2023 中國開發(fā)者調(diào)查報告發(fā)布

2023-08-07 13:21 來源:美通社 作者:電源網(wǎng)

北京2023年8月3日 /美通社/ -- CSDN、《新程序員》在去年ChatGPT橫空出世之后,發(fā)起了一份圍繞開發(fā)者現(xiàn)狀、人工智能和物聯(lián)網(wǎng)、云原生、數(shù)據(jù)庫、操作系統(tǒng)、芯片、開源的深度調(diào)查問卷,此問卷也融合了各個領(lǐng)域?qū)ι墒?AI 的應(yīng)用進(jìn)展,最終于近日正式形成一份長達(dá) 125 頁的《2023 中國開發(fā)者調(diào)查報告》完整內(nèi)容。這份報告旨在為廣大開發(fā)者勾勒一幅真實而又鮮活的畫卷,以還原開發(fā)者們真實的生存現(xiàn)狀。

無論你是正在職場奮斗的老司機,還是正在大學(xué)里磨礪技藝的新手,希望這份調(diào)查報告能撥開心中的陰霾,成為你的"定心丸",解答你內(nèi)心的困惑。

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

重要發(fā)現(xiàn)

根據(jù)調(diào)查報告,我們有以下主要發(fā)現(xiàn):

30歲以下的開發(fā)者人數(shù)逐年下降,目前占比71%

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

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

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

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

云原生逐漸在人工智能、大數(shù)據(jù)、邊緣計算、5G等新興領(lǐng)域嶄露頭角

與傳統(tǒng)的本地數(shù)據(jù)庫相比,云數(shù)據(jù)庫在許多方面具有更高的可靠性和安全性,但仍有83%的開發(fā)者對數(shù)據(jù)安全表示擔(dān)心

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

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

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

2023開發(fā)者真實畫像:30歲以下開發(fā)者減少,薪酬集中在8k-17k

「程序員是吃青春飯」的說法正在被打破

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

數(shù)據(jù)顯示,近三年來,30 歲以下的開發(fā)者人數(shù)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(shù)從去年的3%上漲到了今年的7%。

開發(fā)者基本特征
開發(fā)者基本特征

其中,61%的開發(fā)者表示,想通過學(xué)習(xí)熱點技術(shù)來提升自己的事業(yè)。

基于此,有35%的開發(fā)者表示會一直做技術(shù)崗到退休。而當(dāng)相關(guān)開發(fā)技能達(dá)到一定要求后,49.9%的開發(fā)者表示想成為一名管理者。這意味著越來越多的從業(yè)者想要更長久地奮戰(zhàn)在開發(fā)的一線。

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(shè)備制造業(yè)。

近來全球經(jīng)濟(jì)增長放緩,很多企業(yè)將"活下去"作為首要目標(biāo),為此,不少公司對上至CEO、下至一線開發(fā)者采取降薪手段來縮減成本。

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

開發(fā)者月薪分布情況
開發(fā)者月薪分布情況

當(dāng)進(jìn)一步問及受訪者在過去一年中薪資是否有變化時,6%的開發(fā)者表示工資出現(xiàn)了負(fù)增長,43%的開發(fā)者工資沒有任何變化。僅51%的開發(fā)者表示過去一年工資有所上漲,而2022年該數(shù)據(jù)為62%。

另外,正如文章伊始IT從業(yè)者的求職現(xiàn)狀,整體大環(huán)境下,盲目地辭職并非明智之舉。數(shù)據(jù)顯示,近1-2年內(nèi)有跳槽經(jīng)歷的人不足三成,沒有跳槽的群體占比34.1%。

與此同時,往年高收入群體占比最高的通常是金融行業(yè),而根據(jù)今年的調(diào)研數(shù)據(jù)顯示,今年通訊設(shè)備制造業(yè)的高收入群體占比最高,81%的開發(fā)者月薪超過8000元。

一線城市仍是開發(fā)者重要的聚集地,薪酬也比新一線、二三線要更勝一籌。

從地區(qū)分布上來看,不難理解,一線城市和新一線城市是很多互聯(lián)網(wǎng)公司的大本營。對于開發(fā)者群體而言,這里的機會會比二三線城市更多一些。

