中国开源软件产业研究报告 ©2022.2 iResearch Inc. 源远·流长 2 ©2022.2 iResearch Inc www.iresearch.com.cn 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 摘要 SMS 开源与云计算：开源软件与云计算产业既有互相促进的良性合作，也有因利益纠纷带来的冲 突和矛盾。一方面，云计算产业的大量的基础软件都是开源软件，开源生态为云计算行业的 产品创新提供了持续的动力，而云服务企业的平台也为众多开源软件提供了市场分发渠道； 另一方面，由于全球范围内普遍存在云企业托管开源软件后不回馈开源社区的情况，二者的 发展理念也存在一定矛盾。 license）还需要满足关于源代码的使用和修改、关于软件传播以及公平 性、中立性等方面的诸多要求，这些要求加强了开源产业的规范性，构建了诸多开源商业模式的基础。 来源：OSI，艾瑞咨询研究院根据公开资料研究及绘制。 OSI组织对“开源”核心概念和要求的界定 关于开源软件的内容（代码） • 开源软件必须包含可理解与运用的源代码，或提供简便的获取 源代码的方式；且开源代码必须允许以源码或编辑后文件的形

©2023 iResearch Inc. 2023年中国基础软件开源 产业研究白皮书 2 目 录 CONTENTS 01 02 03 开源基础软件界定及中外发展对比 中国开源基础软件产业链及参与者洞察 中国开源基础软件产业细分领域洞察 3 开源基础软件界定 及中外发展对比 01 4 ©2023.11 iResearch Inc. 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。 来源：根据 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。 对于这四类基础软件（操作系统、数据库、AI框架、中间件），其编写者将实现功能的代码按照一定的开源规范 开放，任何人可以查看、使用、贡献，同时，使用者也要遵循一定的开源规范。 基础软件开源范畴界定 国内基础软件开源界定 基础软件 具备能衍生出并支撑 多个技术簇的一类根 技术软件，拥有技术 门槛高、衍生场景复 杂等特点 中间件：不同系统和应用程序之间交互

Open LLM 排行榜数据显示，从智谱 的 GLM 系列、阿里巴巴的 Qwen 系列到深度求索的 DeepSeek 系列，这些自主研发的模型 在国内外各项评测中表现卓越。 每个月来自中国主要研究机构和 公司的开源模型/数据集数量。 图片源自 Hugging Face 中文社 区模型社群： https://huggingface.co/spaces/ zh-ai-community/zh-model-rel 人工智能生态体系正在迅 速完善。这一趋势表明，未来中国有可能在全球人工智能领域占据更为核心的地位。 开源生态的繁荣与协作 随着开源模型影响力的提高，中国开源社区的活跃度也明显提升。无论是企业、研究机构还 是个体开发者都更加积极地参与到开源工作中。 以阿里巴巴的通义千问 Qwen 为例，据不完全统计，截止 2024 年 9 月，全球已有近 8 万基于 Qwen 的衍生模型，超越了 Meta 发者的交流和协 作，形成了国际化开源生态。 北京智源研究院和上海人工智能实验室等研究机构，通过与企业和高校合作及开源平台的建 设，建立了更完善的协作机制，从而在开源模型 (如 InternLM) 和数据集 (如 Infinity-MM) 领 域贡献了大量有影响力的基础工作和资源。 2024 年，中国开源社区涌现出众多高质量的自发研究成果。其中，MAP 团队推出的全开 源模型 Map Neo

