码流程，研发人员更多是提需求，由 LLM 和智能体实现自主编程的过程。 图 2 由 LLM 和智能体实现自主编程的过程 随着大模型技术的迅速发展，在今年，我们明显能感到，AI 已从单一的辅助工具，逐渐演 变为软件开发人员不可或缺的助手或伙伴。 除了前面已介绍的 Cursor、Composio SWE-Kit、OpenHands CodeAct 等工具之外，国 内主要使用 chatGPT、GitHub co 还有一点就是上半年加我微信好友的很多独立开发者或在职的个人，多半也已经在寻觅了半 年机会之后放弃了继续探索，这一点在和他们交流，以及他们朋友圈的内容变化中可以明显感知。 49 / 111 图：技术采用生命周期。现阶段的 AI 大模型市场似乎正处于过高期望之后的下坡过程中 但是这并不是坏事，上图已经告诉我们，这是必然规律。 （二）价值开始显现 目前还奔跑在 AI 大模型应用赛道的公司，很多已经开始创造出客户价值，有了自己的优势。 2023 年相比，2024 年 AI 在软件工程中的应用已经变得更加广泛和深入。这一趋势体现 在 AI 编程工具的进化上，主要体现在以下几个方面： 全面探索：AI 从辅助开发人员扩展到覆盖软件开发的整个生命周期，从需求分析到运维管 理，每个阶段都显著提升了效率和质量。 演进路径：AI 工具从个体使用扩展到团队和组织层面。个体使用的 AI 工具如 AutoDev，团 队助手如 Haiven，以及组织层面的

4 中国的开源软件产业发展洞察 4 ——《大教堂与集市》中文版，机械工业出版社 好的软件作品，往往源自于开发者的个人需要——按说这是显而易见的（正如 老话说“需要是发明之母”），但太多的软件开发人员并不需要也不热爱他们 正在开发的软件，他们把编程当差事，为的只是拿薪酬。Linux世界里可不是 这样——也许这可以解释为什么Linux社区里原创软件的平均质量是如此之高。 5 ©2022 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 开源软件的发展理念（一） 与世界上绝大多数商品不同，使用一款软件不仅不会损耗它 的价值量，还有可能为之带来增长 开源软件理念的前身是美国计算机软件产业起步之时就在软件开发者群体中流传的“自由软件”理念，彼时这些开发者认 为软件不应该成为一种私有财产，而应该被公开成为公共资源，这样做的好处在于通过让海量的用户对软件进行使用和反 馈来帮助开发者进行产品升级——这是一种 构，本报告后文将有进一步介绍。 2010年之后互联网经济进入蓬勃发 展期，云计算、大数据计算、AI等 新兴技术的发展越来越多地开始基 于开源技术，开源对于企业打磨产 品、构建生态的战略意义也开始突 显 一种开放、非私有的软件开发 和运营方式的探索 • 但以美国市场为代表，80-90年代期间 软件产业加速发展，其商业价值已经 非常可观。此时市场更需要的是一种 结合自由软件所蕴含的创新性理念与 私有软件的创新性理念与私有软件的

方面的测试及评估的指标要求，包括与人工智能相关的服务能力 成熟度评估，人工智能通用性测试指南、评估原则和等级要求， 企业智能化能力框架及测评要求等标准。 4. 管理标准。规范人工智能技术、产品、系统、服务等全 生命周期涉及的人员、组织管理要求和评价，包括面向人工智能 组织的管理要求，人工智能管理体系、分类方法、评级流程等标 准。 5. 可持续标准。规范人工智能影响环境的技术框架、方法 和指标，平衡产业发展与环境保护，包括促进生态可持续的人工 5. 智能服务标准。规范基于大模型、自然语言处理、智能 语音、计算机视觉等人工智能技术提供的服务，包括模型即服务 平台技术要求和评测方法等标准，以及面向特定场景的人工智能 应用服务，如智能软件开发、智能设计、智能防伪等标准。 （五）赋能新型工业化标准 赋能新型工业化标准主要包括研发设计、中试验证、生产制 造、营销服务、运营管理等制造业全流程智能化标准，以及重点 行业智能升级标准。 安全标准。规范人工智能技术、产品、系统、应用、服 务等全生命周期的安全要求，包括基础安全，数据、算法和模型 安全，网络、技术和系统安全，安全管理和服务，安全测试评估， 安全标注，内容标识，产品和应用安全等标准。 2. 治理标准。结合人工智能治理实际需求，规范人工智能 的技术研发和运营服务等要求，包括人工智能鲁棒性、可靠性、 可追溯性的技术要求与评测方法，人工智能治理支撑技术；规范 人工智能全生命周期的伦理治理要求，包括人工智能伦理风险评