數(shù)據(jù)顯示,北京、廣東是開發(fā)者聚集較多的地域,占全國總數(shù)28.2%。上海、江蘇地區(qū)的開發(fā)者占比數(shù)量處于第二梯隊,占全國總數(shù)的15.1%。

在這里也更容易拿到高薪。數(shù)據(jù)顯示,月薪高于1.7萬元開發(fā)者數(shù)量Top 10的各地區(qū)中,在北京和上海工作的開發(fā)者有近半數(shù)的薪資在1.7萬元以上,其它地區(qū)僅占三成左右。

受教育程度也是影響薪資水平的一個重要因素。從數(shù)據(jù)來看,學(xué)歷高的開發(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發(fā)者中,薪資達(dá)到1.7萬元以上的超過五成。

有時并非工作時長越長,薪酬越高。數(shù)據(jù)顯示,在工作時長多于55小時,但少于72小時的開發(fā)者中,收入超過1.7萬元的占比50%,比例最高。

程序員的日常:主職工作是開會,其次才是寫代碼,每日輸出101-200行代碼占比最高

在很多未入行的人看來,程序員每日就是抱著一臺電腦,手不停地敲打鍵盤,輸出各種英文字母組成的代碼。其實,數(shù)據(jù)顯示,在日常工作中,僅不足9%的開發(fā)者每天有超過70%以上的時間在寫代碼。每天超過一半時間在寫代碼的人員,占比不到30%。

按照代碼成果來看,75.5%的開發(fā)者每天有效代碼行數(shù)不超過300行。一天寫101-200行的開發(fā)者群體占比最高,為20.2%。

那要問程序員的時間都去哪了?

42.7%的開發(fā)者將投票投給了頻繁開會選項。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,都說現(xiàn)在的年輕人,一身反骨,拒絕內(nèi)卷。

從調(diào)研數(shù)據(jù)上可以看到,有超過三成的開發(fā)者每周只需要工作40小時,73%的開發(fā)者不加班或僅有少量加班。

對開發(fā)者來說,工作時間越長,不滿意度越高。每周工作40小時(標(biāo)準(zhǔn)工時)的不滿意度最低,僅有4%。

倘若將個人生活與高薪加班工作放在同一水平線上來比較,有56%的受訪者果斷拒絕"大小周",要正常休息時間。當(dāng)然也有23%的開發(fā)者表示,為了高薪,愿意實行"大小周"工作制。

軟件開發(fā)工具:PythonAI水漲船高、34%的開發(fā)者使用過ChatGPT

從開發(fā)者賴以生存的工具來看,在編程領(lǐng)域,過去一年使用Java語言的開發(fā)者人數(shù)占比42.9%。隨著人工智能的發(fā)展,Python的使用量也逐漸提升,工作中常用Python的開發(fā)者占比31.2%。

螞蟻集團(tuán)語雀團(tuán)隊穩(wěn)定性負(fù)責(zé)人李靖點評道,Python具備出色的易讀性、靈活性和更強大的科學(xué)計算能力,這使得大量開發(fā)者開始對Python產(chǎn)生濃厚興趣,加上它在AI相關(guān)領(lǐng)域也有著非常活躍的生態(tài),目前已經(jīng)超過四分之一的開發(fā)者計劃在未來一年中學(xué)習(xí)和掌握這門語言。ChatGPT和Midjourney等大模型的面世,讓大家看到了AI的魅力,隨著算力的提升、數(shù)據(jù)集的豐富和模型訓(xùn)練技術(shù)的進(jìn)步,未來大模型有望逐步替代垂類NLP中小模型,一定程度也會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(biāo)是契合的。

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

近年來,Vue.js在Web開發(fā)中愈發(fā)流行,數(shù)據(jù)顯示有36.1%的開發(fā)者用Vue.js進(jìn)行了大量開發(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%的開發(fā)者在日常工作中進(jìn)行使用,排名依然穩(wěn)居第一。

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

如今隨著國產(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增加不會減少。

自從AI可以幫助編程后,對于其是否能夠替換開發(fā)者有關(guān)的討論便不絕于耳。61%的開發(fā)者認(rèn)為當(dāng)前的AI編程并不能取代開發(fā)者。當(dāng)然,也有一小部分開發(fā)者覺得AI編程有望取代現(xiàn)有開發(fā)者。