整、准确、 全面贯彻新发展理念，统筹高质量发展和高水平安全，加快 赋能新型工业化，以抢抓人工智能产业发展先机为目标，完 善人工智能标准工作顶层设计，强化全产业链标准工作协 同，统筹推进标准的研究、制定、实施和国际化，为推动我 国人工智能产业高质量发展提供坚实的技术支撑。 到 2026 年，标准与产业科技创新的联动水平持续提升， 新制定国家标准和行业标准 50 项以上，引领人工智能产业 1000 家，标准服务企业创新发展的成效更加凸 显。参与制定国际标准 20 项以上，促进人工智能产业全球 化发展。 坚持创新驱动。优化产业科技创新与标准化联动机制， 加快人工智能领域关键共性技术研究，推动先进适用的科技 创新成果高效转化成标准。 坚持应用牵引。坚持企业主体、市场导向，面向行业应 用需求，强化创新成果迭代和应用场景构建，协同推进人工 3 智能与重点行业融合应用。 坚持 四、重点方向 （一）基础共性标准 基础共性标准主要包括人工智能术语、参考架构、测试评估、 管理、可持续等标准。 1. 术语标准。规范人工智能相关技术、应用的概念定义， 为其它标准的制定和人工智能研究提供参考，包括人工智能相关 术语定义、范畴、实例等标准。 2. 参考架构标准。规范人工智能相关技术、应用及系统的 逻辑关系和相互作用，包括人工智能参考架构、人工智能系统生 命周期及利益相关方等标准。

清华大学新闻与传播学院 新媒体研究中心 元宇宙文化实验室 @新媒沈阳 团队 ： 陶炜博士生 普通人如何抓住DeepSeek红利 p Deepseek是什么？ p Deepseek能够做什么？ ——在工作、学习、生活和社会关系中解决问题 p 如何提问？让AI一次性生成你想要的东西 卷不动了？DeepSeek帮你一键“躺赢”！ 学习太难？DeepSeek带你“开挂”逆袭！ 其对信念动态的影响。50个代理人在30天内共生成 194699条对话。 50个智能体的在线社区模拟仿真 场景3：多智能体在线社区模拟 p 为了观测偏误信息加入后50个代理意 见动态的具体呈现，研究通过依存关系 构造三个科学共识的语义图谱，并和无 偏误状态进行对比。对每个科学共识议 题，选择图中最有代表性的40个实体 （基于节点的度）。 p 在自然语言处理中，依存关系是用于描 述句子中词与词之间的关系，帮助揭示 p 偏误信息的引入导致讨论变得更加频繁， 意见分布更加多样化，表明确认偏见和 信息噪声对意见动态的显著影响。 50个智能体的在线社区模拟仿真 场景3：多智能体在线社区模拟 场景4：无人区研究+快速出成果 素数位数关系理论及其思考—— 邵宇捷 各思路具体化及 Python验算 人类提供已有参考案例（拉马努金数、 阿姆斯特朗数等） AI提出可能思路 要求AI迭代调整或人 类介入提供具体设想

LLM 集成应用的新方向，并诞生了 一个新的细分领域“LLMOps”。 七、 “提示词工程”，这是 LLM 直接催生出来的新“学科”， 它的核心在于研究人类如何与 LLM 更好地进行“沟通”， 找到让 LLM 能够准确理解人类意图的方法。提示词工程探 索如何以 LLM 可以解析的方式来表达需要它完成的任务， 寻找 LLM 的“最佳输入形式”。通过注入提示词，提示词 工程建立了一套“人机交互语法”，来更精准地向 数据库、CodeGeeX 与 Comate 的 AI 编程、对 LLM Prompt 的研究、OneFlow 的深度学习框架。 值得一提的还有华为的盘古大模型，其中盘古气象大模型是 首个精度超过传统数值预报方法的 AI 模型，速度相比传统 数值预报提速 10000 倍以上，能够提供全球气象秒级预 报。盘古大模型的研究成果在国际顶级学术期刊《自然》正 刊发表，获得国际学术界的认可。 年底，零一万物推出的 State of AI Report 2023”报告，从研究进展 (Research)、行业局 势 (Industry)、政策影响 (Politics)、安全问题 (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；

DeepSeek：从入门到精通 @新媒沈阳 团队 ：余梦珑博士后 清华大学新闻与传播学院 新媒体研究中心 元宇宙文化实验室 • Deepseek是什么？ • Deepseek能够做什么？ • 如何使用Deepseek？ DeepSeek是什么？ AI + 国产 + 免费 + 开源 + 强大 • DeepSeek是一家专注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应 发现模式或因果关系 问题 + 数据/信息 + 分析 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 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； ③ 重新计算p值并判断显著性。" �实战技巧： 分析需求 "分析近三年新能源汽车销量数据（附CSV），说明：

