽅⾯，则是我们的⼀个猜测：疫情以 来，越来越多的⼈开始远程办公，事实上促进了更多的⼈有机会“斜杠化”，也就是在⼀台电脑 ⾯前⽅便地切换多种身份，以异步的⽅式处理多种事务，从⽽增加了开发者参与开源的时间和 机会。 当然，同样由于远程办公，虚拟世界在⼈类⽣活中的占⽐，变得更⼤了。这样是否更好，还会 Good）”作为年会的主题，也获得了众多讲师、参会者与赞助⼚商的⼀致认同。 但是，接下来应该怎么发展呢？为了抗击疫情⽽凝聚起来的⼈，创造的项⽬，积累的经验，总 结的教训，应该如何“整理、封装、模块化”，并为了今后的各种意外，做好准备呢？这些都是 值得⻓期思考并改进的领域。 作为⼀份⼒图完整、客观、全⾯、丰富的报告，值得探讨的问题当然不⽌上述这些，也欢迎朋 友们阅读下⾯的报告，并随时与我们交流。 数据和其它⼀些公开发布的统计报告，我们有如下⼀些重要发现：  开源参与者的主⼒依旧是 20-39 岁⼈群，相⽐去年⽐例仍在上升，⽽在开源社区的年龄 分布中，20-30 岁⼈群占据了 64%，说明开发者的年龄仍在趋于年轻化；  相较于 2019 年，今年参与调研的开发者中，还未⼯作的⼈群占了绝⼤部分，从参与者从 事领域和职位分布也可以看出，这些“还未⼯作”⼈群多数指向学⽣群体，这和当前社会普 遍追求更⾼学历深造

…………………………………………………………………………… 34 4.8 一个项目的哪些特征对于您留下成为项目贡献者的重要度评级 ……………………………… 35 4.9 开源项目是否集成 RPA（机器人流程自动化） ………………………………………………… 36 4.10 开源活动 ………………………………………………………………………………………… 37 4.11 聊天运维工具 …………………………………………………………………………………… 开源安全与合规 …………………………………………………………………………………… 70 3 总结 ………………………………………………………………………………………… 71 2021 中国开源年度报告商业化篇 ………………………………………… 73 1 概述 ………………………………………………………………………………………… 74 2 开源软件商业化成功的底层驱动因素 …………………………………………………… 开源模式商业优势 ………………………………………………………………………………… 76 2.3 开源软件商业化模式发展历程 …………………………………………………………………… 80 3 开源软件公司商业化路径选择 …………………………………………………………… 83 3.1 开源软件商业化可以选择的路径和案例 ………………………………………………………… 84 3.2 开源项目的 life cycle

这份问卷是每年中国开源年报的重要一环，不基于调研的分析报告不过是纸上谈兵。问卷从两 个角度展开，其中包括个人信息（包括工作信息和开发者技术信息）和开源社区参与情况，与 往年不同的是，今年我们加入了开源社区度量和开源商业化相关的话题，欢迎大家参与问卷并 发表自己的想法。 This questionnaire is an essential part of the annual China Open Source Report 3.5 公司购买开源产品的决策 / 3.5 Company's decision to purchase open source products 公司在购买开源产品（基于开源项目的商业化产品）时，多由工程团队负责人（技术总监/架 构师/TL）来进行产品的选择，而且在同类型软件的购买中，半数的人会考虑软件供应商对开 源社区的贡献，但不是主要的考虑因素，只有在产品性能差别不大时，才会选择对开源社区贡 there is little difference in product performance. 【专家点评】/ [Expert Comment] 姜宁：这里的开源产品是指基于开源项目的商业化产品吧！大部分的情况下，开源项目的 选型是由在一线的开发人员决定的，但是由于公司决策链的关系，商业产品的购买还是要 通过公司领导，工程团队负责人进行决策。 Jiang Ning: Are the

强化学习⽅⾯。团队成员作为⼀作提出了基于关系学习的少样本⽅法，得到斯坦福⼤学、 Google、MIT、Amazon等团队的使⽤和扩展，并获得过OpenAI
RL联创及负责⼈John
Schulman亲⾃邀请加盟。
iv. 基础设施⽅⾯。团队核⼼成员曾带领数⼗⼈从零开发世界领先的深度学习框架，也具备数千 卡集群全⾃动化硬件运维告警、数百亿特征检索、⼤规模（数⼗PB数据、百万台机器）分 布式系统数量级性能优化的经验。

和智能助⼿
Kimi，⽀持
20
万字的输⼊。做“⻓”是因为杨植麟判断
AI-Native
产品的终极价值是提 供个性化的交互，⽽
lossless
long-context
是实现这⼀点的基础
⸺
模型的微调⻓期不应该存在， ⽤⼾跟模型的交互历史就是最好的个性化过程，历史上每⼀代技术都是在提升
context
length。
杨植麟⾝上的标签有天才
AI
科学家、连续创业者……在这次深度访谈中，他再次证明⾃⼰是个真 构，但今天其实很多架构已经不满⾜这两条 了。transformer
在已知的
token
space
符合这两条，但放⼤到⼀个更通⽤的场景，也不太符合。数据 也是⼀个⽣产要素，包括整个世界的数字化，和来⾃⽤⼾的数据。 所以在很多核⼼⽣产要素中，通过改变其他的⽣产要素，可以让算⼒利⽤率变⾼。 同时，针对“登⽉”，算⼒肯定要持续增⻓。今天能看到最好的模型是
10
的
25
到
26
次⽅
FLOPs
这