針對這一點,飛漫軟件創(chuàng)始人魏永明認(rèn)為,一項新技術(shù)是否可能替代整個人類或者部分人類,或者某個職業(yè),是由替代成本決定的。而計算機軟件發(fā)展到今天的規(guī)模,是一層層軟件堆疊而成的結(jié)果。就算AGI技術(shù)可以自己設(shè)計和實現(xiàn)操作系統(tǒng)、編譯器、數(shù)據(jù)庫,也不會有人花錢讓AGI去做這件事,因為從經(jīng)濟(jì)上講,這是極度不劃算的事情。因此,替代會發(fā)生,但在可預(yù)見的未來,只會發(fā)生在應(yīng)用層面。

AIGC,已經(jīng)造出了一個全新的賽道

ChatGPT 成為全新生成式 AI 賽道的導(dǎo)火線,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(qū)動市場新需求、新機遇的出現(xiàn),由此吸引大批人才涌入這一波浪潮之中。

數(shù)據(jù)顯示,有41%的開發(fā)者是在2022年才開始涉獵AIoT相關(guān)開發(fā)工作的。

在具體應(yīng)用場景中,近三成開發(fā)者會用到AI人像修復(fù)工具,AI人像修復(fù)技術(shù)可以幫助開發(fā)者,對人像進(jìn)行自動修復(fù)和增強,提高應(yīng)用設(shè)備上人臉檢測的效果以及準(zhǔn)確性。

也是基于這個方向,有開發(fā)商開發(fā)了一款名為"妙鴨相機"的應(yīng)用,9.9元解鎖寫真大片,成為近日不少用戶關(guān)注的重點。

在針對AI技術(shù)的突破上,26.6%的開發(fā)者表示看好生成式人工智能,其次是大規(guī)模數(shù)據(jù)集和大模型開源,分別占比23.4%和20.9%。

隨著AIoT的持續(xù)發(fā)展,在未來可能會取代人類的部分或全部工作。調(diào)查數(shù)據(jù)顯示,超過9成的開發(fā)者認(rèn)為智能設(shè)備可以幫助我們完成工作,只有8%的開發(fā)者認(rèn)為不能替代人類。

而進(jìn)一步深度談?wù)撊斯ぶ悄苁欠駮哂幸庾R的能力時,41%的開發(fā)者認(rèn)為人工智能有可能產(chǎn)生出意識,看來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(yīng)用將會帶來一系列的倫理、法律和社會影響,也會改變我們的生活、社會和經(jīng)濟(jì)。

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

智源研究院訪問首席科學(xué)家,新加坡工程院院士,AAAI、ACM、IEEE及IAPR Fellow 顏水成點評道,根據(jù)本次調(diào)查顯示,AIoT開發(fā)者生態(tài)呈現(xiàn)出自由化和擴大化趨勢,同時其產(chǎn)品應(yīng)用也更加的多樣化,這隨之帶來一個重要的問題,即AI的安全性問題。AI的安全性問題包含幾個方面:

第一是AI的數(shù)據(jù)安全,AIoT應(yīng)用的幾個最大領(lǐng)域,不論是制造業(yè)、金融、物流、醫(yī)療、安防還是自動駕駛,都是數(shù)據(jù)安全性要求極高的行業(yè),既要保障AI能夠使用好私有數(shù)據(jù),同時又要保護(hù)好原始數(shù)據(jù)安全以及AI分析之后的結(jié)果數(shù)據(jù)安全;

第二是AI的系統(tǒng)安全,AIoT最主要應(yīng)用的這幾個大領(lǐng)域,本身對于安全的要求極高,一旦黑客通過AI系統(tǒng)漏洞進(jìn)行攻擊,不論是盜取數(shù)據(jù)還是篡改結(jié)果,都會造成巨大的危害,開發(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(zhàn),如何進(jìn)行AI系統(tǒng)的防護(hù)也是接下來需要特別重視的一個問題;

第三是AI本身意識的形成所帶來的倫理安全,目前已經(jīng)有超過半數(shù)的開發(fā)者認(rèn)為未來AI可能或者一定會形成自我意識,這個過程有可能是潛移默化的,需要提前做好準(zhǔn)備工作。

