CSDN 2023中國開(kāi)發(fā)者調查報告重磅發(fā)布！

這份報告旨在為廣大開(kāi)發(fā)者勾勒一幅真實(shí)而又鮮活的畫(huà)卷，以還原開(kāi)發(fā)者們真實(shí)的生存現狀。

CSDN、《新程序員》在去年ChatGPT橫空出世之后，發(fā)起了一份圍繞開(kāi)發(fā)者現狀、人工智能和物聯(lián)網(wǎng)、云原生、數據庫、操作系統、芯片、開(kāi)源的深度調查問(wèn)卷，此問(wèn)卷也融合了各個(gè)領(lǐng)域對生成式 AI 的應用進(jìn)展，最終于近日正式形成一份長(cháng)達 125 頁(yè)的《2023 中國開(kāi)發(fā)者調查報告》完整內容。這份報告旨在為廣大開(kāi)發(fā)者勾勒一幅真實(shí)而又鮮活的畫(huà)卷，以還原開(kāi)發(fā)者們真實(shí)的生存現狀。

無(wú)論你是正在職場(chǎng)奮斗的老司機，還是正在大學(xué)里磨礪技藝的新手，希望這份調查報告能撥開(kāi)心中的陰霾，成為你的“定心丸”，解答你內心的困惑。

Gitcode 下載地址：

https://csdn.gitcode.host/Survey-Report-on-Developers-in-China/survey/2022/

重要發(fā)現

根據調查報告，我們有以下主要發(fā)現：

30歲以下的開(kāi)發(fā)者人數逐年下降，目前占比71%

開(kāi)發(fā)者從事后端開(kāi)發(fā)的比例最高，月收入在8000-17000元范圍的開(kāi)發(fā)者從去年的49.2%降到了40.2%

IT行業(yè)人員流動(dòng)并沒(méi)有想象中那么快，2023年沒(méi)有跳槽的開(kāi)發(fā)者占比超3成

在軟件開(kāi)發(fā)工具維度，Python的采用率大幅提升，占比31.2%；低級匯編語(yǔ)言是開(kāi)發(fā)者最不喜歡的編程語(yǔ)言

AI工具層面，26.6%的開(kāi)發(fā)者表示看好生成式人工智能，34%的開(kāi)發(fā)者表示使用過(guò)ChatGPT，61%的開(kāi)發(fā)者認為當前的AI編程并不能取代開(kāi)發(fā)者

云原生逐漸在人工智能、大數據、邊緣計算、5G等新興領(lǐng)域嶄露頭角

與傳統的本地數據庫相比，云數據庫在許多方面具有更高的可靠性和安全性，但仍有83%的開(kāi)發(fā)者對數據安全表示擔心

國產(chǎn)操作系統在功能和性能上與國外操作系統還存在一定的差距，特別是在用戶(hù)體驗、使用習慣、升級維護成本和應用兼容性方面

芯片技術(shù)需要大量的知識積累和開(kāi)發(fā)經(jīng)驗，但在國內這方面的人才儲備仍然相對較少，這使得芯片研究和開(kāi)發(fā)的進(jìn)程受到了限制

開(kāi)源成為當今技術(shù)圈必不可少的一項技術(shù)，96%的開(kāi)發(fā)者正在使用開(kāi)源軟件

2023開(kāi)發(fā)者真實(shí)畫(huà)像：30歲以下開(kāi)發(fā)者減少，薪酬集中在8k-17k

「程序員是吃青春飯」的說(shuō)法正在被打破

屬于“35歲年齡”的焦慮，隨著(zhù)科技互聯(lián)網(wǎng)的快速迭代，正在不斷被打消。

數據顯示，近三年來(lái)，30 歲以下的開(kāi)發(fā)者人數正在逐年下降，從2021年的 81%、2022年的78%，到今年的71%。與之形成鮮明對比的是，40歲以上的從業(yè)者人數從去年的3%上漲到了今年的7%。

其中，61%的開(kāi)發(fā)者表示，想通過(guò)學(xué)習熱點(diǎn)技術(shù)來(lái)提升自己的事業(yè)。

基于此，有35%的開(kāi)發(fā)者表示會(huì )一直做技術(shù)崗到退休。而當相關(guān)開(kāi)發(fā)技能達到一定要求后，49.9%的開(kāi)發(fā)者表示想成為一名管理者。這意味著(zhù)越來(lái)越多的從業(yè)者想要更長(cháng)久地奮戰在開(kāi)發(fā)的一線(xiàn)。

