01开源基础软件界定及中外发展对比

基础软件开源界限划分

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。

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

中外软件开源对比（1）

开发者开源规范意识较弱、企业开源战略参与度较低，是当前国内出现的主要现象

中外软件开源对比（2）

国内九成以上开发者使用开源软件，其中近半数人员参与开源，新增贡献者占比世界靠前

中国开源产业起步晚，发展尚不成熟的现象可以从信息技术发展环境、权威性组织的建立这两个角度看出。权威性组织的建立方面，全球开源软件标准的权威发布机构OSI于1998年成立，但国内个权威性开源软件推进联盟成立于2004年；再如阿帕奇软件基金会于1999年成立，而中国开放原子开源基金会成立于2020年。起步晚也是上文中提到的开源意识欠缺等现象的主要原因。然而，不管是从世界的角度，还是国内的角度，中国开源产业仍处在“积极的上升期”。

02中国开源基础软件产业链及参与者洞察

开源产业链关系

以开源社区及代码托管平台为中心，各方合力促进产业源与端共生共长

发起者可以将源代码放在代码托管平台上，结合开发者的代码贡献进一步提升源代码质量。在这个代码优化的过程中，也有其他力量辅助：1）开源基金会可选择性接受项目的捐赠并运营项目；2）开源技术论坛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。

中国基础软件开源产业主要参与者图谱

开源企业洞察（1/2）

避免聚焦ROI的短视思维，树立长期战略意识，持续加码开源项目运营

基础软件的开源发起者一般为企业级开发者，对于他们来讲，开源项目从设立、运营到最终成熟是一个长期的过程。不同于传统项目具有明确、可量化的ROI，开源项目为企业带来的多为无法直接变现的间接性收益，但这类收益却是支撑企业长期走稳走强的底层动力。我们看到，市场中一些开源项目因一段时间后仍无法看到明确的项目回报而以失败告终，逐渐被开源发起者抛弃。正因如此，企业应转变短视思路，认识到开源是一种长期行为，对应制定长期战略。仅以投入产出比衡量开源项目收益将忽视开源对于企业在提升技术领导力、增进创新力、构建活力生态、树立行业标准方面的贡献，短视的战略部署无法支撑企业持续投入，等到开源项目的最终开花结果。

开源企业洞察（2/2）

开源部门引领下，企业内多组织人员协作配合，推进开源项目正常运营

开源项目需要企业内多组织的共同投入，开源项目的良好运营也需要不同组织间的通力协作。我国较大规模的开源企业发起者，每年投入开源项目的资金量达到10亿元级别，同时企业从包含技术、产品、运营、战略、职能各部门组织超过千人的团队，投入到开源项目的治理。近年来，越来越多的企业选择在内部设立开源部门/开源办公室（OSPO）/开源委员会，统筹沟通企业开源人员，协调开源资源分配，体现了企业对于开源战略及运营重视高度的提升。

开源开发者洞察（1/2）

开源使用者多于开源贡献者，寻求知识增长、自我认同与职业发展是开发者参与开源社区的三大主要原因

开源社区中，使用开源项目的开发者占比更高，达到27.8%，仍将社区视为获取资源的重要渠道。同时我们看到，也有18.2%的开发者对社区做出了代码贡献，比例排名第二。在开发者参与开源贡献的原因中，提升自身知识技术水平、提高自我认同、获得职业发展机会排名前三，这也与开发者参与开源的方式相互印证。

开源开发者洞察（2/2）

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。

03中国开源基础软件产业细分领域洞察

开源操作系统图谱

头部操作系统开源衍生链路较长，长链路呈纺锤形分布，L2环节的商用企业角色较活跃，版本多定位于服务器与桌面操作系统场景

操作系统开源价值

开源的人才吸引力契合操作系统本身性能提升与生态适配的需求

操作系统的性能提升需要大量人力：从操作系统本身而言，其作为大型软件，庞杂的代码量需要相应规模的人分工合作才能共同完成设计。加之国内的操作系统起步较晚，需要更多的人才不断迭代整体性能水平。

操作系统生态适配需要大量人力：操作系统需要对软硬件生态适配、兼容，才能更好的发挥其资源管理者的作用。这种适配是双向的，不同应用场景操作系统适配的生态也有所差异，随着场景的不断创新增加，生态适配性问题日渐复杂，仅靠单个操作系统发行商进行生态匹配难以解决问题，需要开源集合更多的开发者力量进行帮助。

开源帮助操作系统优化性能、提升使用体验：在常见的操作系统开源sig分布中，大量的开发者有序的渗入到不同功能板块的代码仓中，帮助客户端进一步用好更好的操作系统，同时，sig常见的社区治理类板块，更好的发挥了社区的“网络效应”，实现人才生态的“源远流长”。

中国开源数据库图谱

开源数据库的行业分布

互联网行业开源已成主流；国产化替代趋势下，传统行业市场空间巨大

传统行业与互联网行业在系统架构、运营方式及数据库通用性上具有明显差异，互联网行业更容易吸引开源开发者，因此在传统行业中闭源数据库占据主流，而互联网行业中开源数据库得到普遍应用。在这种分类方式下，数据库功能也存在明显差异，传统行业数据库更注重安全与稳定，而互联网数据库更注重灵活与扩展。虽然以云原生数据库为代表的互联网行业数据库经过商业定制后有逐步向传统行业渗透的趋势，但由于两类行业差异明显，云原生数据库在传统行业中的占比仍然较小。