云原生技術(shù)已成為驅(qū)動業(yè)務(wù)增長的重要引擎

作為新型基礎(chǔ)設(shè)施的重要支撐技術(shù),云原生逐漸在人工智能、大數(shù)據(jù)、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(diào)查統(tǒng)計,數(shù)據(jù)顯示,僅只有20%的開發(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,也是開發(fā)者們偏好使用云原生的原因,44%的開發(fā)者表示,云原生能夠提高開發(fā)效率。當(dāng)然除了開發(fā)效率,提升業(yè)務(wù)的敏捷度也是吸引開發(fā)者重要的原因。

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

萬博智云CTO孫琦表示,容器技術(shù)的不斷完善,促使微服務(wù)架構(gòu)應(yīng)用越來越多,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%的開發(fā)者認(rèn)為,掌握和運用Docker、K8s等技術(shù)是最為重要的。當(dāng)然,44%的開發(fā)者認(rèn)為微服務(wù)架構(gòu)也非常重要。

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

不過在使用云原生技術(shù)時,不少開發(fā)者也仍有顧慮。40.1%的開發(fā)者認(rèn)為,規(guī)范API接口排在亟待改善問題的首位。適度微服務(wù)拆分、統(tǒng)一配置管理相當(dāng),分別占比30.5%和31.5%。

國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫進(jìn)入技術(shù)創(chuàng)新繁榮新階段

數(shù)據(jù)庫技術(shù)發(fā)展70余年,其在國內(nèi)已發(fā)展也有四十年的時間。至此,31%的開發(fā)者感覺國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展迅速,表現(xiàn)出極大的潛力與發(fā)展前景。

在他們看來,有獨立的理論原創(chuàng)內(nèi)容(38%)、有不同于其他數(shù)據(jù)庫的功能特性(34%)、在工程領(lǐng)域做到世界前列(32%)和基于現(xiàn)有理論獨立完成編碼實現(xiàn)(32%)是國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫創(chuàng)新的根本。

騰訊數(shù)據(jù)庫首席架構(gòu)師李海翔認(rèn)為,引發(fā)數(shù)據(jù)庫技術(shù)下一場的革命,一定是基礎(chǔ)理論層面獲得突破性進(jìn)展??梢钥隙ǖ氖?,誰肯在理論研究層面投入資源,誰將獲得收益。

基于這些維度,數(shù)據(jù)顯示,TiDB數(shù)據(jù)庫繼續(xù)領(lǐng)先其他競爭對手,成為開發(fā)者最熟悉的國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫之一。同時,AliSQL和OceanBase也將保持其強勁的發(fā)展勢頭。

開發(fā)者最為熟悉的國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫Top10
開發(fā)者最為熟悉的國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫Top10

在應(yīng)用方面,開源數(shù)據(jù)庫使用率是最高的,占比39%,這反映出雖然開源數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫發(fā)展穩(wěn)中向好,但數(shù)據(jù)庫遷移成本、兼容性等制約著國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的發(fā)展,因此,國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的發(fā)展也需要注意到這些問題,加強技術(shù)研發(fā)和團(tuán)隊建設(shè),提高數(shù)據(jù)遷移和兼容性的能力,以更好地服務(wù)于廣大用戶。

在關(guān)于數(shù)據(jù)庫的未來發(fā)展方向上,開發(fā)者的觀點主要集中在以下幾個方面:

多模數(shù)據(jù)庫,即一庫多用。這種數(shù)據(jù)庫開發(fā)技術(shù)可以將不同應(yīng)用所需的各種數(shù)據(jù)整合到一個數(shù)據(jù)庫中,滿足多個應(yīng)用場景需要,占比為52%。

AI融合數(shù)據(jù)庫也成為一個熱門方向。數(shù)據(jù)庫結(jié)合人工智能技術(shù),可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫的智能化、自動化運維,從而提高數(shù)據(jù)庫性能,占比為51%。

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

操作系統(tǒng)外殼正處于快速演變期

隨著國家對信息安全和數(shù)據(jù)主權(quán)的重視,國產(chǎn)操作系統(tǒng)的發(fā)展也越來越受到關(guān)注。在國產(chǎn)操作系統(tǒng)的發(fā)展中,一些開發(fā)團(tuán)隊和公司秉持著創(chuàng)新和獨立自主的精神,增強了中國自主研發(fā)的能力,實現(xiàn)了操作系統(tǒng)的本土化。23%的開發(fā)者表示,當(dāng)前國產(chǎn)操作系統(tǒng)已經(jīng)滿足日常需求。