整體薪酬有所下滑，最高薪行業(yè)已“變天”：從金融變?yōu)橥ㄓ嵲O備制造業(yè)

近來(lái)全球經(jīng)濟增長(cháng)放緩，很多企業(yè)將“活下去”作為首要目標，為此，不少公司對上至CEO、下至一線(xiàn)開(kāi)發(fā)者采取降薪手段來(lái)縮減成本。

相較于去年的數據，薪資低于5000元的開(kāi)發(fā)者占比從去年的5.5%增至今年的13.7%。同時(shí)，月收入在8000-30000元范圍的開(kāi)發(fā)者從去年的49.2%下降到40.2%。

當進(jìn)一步問(wèn)及受訪(fǎng)者在過(guò)去一年中薪資是否有變化時(shí)，6%的開(kāi)發(fā)者表示工資出現了負增長(cháng)，43%的開(kāi)發(fā)者工資沒(méi)有任何變化。僅51%的開(kāi)發(fā)者表示過(guò)去一年工資有所上漲，而2022年該數據為62%。

另外，正如文章伊始IT從業(yè)者的求職現狀，整體大環(huán)境下，盲目地辭職并非明智之舉。數據顯示，近1-2年內有跳槽經(jīng)歷的人不足三成，沒(méi)有跳槽的群體占比34.1%。

與此同時(shí)，往年高收入群體占比最高的通常是金融行業(yè)，而根據今年的調研數據顯示，今年通訊設備制造業(yè)的高收入群體占比最高，81%的開(kāi)發(fā)者月薪超過(guò)8000元。

一線(xiàn)城市仍是開(kāi)發(fā)者重要的聚集地，薪酬也比新一線(xiàn)、二三線(xiàn)要更勝一籌

從地區分布上來(lái)看，不難理解，一線(xiàn)城市和新一線(xiàn)城市是很多互聯(lián)網(wǎng)公司的大本營(yíng)。對于開(kāi)發(fā)者群體而言，這里的機會(huì )會(huì )比二三線(xiàn)城市更多一些。

數據顯示，北京、廣東是開(kāi)發(fā)者聚集較多的地域，占全國總數28.2%。上海、江蘇地區的開(kāi)發(fā)者占比數量處于第二梯隊，占全國總數的15.1%。

在這里也更容易拿到高薪。數據顯示，月薪高于1.7萬(wàn)元開(kāi)發(fā)者數量Top 10的各地區中，在北京和上海工作的開(kāi)發(fā)者有近半數的薪資在1.7萬(wàn)元以上，其它地區僅占三成左右。

受教育程度也是影響薪資水平的一個(gè)重要因素。從數據來(lái)看，學(xué)歷高的開(kāi)發(fā)者中，高收入群體占比相對較高。學(xué)歷背景為碩士研究生和博士研究生的開(kāi)發(fā)者中，薪資達到1.7萬(wàn)元以上的超過(guò)五成。

有時(shí)并非工作時(shí)長(cháng)越長(cháng)，薪酬越高。數據顯示，在工作時(shí)長(cháng)多于55小時(shí)，但少于72小時(shí)的開(kāi)發(fā)者中，收入超過(guò)1.7萬(wàn)元的占比50%，比例最高。

程序員的日常：主職工作是開(kāi)會(huì )，其次才是寫(xiě)代碼，每日輸出101-200行代碼占比最高

在很多未入行的人看來(lái)，程序員每日就是抱著(zhù)一臺電腦，手不停地敲打鍵盤(pán)，輸出各種英文字母組成的代碼。其實(shí)，數據顯示，在日常工作中，僅不足9%的開(kāi)發(fā)者每天有超過(guò)70%以上的時(shí)間在寫(xiě)代碼。每天超過(guò)一半時(shí)間在寫(xiě)代碼的人員，占比不到30%。

按照代碼成果來(lái)看，75.5%的開(kāi)發(fā)者每天有效代碼行數不超過(guò)300行。一天寫(xiě)101-200行的開(kāi)發(fā)者群體占比最高，為20.2%。

那要問(wèn)程序員的時(shí)間都去哪了？

42.7%的開(kāi)發(fā)者將投票投給了頻繁開(kāi)會(huì )選項。其次，分散注意力的工作環(huán)境以及不清晰的工作流程等因素成為影響他們工作效率的主要“殺手”。