中国开源数据库开发者特征

开发者对数据库内核贡献较少，主要围绕提升应用层适配进行二次开发

中国开源数据库开发者主要有两类特征。，对数据库的核心优化贡献较弱，更多基于国内开源版数据库，在应用场景适配、二次定制开发的圈层进行开发活动。第二，国内开源数据库大多基于海外数据库内核研发，相较而言数据库内核才是网罗开发者的更大公约数，而国内开发者社区比较分散。因此，自研内核数据库社区更容易吸引硬核开发者的加入，长期来看将在社区能力值、成长性及活跃度方面得到体现。

中间件开源图谱

开源使能范围覆盖企业底层分布式架构搭建和服务治理，生态较分散、薄弱

中间件的产生与分布式架构的发展息息相关。分布式架构，尤其是其中的微服务架构，通常把系统按照业务维度切分，再通过网络将不同业务板块协作运行，以缓解我国用网人数众多、业务复杂等问题为应用程序带来的网络高并发等痛点。各业务板块运行独立性较强，协作时不仅需要各个节点之间通信、连接，还需要维持节点同步。中间件能很好的缓解此问题，因中间件本身是一种独立的系统软件或服务程序，主要解决异构网络下分布式应用软件的互联与互操作问题。

中间件市场基本由商业闭源中间件厂商占据，提供应用服务器中间件、负载均衡、消息中间件等基础中间件和服务总线等数据类中间件，帮助企业在自有架构上提供更稳定的应用程序运行环境。而中间件开源主要由科技巨头领导，结合了企业内部应用实践，开源范围覆盖底层通信框架与相关服务治理，与云环境的关联更多，并在一些功能性较强的板块衍生出开源小领域，但是从中间件功能板块、开源项目数量角度、商用活跃状态等角度看，整体开源生态仍较为薄弱。

中间件开源展望：云原生中间件

云原生中间件开源能降低企业构建更敏捷云原生应用的门槛，但目前开源项目较分散，需要进一步集中开源力量

中间件开源展望：安全中间件

目前完全自研并开源的项目匮乏，政策与自主权需求将持续推进开源发展

随着网络环境的发展，逐渐形成体系化的相关安全管控方式，覆盖个人信息、网络环境、相关数据传输、电子签名等领域。这些领域的安全防护都离不开密码的使用，对此也推出了一系列密码相关的法律法规，并在今年推出了修订版的商业密码管理条例，对于商用密码应用管理做出的规范更加细致。从最新修订版的商用密码政策来看，商用密码发展尚未成熟，仍处于鼓励并积极引导合规使用的阶段。政府的激励将成为安全中间件开源的发展驱动力，而开源能帮助更多人规范使用商用密码，提升身份隐私防护、数据保护等安全等级，反向促进了政策激励目标的实现。

AI框架的开源趋势

AI产业发展释放底层开发需求，国产开源框架不惧挑战奋起直追

AI现已经成为最受关注的开源领域，部分得益于海外厂商对AI框架开源的促进。2015年是AI开源的重要一年，TensorFlow、MXNet、Keras于该年先后开源，PyTorch紧随其后，在2016年也宣布开放。这一系列动作使得国内AI开发者可无障碍获取成熟的海外框架，海外框架由此获得先发优势。目前来看，海外框架在国内的使用率仍然领先。2016年底，以飞桨为代表的国产AI框架陆续进入市场，为AI企业提供技术自主、性能高效的开发工具，成为海外框架的有力挑战者。

中国开源AI框架行业分层

技术巨头推出AI通用型框架，AI厂商及研究机构聚焦垂直型框架

国内市场中，AI框架可分为通用型与垂直型两类。互联网及技术巨头基于自身基础设施布局以及资源投入优势成为通用型AI框架的主要厂商，其中飞桨与MindSpore具有较为领先的位置，提供覆盖全场景的AI开发要素。AI企业基于自身业务将底层框架开放，以及科研机构自主研发是垂直类AI框架的主要渠道，针对某一具体场景提供高效灵活的开发支持。

AI框架能力指标

可达智能水平、资源投入、开发者友好度、人时成本是框架四大能力指标

去除如代码贡献者数量、版本下载量等AI社区指标，仅从框架自身角度，开发者主要通过可达智能水平、开发资源投入量、开发者友好度、开发人时成本四方面衡量AI框架的能力水平，他们分别影响着AI模型的最终性能、配合框架需投入的资源水平、开发者上手框架实现开发的门槛以及开发过程中对人员的实际消耗。从AI框架厂商角度，指标越强代表AI框架对开发者具有更强的聚拢能力，更容易形成多元、丰富的开发者生态。

开源基础软件社区评估指数

基于开源指南针社区生态体系评估系统，提出开源社区可信评估指数

开源指南针（OSS COMPASS）基于海量数据以及专业的建模方法，为开源社区管理者、OSPO、学术研究人员、投资机构提供围绕开源项目的数据分析类服务。Board成员包括开源领域的专家学者、社区创始人以及企业侧开源实践人员。开源指南针是本次中国开源基础软件社区评估指数的源数据供给方，并提供了有价值的数据分析意见。

开源的基础是“公开透明”，但其内核是“协作”。可以说开源为人类的协作提供了一种经典范式，各方只有通过在社区中的彼此协作，开源项目的价值才能得到提升。因此，对开源社区的评估模型紧紧围绕“协作”这一主题搭建，向下拆分为协作开发、社区服务与支撑、组织活跃度以及活跃度四维指数，且各指数间有机联结，为行业提供可信的社区健康度评估参考。