相比于國外主流操作系統(tǒng)而言,國產(chǎn)操作系統(tǒng)還面臨許多挑戰(zhàn)和問題,特別是在用戶體驗、使用習(xí)慣、升級維護(hù)成本和應(yīng)用兼容性方面。

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

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

在國內(nèi)自研操作系統(tǒng)中,HarmonyOS(鴻蒙)是最具有代表性和市場影響力的系統(tǒng),有接近90%的開發(fā)者聽說過該系統(tǒng)。這一結(jié)果表明了人們對于華為公司的重視和關(guān)注,同時也反映了HarmonyOS在國內(nèi)市場占據(jù)主導(dǎo)地位的趨勢。

除了HarmonyOS外,Deepin和中標(biāo)麒麟也是目前國內(nèi)自研操作系統(tǒng)中較為知名的系統(tǒng)。據(jù)調(diào)查顯示,有近三成的開發(fā)者聽說過Deepin操作系統(tǒng),而有約四分之一的開發(fā)者熟悉中標(biāo)麒麟操作系統(tǒng)。這兩款系統(tǒng)在一些特定領(lǐng)域擁有廣泛的應(yīng)用和用戶口碑,也成為操作系統(tǒng)市場的重要參與者。

在分析導(dǎo)致國產(chǎn)操作系統(tǒng)產(chǎn)生差距的主要原因時,我們發(fā)現(xiàn)缺乏廣泛的應(yīng)用生態(tài)是制約其發(fā)展的主要問題。

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

在開發(fā)者中,有74%的人認(rèn)為,如果想要推動自主研發(fā)操作系統(tǒng)的生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展,首先必須完善建設(shè)生態(tài)適配體系。構(gòu)建一個操作系統(tǒng)根社區(qū)對于推動其發(fā)展也是至關(guān)重要的。同時,操作系統(tǒng)研發(fā)不同于其他的應(yīng)用開發(fā),它需要應(yīng)對更多類型和更加復(fù)雜變幻多端的硬件設(shè)備的兼容性問題,適配性是自主研發(fā)操作系統(tǒng)推廣的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。因此,44%開發(fā)者們認(rèn)為在生態(tài)適配體系的建設(shè)上要花費更多的精力。

最后,面對未來 AI 驅(qū)動下操作系統(tǒng),清華大學(xué)計算機系長聘副教授陳渝表示,大家普遍關(guān)注的基于Transformer模型的GPT(Generative Pre-trained Transformer)系統(tǒng),如ChatGPT/Bard/文心一言等,推動了自然語言成為新的操作系統(tǒng)外殼。各種GPT系統(tǒng)通過新的應(yīng)用框架接口ChatGPT/Bard API接口,預(yù)計將會形成的新的應(yīng)用生態(tài)。目前已經(jīng)浮現(xiàn)出來的應(yīng)用包括行程助理、生活管家、工作秘書、代碼解釋器、網(wǎng)站自動生成、購物比價、文檔總結(jié)、文檔輔助生成等。簡言之,隨著計算機應(yīng)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(tǒng)的外殼也將隨之快速發(fā)展和演進(jìn)。

芯片之路,道阻且長

幾個月前,OPPO 旗下芯片設(shè)計公司哲庫科技(ZEKU)原地解散,高管官宣這一消息時數(shù)次哽咽落淚,3000 多名員工于一夕之間全部失業(yè),令人動容。國產(chǎn)芯片這條路上充滿的荊棘,尤其是在地緣政治等因素已經(jīng)對產(chǎn)業(yè)長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)驗開發(fā)者的加持。數(shù)據(jù)顯示,國內(nèi)這方面的人才儲備仍然相對較少,僅只有6.0%的開發(fā)者能夠深入理解芯片技術(shù)、較深入應(yīng)用,這使得芯片研究和開發(fā)的進(jìn)程受到了限制。