除了以上一些因素之外，都說(shuō)現在的年輕人，一身反骨，拒絕內卷。

從調研數據上可以看到，有超過(guò)三成的開(kāi)發(fā)者每周只需要工作40小時(shí)，73%的開(kāi)發(fā)者不加班或僅有少量加班。

對開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)，工作時(shí)間越長(cháng)，不滿(mǎn)意度越高。每周工作40小時(shí)（標準工時(shí)）的不滿(mǎn)意度最低，僅有4%。

倘若將個(gè)人生活與高薪加班工作放在同一水平線(xiàn)上來(lái)比較，有56%的受訪(fǎng)者果斷拒絕“大小周”，要正常休息時(shí)間。當然也有23%的開(kāi)發(fā)者表示，為了高薪，愿意實(shí)行“大小周”工作制。

軟件開(kāi)發(fā)工具：Python因AI水漲船高、34%的開(kāi)發(fā)者使用過(guò)ChatGPT

從開(kāi)發(fā)者賴(lài)以生存的工具來(lái)看，在編程領(lǐng)域，過(guò)去一年使用Java語(yǔ)言的開(kāi)發(fā)者人數占比42.9%。隨著(zhù)人工智能的發(fā)展，Python的使用量也逐漸提升，工作中常用Python的開(kāi)發(fā)者占比31.2%。

螞蟻集團語(yǔ)雀團隊穩定性負責人李靖點(diǎn)評道，Python具備出色的易讀性、靈活性和更強大的科學(xué)計算能力，這使得大量開(kāi)發(fā)者開(kāi)始對Python產(chǎn)生濃厚興趣，加上它在A(yíng)I相關(guān)領(lǐng)域也有著(zhù)非?；钴S的生態(tài)，目前已經(jīng)超過(guò)四分之一的開(kāi)發(fā)者計劃在未來(lái)一年中學(xué)習和掌握這門(mén)語(yǔ)言。ChatGPT和Midjourney等大模型的面世，讓大家看到了AI的魅力，隨著(zhù)算力的提升、數據集的豐富和模型訓練技術(shù)的進(jìn)步，未來(lái)大模型有望逐步替代垂類(lèi)NLP中小模型，一定程度也會(huì )汰換單一技能的生產(chǎn)力，這也跟眼下企業(yè)降本增效的目標是契合的。

相比之下，低級語(yǔ)言匯編是開(kāi)發(fā)者最不喜歡接觸的語(yǔ)言，占比38%。此外，C、C++因為其使用難度，也讓部分開(kāi)發(fā)者望而生畏。

近年來(lái)，Vue.js在Web開(kāi)發(fā)中愈發(fā)流行，數據顯示有36.1%的開(kāi)發(fā)者用Vue.js進(jìn)行了大量開(kāi)發(fā)。相較之下，jQuery的使用量在逐年下降，由去年的29.1%降至了23.3%。

Visual Studio Code作為輕量級跨平臺工具，有38%的開(kāi)發(fā)者在日常工作中進(jìn)行使用，排名依然穩居第一。

伴隨著(zhù)AI大模型的發(fā)展，越來(lái)越多AI工具可以提高開(kāi)發(fā)者的開(kāi)發(fā)效率，45%的開(kāi)發(fā)者表示曾使用過(guò)AI編程相關(guān)工具，其中34%的開(kāi)發(fā)者表示使用過(guò)ChatGPT。

如今隨著(zhù)國產(chǎn)大模型的迅速崛起，AI編程輔助工具使用的這一比例只會(huì )增加不會(huì )減少。

自從AI可以幫助編程后，對于其是否能夠替換開(kāi)發(fā)者有關(guān)的討論便不絕于耳。61%的開(kāi)發(fā)者認為當前的AI編程并不能取代開(kāi)發(fā)者。當然，也有一小部分開(kāi)發(fā)者覺(jué)得AI編程有望取代現有開(kāi)發(fā)者。

針對這一點(diǎn)，飛漫軟件創(chuàng )始人魏永明認為，一項新技術(shù)是否可能替代整個(gè)人類(lèi)或者部分人類(lèi)，或者某個(gè)職業(yè)，是由替代成本決定的。而計算機軟件發(fā)展到今天的規模，是一層層軟件堆疊而成的結果。就算AGI技術(shù)可以自己設計和實(shí)現操作系統、編譯器、數據庫，也不會(huì )有人花錢(qián)讓AGI去做這件事，因為從經(jīng)濟上講，這是極度不劃算的事情。因此，替代會(huì )發(fā)生，但在可預見(jiàn)的未來(lái)，只會(huì )發(fā)生在應用層面。