及在不同行业领域 应用场景，梳理人工智能技术本身，及其在应用过程中面临的各种安全风险 隐患。 2.2 技术应对措施方面。针对模型算法、训练数据、算力设施、产品服务、 应用场景，提出通过安全软件开发、数据质量提升、安全建设运维、测评监测 加固等技术手段提升人工智能产品及应用的安全性、公平性、可靠性、鲁棒性- 3 - 人工智能安全治理框架 的措施。 2.3 综合治理措施方面。明确技术研发机构、服务提供者、用户、政府 安全开发应用指引方面。明确模型算法研发者、服务提供者、重点 领域用户和社会公众用户，开发应用人工智能技术的若干安全指导规范。 3. 人工智能安全风险分类 人工智能系统设计、研发、训练、测试、部署、使用、维护等生命周期 各环节都面临安全风险，既面临自身技术缺陷、不足带来的风险，也面临不当 使用、滥用甚至恶意利用带来的安全风险。 3.1 人工智能内生安全风险 3.1.1 模型算法安全风险 （a）可解释性 途管理，对特定人群及场景下使用人工智能技术提出相关要求，防止人工智能 系统被滥用。对算力、推理能力达到一定阈值或应用在特定行业领域的人工智 能系统进行登记备案，要求其具备在设计、研发、测试、部署、使用、维护等 全生命周期的安全防护能力。 5.2 建立人工智能服务可追溯管理制度。对面向公众服务的人工智能 系统，通过数字证书技术对其进行标识管理。制定出台人工智能生成合成内容 标识标准规范，明确显式、隐式等标识要求，全面覆盖制作源头、传播路径、

停止开发 aardio 编程语言作者发文表示，因妻子患癌，再无精力维护项目。aardio 的所有库基本都是由作者一个人编写，并且 17 年来一直保持非常活跃的 更新。 aardio 是一门专注于桌面软件开发的编程语言，特点是小、轻、快，体 积仅 6.5MB，学习和使用成本极低。aardio 虽然小，但提供了惊人数量 的开源标准库、扩展库 —— 这些库基本都是由纯 aardio 代码实现。 开源项目 Word 作为 替代品；对于 .txt 等纯文本文档，则建议使用 Windows 记事本。 在长达 6 年多的长期支持后，Linux 4.9 内核系列在 Linux 4.9.337 更新中 结束了生命周期。 Linux 内核 4.9 于 2016 年 12 月 11 日发布，它带来了对 XFS 文件系统的共 享范围和写时复制支持、用于检测固件引起的延迟的硬件延迟跟踪器、对 来自 Project Ara 种数据库引擎， 推出了 Bytebase Cloud 版本，提供完整的 DCM 解决方案，配备了一系列企 业级的标准能力，进化成为一个 Database DevOps 平台，管理整个数据库的 开发生命周期，一站式覆盖各种数据库的变更，查询，安全，治理场景。并于 2023 年 8 月迎来了里程碑：下载量突破了 100 万次。 Apache DolphinScheduler GitHub Star

泛的认可。 marketing@yunqi.vc 2021 中国开源年度报告 75 开源软件商业化的成功不是空穴来风。我们认为，开源软件之所以 可以成功进行商业化发展，是由于开源模式在软件开发、销售等阶 段带来的杠杆效应优势。尤其是，协作开发、自下向上销售模式、 刺激创新等特点，成为了驱动开源产生商业价值的底层因素。 2.1 开源商业模式验证 开源软件公司迎来上市潮，多家公司估值已突破 产品迭代速度加快。开源 模式下，社区成员能够协同编写软件，软件用户可以提交及时使用反馈，在反馈的基础上开发人员可以 进行更高效地修改、迭代。此外，开源使用户可以直接参与到产品开发中来，这比闭源软件开发更能了 解客户的需求，并且发掘出用户需要的使用场景。因此，相对于单一的闭源软件供应商，开源社区有着 2021 中国开源年度报告 77 更清晰的研发方向，能致力于开发出更多的功能，并创造出对用户更有价值的产品，避免不必要的开发 成熟阶段：维持开源社区运行 在项目成熟阶段，供应商主要任务是发布新版本、提供漏洞修复、维护社区的运行。开源社区是开源项 目的根基。自由包容、积极活跃的开源社区支持项目持续稳定的发展与迭代。 图表 17 ：开源项目生命周期 资料来源：云启资本 3.3 商业化过程中的风险点 3.3.1 开源项目技术归属风险 开源项目代码公开透明，可能会存在多个下游供应商基于上游社区技术进行各自的商业化开发，这会导 致开源项目技术归属出现争议。Apache

commercialization model is gaining wider recognition. 开源软件商业化的成功不是空穴来风。我们认为，开源软件之所以可以成功进行商业化发展， 是由于开源模式在软件开发、销售等阶段带来的杠杆效应优势。尤其是，协作开发、自下向上 销售模式、刺激创新等特点，成为了驱动开源产生商业价值的底层因素。 The success of open source software 迭代速度加 快。开源模式下，社区成员能够协同编写软件，软件用户可以提交及时使用反馈，在反馈的基 础上开发人员可以进行更高效地修改、迭代。此外，开源使用户可以直接参与到产品开发中来， 这比闭源软件开发更能了解客户的需求，并且发掘出用户需要的使用场景。因此，相对于单一 的闭源软件供应商，开源社区有着更清晰的研发方向，能致力于开发出更多的功能，并创造出 对用户更有价值的产品，避免不必要的开发成 community supports the project's continued and stable development and iteration. 图表 17：开源项目生命周期 Figure 17: Life cycle of an open source project 资料来源：云启资本 Source: Yunqi Partners 3.3 商业化过程中的风险点

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放下品牌 DataEase 做入式版: 无缝骨入客户所需的自助式分析技术 数据可视化需求体现在数字经济时代的方方面面。对于1SY (Independent Software Vendor ,独立软件开发商) 和 S| (System Integrator，系统集成商) 来说，其软件产品与解决方案在数据应用领域面临着很多挑战 首先是软件数据堆积造成的隐形浪费问题软件自身所生产的数据需要被更加 充分地利用，发挥出更大的价值;

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