板等因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。 数据挖掘 Claude 3.5 sonnet 基于数据集，在整体数据概括后提供多个 深入数据挖掘方向，根据需求输入研究倾 向，高效生成多个维度的数据分析，语言 简洁，挖掘深度较浅。 Kimi k1.5 提供数据的潜在用途方向，深入分 析过程中，从多个维度（如时间、 语言、地区）深入挖掘数据意义和 关联性，进一步总结趋势结论并提 • 故事化数据呈现：借助o3mini将数据以 故事的形式呈现，增强数据的可读性和吸引力， 帮助公众理解复杂的科学和技术知识。 • 复杂数据模式识别：借助o3mini高效分 析复杂数据，帮助科学研究和工程领域发现 模式和规律，如天文学中的星系演化或地质 学中的地震数据分析。 • 多源数据融合分析：在智能交通和城市 规划中，o3mini有助于将不同来源的数据 （如交通流量、气象数据等）进行融合分析， 数据分析中，o3mini可以实时将数据以可视 化的方式展示，并支持用户与数据进行交互。 二 要怎么做？ 撰写文章标题指令 指令：我想让您担任学术期刊编辑，我将向您提供一份手稿摘要，您将向我提供 5 个好的研究论文英文标题，并解释为什 么这个标题是好的。请将输出结果以 Markdown 表格的形式提供，表格有两列，标题为中文。第一列给出英文标题，第二 列给出中文解释。以下文本为摘要： 【指令后加上文章的摘要】。

发现模式或因果关系 问题 + 数据/信息 + 分析 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 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； ③ 重新计算p值并判断显著性。" �实战技巧： 分析需求 "分析近三年新能源汽车销量数据（附CSV），说明： 创建适应不同场景的元提示语 批判性思考 客观评估AI输出，识别潜在偏见和错误 设计反事实提示语，测试AI理解深度 构建验证机制，确保AI输出的可靠性 创新思维 探索非常规的提示语方法 结合最新AI研究成果，拓展应用边界 设计实验性提示语，推动AI能力的进化 伦理意识 在提示语中嵌入伦理考量 设计公平、包容的AI交互模式 预防和缓解AI可能带来的负面影响 掌握提示语设计：AIGC时代的必备技能

间使用的评估平台由Scale AI负责开发。 近日，微软发布了一个补丁，用于修复Secure Boot绕过漏洞。在2023年1月份，微软释出补 丁修复了编号为CVE-2022-21894的漏洞，但 攻击者很快找到了绕过方法。本次释出的补丁 修复了新漏洞CVE-2023-24932。微软称，该 漏洞可能被拥有物理访问系统或管理员权限的 攻击者所利用。该修复措施与许多优先级较高 的Windows修复措施存在显著差异，新补丁不 型，才能解决这些模型中的各种问题。”通过对 人工智能模型组开展最大规模的红队演习，AI Village和DEF CON希望能培养出处理人工智能 系统漏洞的研究者社区。事实证明，大语言模型 的锁定难度远超想象，部分原因在于所谓“提示 词注入”技术。人工智能研究员Simon Willison 详细介绍了提示词注入的危险，这种技术可以令 语言模型偏离正轨，执行创建者想要回避的操 作。在DEF CON大会期间，参与者将通过主办方 在被越来越多的国家使用。 2020年，它被日本Code for Japan组织引入。首 先应用在日本加古川市，现已在其他几个城市得 到应用。Decidim平台的首个日本版本主要由日 本东京大学先端科学技术研究中心的Yoshimura 教授和Code for Japan组织的代理主任Hal Seki负 责。现已将源代码上传至其创建的GitHub公开存 储库中，使当地社区能够利用该平台。 Code for Japan组织致力于在日本公共部门中推