AIGC，已經(jīng)造出了一個(gè)全新的賽道

ChatGPT 成為全新生成式 AI 賽道的導火線(xiàn)，一經(jīng)發(fā)布之后，引領(lǐng)全球科技公司對大模型研發(fā)的狂歡，這也不斷驅動(dòng)市場(chǎng)新需求、新機遇的出現，由此吸引大批人才涌入這一波浪潮之中。

數據顯示，有41%的開(kāi)發(fā)者是在2022年才開(kāi)始涉獵AIoT相關(guān)開(kāi)發(fā)工作的。

在具體應用場(chǎng)景中，近三成開(kāi)發(fā)者會(huì )用到AI人像修復工具，AI人像修復技術(shù)可以幫助開(kāi)發(fā)者，對人像進(jìn)行自動(dòng)修復和增強，提高應用設備上人臉檢測的效果以及準確性。

也是基于這個(gè)方向，有開(kāi)發(fā)商開(kāi)發(fā)了一款名為“妙鴨相機”的應用，9.9元解鎖寫(xiě)真大片，成為近日不少用戶(hù)關(guān)注的重點(diǎn)。

在針對AI技術(shù)的突破上，26.6%的開(kāi)發(fā)者表示看好生成式人工智能，其次是大規模數據集和大模型開(kāi)源，分別占比23.4%和20.9%。

隨著(zhù)AIoT的持續發(fā)展，在未來(lái)可能會(huì )取代人類(lèi)的部分或全部工作。調查數據顯示，超過(guò)9成的開(kāi)發(fā)者認為智能設備可以幫助我們完成工作，只有8%的開(kāi)發(fā)者認為不能替代人類(lèi)。

而進(jìn)一步深度談?wù)撊斯ぶ悄苁欠駮?huì )具有意識的能力時(shí)，41%的開(kāi)發(fā)者認為人工智能有可能產(chǎn)生出意識，看來(lái)很多人對于硅基生命的想象還是很豐富的。

不容忽視的是，AIoT技術(shù)的廣泛應用將會(huì )帶來(lái)一系列的倫理、法律和社會(huì )影響，也會(huì )改變我們的生活、社會(huì )和經(jīng)濟。

因此，在A(yíng)IoT技術(shù)全面普及之前，需要開(kāi)展廣泛的社會(huì )、文化和倫理的探討和研究。36%的開(kāi)發(fā)者表示，討論應該越早展開(kāi)越好，在基礎研究階段就應該開(kāi)始考慮倫理、法律和社會(huì )影響。也有同樣數量的開(kāi)發(fā)者表示，在產(chǎn)品化、服務(wù)化之后社會(huì )使用和實(shí)施階再考慮也是可以的。

智源研究院訪(fǎng)問(wèn)首席科學(xué)家，新加坡工程院院士，AAAI、ACM、IEEE及IAPR Fellow 顏水成點(diǎn)評道，根據本次調查顯示，AIoT開(kāi)發(fā)者生態(tài)呈現出自由化和擴大化趨勢，同時(shí)其產(chǎn)品應用也更加的多樣化，這隨之帶來(lái)一個(gè)重要的問(wèn)題，即AI的安全性問(wèn)題。AI的安全性問(wèn)題包含幾個(gè)方面：

第一是AI的數據安全，AIoT應用的幾個(gè)最大領(lǐng)域，不論是制造業(yè)、金融、物流、醫療、安防還是自動(dòng)駕駛，都是數據安全性要求極高的行業(yè)，既要保障AI能夠使用好私有數據，同時(shí)又要保護好原始數據安全以及AI分析之后的結果數據安全；

第二是AI的系統安全，AIoT最主要應用的這幾個(gè)大領(lǐng)域，本身對于安全的要求極高，一旦黑客通過(guò)AI系統漏洞進(jìn)行攻擊，不論是盜取數據還是篡改結果，都會(huì )造成巨大的危害，開(kāi)發(fā)者生態(tài)的自由化和擴大化更是對此形成了巨大的挑戰，如何進(jìn)行AI系統的防護也是接下來(lái)需要特別重視的一個(gè)問(wèn)題；

第三是AI本身意識的形成所帶來(lái)的倫理安全，目前已經(jīng)有超過(guò)半數的開(kāi)發(fā)者認為未來(lái)AI可能或者一定會(huì )形成自我意識，這個(gè)過(guò)程有可能是潛移默化的，需要提前做好準備工作。

云原生技術(shù)已成為驅動(dòng)業(yè)務(wù)增長(cháng)的重要引擎

作為新型基礎設施的重要支撐技術(shù)，云原生逐漸在人工智能、大數據、邊緣計算、5G等新興領(lǐng)域嶄露頭角。在對云原生感興趣的群體進(jìn)行調查統計，數據顯示，僅只有20%的開(kāi)發(fā)者表示，他們的服務(wù)未部署到云服務(wù)上。

云原生的優(yōu)勢，也是開(kāi)發(fā)者們偏好使用云原生的原因，44%的開(kāi)發(fā)者表示，云原生能夠提高開(kāi)發(fā)效率。當然除了開(kāi)發(fā)效率，提升業(yè)務(wù)的敏捷度也是吸引開(kāi)發(fā)者重要的原因。

在具體技術(shù)方向上，45%的開(kāi)發(fā)者主要涉足微服務(wù)架構，可見(jiàn)微服務(wù)架構在云原生領(lǐng)域的重要性。

萬(wàn)博智云CTO孫琦表示，容器技術(shù)的不斷完善，促使微服務(wù)架構應用越來(lái)越多，而DevOps工具集是保證微服務(wù)項目落地的重要保障。

基于此，63%的開(kāi)發(fā)者認為，掌握和運用Docker、K8s等技術(shù)是最為重要的。當然，44%的開(kāi)發(fā)者認為微服務(wù)架構也非常重要。

穩定性是所有開(kāi)發(fā)者首要關(guān)注的問(wèn)題，Serverless的使用也不例外，將近一半的開(kāi)發(fā)者都關(guān)注其穩定性，其次關(guān)注的便是在開(kāi)發(fā)效率的提升上。

不過(guò)在使用云原生技術(shù)時(shí)，不少開(kāi)發(fā)者也仍有顧慮。40.1%的開(kāi)發(fā)者認為，規范API接口排在亟待改善問(wèn)題的首位。適度微服務(wù)拆分、統一配置管理相當，分別占比30.5%和31.5%。

國產(chǎn)數據庫進(jìn)入技術(shù)創(chuàng )新繁榮新階段

數據庫技術(shù)發(fā)展70余年，其在國內已發(fā)展也有四十年的時(shí)間。至此，31%的開(kāi)發(fā)者感覺(jué)國產(chǎn)數據庫發(fā)展迅速，表現出極大的潛力與發(fā)展前景。

在他們看來(lái)，有獨立的理論原創(chuàng )內容（38%）、有不同于其他數據庫的功能特性（34%）、在工程領(lǐng)域做到世界前列（32%）和基于現有理論獨立完成編碼實(shí)現（32%）是國產(chǎn)數據庫創(chuàng )新的根本。

騰訊數據庫首席架構師李海翔認為，引發(fā)數據庫技術(shù)下一場(chǎng)的革命，一定是基礎理論層面獲得突破性進(jìn)展?？梢钥隙ǖ氖?，誰(shuí)肯在理論研究層面投入資源，誰(shuí)將獲得收益。

基于這些維度，數據顯示，TiDB數據庫繼續領(lǐng)先其他競爭對手，成為開(kāi)發(fā)者最熟悉的國產(chǎn)數據庫之一。同時(shí)，AliSQL和OceanBase也將保持其強勁的發(fā)展勢頭。

在應用方面，開(kāi)源數據庫使用率是最高的，占比39%，這反映出雖然開(kāi)源數據庫在成本、可定制性等方面有很大的優(yōu)勢。

報告也指出，雖然國產(chǎn)數據庫發(fā)展穩中向好，但數據庫遷移成本、兼容性等制約著(zhù)國產(chǎn)數據庫的發(fā)展，因此，國產(chǎn)數據庫的發(fā)展也需要注意到這些問(wèn)題，加強技術(shù)研發(fā)和團隊建設，提高數據遷移和兼容性的能力，以更好地服務(wù)于廣大用戶(hù)。

在關(guān)于數據庫的未來(lái)發(fā)展方向上，開(kāi)發(fā)者的觀(guān)點(diǎn)主要集中在以下幾個(gè)方面：

多模數據庫，即一庫多用。這種數據庫開(kāi)發(fā)技術(shù)可以將不同應用所需的各種數據整合到一個(gè)數據庫中，滿(mǎn)足多個(gè)應用場(chǎng)景需要，占比為52%。

AI融合數據庫也成為一個(gè)熱門(mén)方向。數據庫結合人工智能技術(shù)，可以實(shí)現數據庫的智能化、自動(dòng)化運維，從而提高數據庫性能，占比為51%。

與云計算深度結合的數據庫，作為一種新型數據庫技術(shù)，將極大地提升數據分析和數據處理能力，占比為40%。

操作系統外殼正處于快速演變期

隨著(zhù)國家對信息安全和數據主權的重視，國產(chǎn)操作系統的發(fā)展也越來(lái)越受到關(guān)注。在國產(chǎn)操作系統的發(fā)展中，一些開(kāi)發(fā)團隊和公司秉持著(zhù)創(chuàng )新和獨立自主的精神，增強了中國自主研發(fā)的能力，實(shí)現了操作系統的本土化。23%的開(kāi)發(fā)者表示，當前國產(chǎn)操作系統已經(jīng)滿(mǎn)足日常需求。

相比于國外主流操作系統而言，國產(chǎn)操作系統還面臨許多挑戰和問(wèn)題，特別是在用戶(hù)體驗、使用習慣、升級維護成本和應用兼容性方面。

應用兼容性是開(kāi)發(fā)者關(guān)注的最重要問(wèn)題之一，有高達66.71%的開(kāi)發(fā)者認為國產(chǎn)操作系統在應用兼容性方面存在問(wèn)題。這與國外主流操作系統相比，國產(chǎn)系統應用的品種和數量可能還需要更多的拓展和支持，除了應用兼容性問(wèn)題外，還有48.19%的開(kāi)發(fā)者認為國產(chǎn)操作系統在用戶(hù)體驗方面也存在差距，33%的開(kāi)發(fā)者關(guān)注使用習慣的問(wèn)題，23.62%的開(kāi)發(fā)者關(guān)注升級維護成本的問(wèn)題。

這些反映出國產(chǎn)操作系統在整體體驗和質(zhì)量上還需進(jìn)一步優(yōu)化，同時(shí)在升級維護等方面也需要更好地完善和應對。

在國內自研操作系統中，HarmonyOS（鴻蒙）是最具有代表性和市場(chǎng)影響力的系統，有接近90%的開(kāi)發(fā)者聽(tīng)說(shuō)過(guò)該系統。這一結果表明了人們對于華為公司的重視和關(guān)注，同時(shí)也反映了HarmonyOS在國內市場(chǎng)占據主導地位的趨勢。

除了HarmonyOS外，Deepin和中標麒麟也是目前國內自研操作系統中較為知名的系統。據調查顯示，有近三成的開(kāi)發(fā)者聽(tīng)說(shuō)過(guò)Deepin操作系統，而有約四分之一的開(kāi)發(fā)者熟悉中標麒麟操作系統。這兩款系統在一些特定領(lǐng)域擁有廣泛的應用和用戶(hù)口碑，也成為操作系統市場(chǎng)的重要參與者。

在分析導致國產(chǎn)操作系統產(chǎn)生差距的主要原因時(shí)，我們發(fā)現缺乏廣泛的應用生態(tài)是制約其發(fā)展的主要問(wèn)題。

此外，技術(shù)型人才的缺失和持續資金的投入也是影響國產(chǎn)操作系統發(fā)展的重要因素。因此，國產(chǎn)操作系統需要加強應用程序的開(kāi)發(fā)以及推廣，鼓勵更多的程序開(kāi)發(fā)人員參與進(jìn)來(lái)，并繼續投資研發(fā)以保證核心技術(shù)的不斷提升。

在開(kāi)發(fā)者中，有74%的人認為，如果想要推動(dòng)自主研發(fā)操作系統的生態(tài)系統發(fā)展，首先必須完善建設生態(tài)適配體系。構建一個(gè)操作系統根社區對于推動(dòng)其發(fā)展也是至關(guān)重要的。同時(shí)，操作系統研發(fā)不同于其他的應用開(kāi)發(fā)，它需要應對更多類(lèi)型和更加復雜變幻多端的硬件設備的兼容性問(wèn)題，適配性是自主研發(fā)操作系統推廣的關(guān)鍵環(huán)節。因此，44%開(kāi)發(fā)者們認為在生態(tài)適配體系的建設上要花費更多的精力。

最后，面對未來(lái) AI 驅動(dòng)下操作系統，清華大學(xué)計算機系長(cháng)聘副教授陳渝表示，大家普遍關(guān)注的基于Transformer模型的GPT（Generative Pre-trained Transformer）系統，如ChatGPT/Bard/文心一言等，推動(dòng)了自然語(yǔ)言成為新的操作系統外殼。各種GPT系統通過(guò)新的應用框架接口ChatGPT/Bard API接口，預計將會(huì )形成的新的應用生態(tài)。目前已經(jīng)浮現出來(lái)的應用包括行程助理、生活管家、工作秘書(shū)、代碼解釋器、網(wǎng)站自動(dòng)生成、購物比價(jià)、文檔總結、文檔輔助生成等。簡(jiǎn)言之，隨著(zhù)計算機應用領(lǐng)域的不斷擴展，以及以人工智能技術(shù)為代表的新技術(shù)快速發(fā)展，操作系統的外殼也將隨之快速發(fā)展和演進(jìn)。

芯片之路，道阻且長(cháng)

幾個(gè)月前，OPPO 旗下芯片設計公司哲庫科技（ZEKU）原地解散，高管官宣這一消息時(shí)數次哽咽落淚，3000 多名員工于一夕之間全部失業(yè)，令人動(dòng)容。國產(chǎn)芯片這條路上充滿(mǎn)的荊棘，尤其是在地緣政治等因素已經(jīng)對產(chǎn)業(yè)長(cháng)期前景造成影響的今天，非常人能想。

然而要想大力發(fā)展芯片產(chǎn)業(yè)，需要具備大量的知識積累和經(jīng)驗開(kāi)發(fā)者的加持。數據顯示，國內這方面的人才儲備仍然相對較少，僅只有6.0%的開(kāi)發(fā)者能夠深入理解芯片技術(shù)、較深入應用，這使得芯片研究和開(kāi)發(fā)的進(jìn)程受到了限制。

現實(shí)來(lái)看，芯片制造與軟件開(kāi)發(fā)流程不同，不能像軟件開(kāi)發(fā)那樣進(jìn)行小步快跑的迭代，整個(gè)制造過(guò)程的成本也比較高。56.62%的開(kāi)發(fā)者認為在芯片制造中，容易出現產(chǎn)品應用市場(chǎng)與設想出現偏差，從而導致研發(fā)投入、生產(chǎn)成本等方面的浪費。其次是在芯片開(kāi)發(fā)過(guò)程中，某些設計規格無(wú)法實(shí)現，半數的開(kāi)發(fā)者都對此表示擔心。

基于此，多數芯片團隊主要專(zhuān)注于某個(gè)細分領(lǐng)域的芯片開(kāi)發(fā)，所以，其規模都不太大。調查顯示，40.42%的公司人數小于10人。

在芯片開(kāi)發(fā)工具應用上，芯片開(kāi)發(fā)人員最常用的兩種語(yǔ)言分別是C/C++和Verilog。數據顯示，近五成的開(kāi)發(fā)者在使用C/C++進(jìn)行編寫(xiě)代碼；Verilog是一種硬件描述語(yǔ)言，主要用于數字電路的建模和仿真，使用的開(kāi)發(fā)者占比12.94%。

人工智能蓬勃發(fā)展，越來(lái)越多的專(zhuān)用芯片設計用于人工智能領(lǐng)域，它們的特點(diǎn)是針對特定的計算任務(wù)進(jìn)行了高度優(yōu)化。數據顯示，在國內的芯片公司中，有38.46%的芯片是搭載人工智能技術(shù)的，能為人工智能應用提供更加高效的計算能力。

整體而言，國產(chǎn)芯片在開(kāi)發(fā)中面臨很多挑戰和難題，以下是一些主要的方面：

設計能力：芯片設計是復雜而艱巨的工作，需要高超的技術(shù)和精湛的設計能力。39.91%的開(kāi)發(fā)者表示，當前以國內的設計能力，很難去降低芯片設計成本。其次便是低功耗設計，35.36%的開(kāi)發(fā)者表示要實(shí)現低功耗也非常困難。

專(zhuān)利保護：芯片制造涉及到大量的專(zhuān)利技術(shù)，國內芯片開(kāi)發(fā)中，需要進(jìn)行專(zhuān)利規避。

中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所副所長(cháng)包云崗表示，新時(shí)代下，優(yōu)秀的芯片設計人才不僅僅懂芯片架構，也需要懂操作系統等軟件棧知識。然而，這類(lèi)人才在國內更是稀缺，因為很多集成電路學(xué)院并不開(kāi)設操作系統等軟件課程。要解決人才急缺問(wèn)題，當前人才培養理念與方案需要改變，需要更重視軟硬件協(xié)同能力的培養。

開(kāi)源已成軟件開(kāi)發(fā)不可或缺的一部分

過(guò)去一年，開(kāi)源發(fā)展呈現出強勁的勢頭，成為軟件行業(yè)的必然趨勢。根據調查數據顯示，96%的開(kāi)發(fā)者正在使用開(kāi)源軟件。

Java、Python、C++ 是他們常用的開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，分別占比 41%、27% 和 21%。

以公司為單位，很多科技企業(yè)在發(fā)力內源（InnerSource）、構建開(kāi)源辦公室等，即把開(kāi)發(fā)開(kāi)源軟件中學(xué)到的經(jīng)驗教訓應用到公司或組織內部開(kāi)發(fā)軟件的實(shí)踐中，加速公司內部代碼共享。

其中大多數開(kāi)發(fā)者是通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品切入，接觸到開(kāi)源項目。在開(kāi)源項目的貢獻上，有72.9%的開(kāi)發(fā)者通過(guò)代碼貢獻，49%開(kāi)發(fā)者有文檔貢獻。

華東師范大學(xué)數據科學(xué)與工程學(xué)院教授王偉點(diǎn)評道，這些開(kāi)發(fā)者不僅會(huì )使用開(kāi)源軟件，還會(huì )通過(guò)提交代碼、解決問(wèn)題等方式為開(kāi)源社區做出貢獻。這表明開(kāi)源社區已經(jīng)成為一個(gè)開(kāi)發(fā)者共同學(xué)習、分享和成長(cháng)的平臺，也是整個(gè)行業(yè)向更加開(kāi)放和透明方向發(fā)展的推動(dòng)力量。

不過(guò)，有些遺憾的是，“用愛(ài)發(fā)電”成為驅動(dòng)很多個(gè)人開(kāi)發(fā)者參與開(kāi)源的現狀。數據顯示，17%開(kāi)發(fā)者志愿投入自己的時(shí)間，只有8%的受訪(fǎng)者表示參與開(kāi)源是因為企業(yè)支付了工資。63%的開(kāi)發(fā)者更是直言，從未在開(kāi)源中獲得收入。

這也是導致近幾年來(lái)「faker.js」和「colors.js」項目倉庫開(kāi)發(fā)者刪庫、core-js的悲劇等惡性開(kāi)源事件屢見(jiàn)不鮮的原因。開(kāi)源社理事莊表偉為此發(fā)聲，有許多參與開(kāi)源的開(kāi)發(fā)者，依然在用愛(ài)發(fā)電，依然靠著(zhù)自己的熱愛(ài)在勉強支撐，這樣的狀況，已經(jīng)到了迫切需要改變的時(shí)候了。

就技術(shù)領(lǐng)域而言，面向未來(lái)，人工智能的發(fā)展，吸引了眾多開(kāi)發(fā)者的目光，45%的開(kāi)發(fā)者比較關(guān)注開(kāi)源AI，其次是編程語(yǔ)言和開(kāi)源大數據。

致謝

以上內容主要來(lái)源于 CSDN 深度調研的《2023 中國開(kāi)發(fā)者調查報告》。在此，也非常感謝：

魏永明 飛漫軟件創(chuàng )始人

李 靖 螞蟻集團語(yǔ)雀團隊穩定性負責人

顏水成 智源研究院訪(fǎng)問(wèn)首席科學(xué)家，新加坡工程院院士，AAAI、ACM、IEEE及IAPR Fello

孫 琦 萬(wàn)博智云CTO

李海翔 騰訊數據庫首席架構師

陳 渝 清華大學(xué)計算機系長(cháng)聘副教授

吳慶波 教育部國產(chǎn)基礎軟件工程研究中心主任

包云崗 中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所副所長(cháng)

王 偉 華東師范大學(xué)數據科學(xué)與工程學(xué)院教授

莊表偉 開(kāi)源社理事

對本次調查報告的指導與支持！以及衷心感謝電子工業(yè)出版社博文視點(diǎn)、機械工業(yè)出版社、清華大學(xué)出版社、人民郵電出版社異步社區以及中國水利水電出版社對本次調查提供了寶貴的圖書(shū)支持。

最后，記得關(guān)注微信公眾號：鎂客網(wǎng)（im2maker），更多干貨在等你！