現(xiàn)實來看,芯片制造與軟件開發(fā)流程不同,不能像軟件開發(fā)那樣進(jìn)行小步快跑的迭代,整個制造過程的成本也比較高。56.62%的開發(fā)者認(rèn)為在芯片制造中,容易出現(xiàn)產(chǎn)品應(yīng)用市場與設(shè)想出現(xiàn)偏差,從而導(dǎo)致研發(fā)投入、生產(chǎn)成本等方面的浪費。其次是在芯片開發(fā)過程中,某些設(shè)計規(guī)格無法實現(xiàn),半數(shù)的開發(fā)者都對此表示擔(dān)心。

基于此,多數(shù)芯片團(tuán)隊主要專注于某個細(xì)分領(lǐng)域的芯片開發(fā),所以,其規(guī)模都不太大。調(diào)查顯示,40.42%的公司人數(shù)小于10人。

在芯片開發(fā)工具應(yīng)用上,芯片開發(fā)人員最常用的兩種語言分別是C/C++和Verilog。數(shù)據(jù)顯示,近五成的開發(fā)者在使用C/C++進(jìn)行編寫代碼;Verilog是一種硬件描述語言,主要用于數(shù)字電路的建模和仿真,使用的開發(fā)者占比12.94%。

人工智能蓬勃發(fā)展,越來越多的專用芯片設(shè)計用于人工智能領(lǐng)域,它們的特點是針對特定的計算任務(wù)進(jìn)行了高度優(yōu)化。數(shù)據(jù)顯示,在國內(nèi)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(yīng)用提供更加高效的計算能力。

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

設(shè)計能力:芯片設(shè)計是復(fù)雜而艱巨的工作,需要高超的技術(shù)和精湛的設(shè)計能力。39.91%的開發(fā)者表示,當(dāng)前以國內(nèi)的設(shè)計能力,很難去降低芯片設(shè)計成本。其次便是低功耗設(shè)計,35.36%的開發(fā)者表示要實現(xiàn)低功耗也非常困難。

專利保護(hù):芯片制造涉及到大量的專利技術(shù),國內(nèi)芯片開發(fā)中,需要進(jìn)行專利規(guī)避。

中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所副所長包云崗表示,新時代下,優(yōu)秀的芯片設(shè)計人才不僅僅懂芯片架構(gòu),也需要懂操作系統(tǒng)等軟件棧知識。然而,這類人才在國內(nèi)更是稀缺,因為很多集成電路學(xué)院并不開設(shè)操作系統(tǒng)等軟件課程。要解決人才急缺問題,當(dāng)前人才培養(yǎng)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(yǎng)。

開源已成軟件開發(fā)不可或缺的一部分

過去一年,開源發(fā)展呈現(xiàn)出強勁的勢頭,成為軟件行業(yè)的必然趨勢。根據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)顯示,96%的開發(fā)者正在使用開源軟件。

Java、Python、C++ 是他們常用的開發(fā)語言,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(nèi)源(InnerSource)、構(gòu)建開源辦公室等,即把開發(fā)開源軟件中學(xué)到的經(jīng)驗教訓(xùn)應(yīng)用到公司或組織內(nèi)部開發(fā)軟件的實踐中,加速公司內(nèi)部代碼共享。

其中大多數(shù)開發(fā)者是通過互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品切入,接觸到開源項目。在開源項目的貢獻(xiàn)上,有72.9%的開發(fā)者通過代碼貢獻(xiàn),49%開發(fā)者有文檔貢獻(xiàn)。

華東師范大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與工程學(xué)院教授王偉點評道,這些開發(fā)者不僅會使用開源軟件,還會通過提交代碼、解決問題等方式為開源社區(qū)做出貢獻(xiàn)。這表明開源社區(qū)已經(jīng)成為一個開發(fā)者共同學(xué)習(xí)、分享和成長的平臺,也是整個行業(yè)向更加開放和透明方向發(fā)展的推動力量。

不過,有些遺憾的是,"用愛發(fā)電"成為驅(qū)動很多個人開發(fā)者參與開源的現(xiàn)狀。數(shù)據(jù)顯示,17%開發(fā)者志愿投入自己的時間,只有8%的受訪者表示參與開源是因為企業(yè)支付了工資。63%的開發(fā)者更是直言,從未在開源中獲得收入。

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

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

致謝

以上內(nèi)容主要來源于 CSDN 深度調(diào)研的《2023 中國開發(fā)者調(diào)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(tuán)語雀團(tuán)隊穩(wěn)定性負(fù)責(zé)人

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

孫   琦  萬博智云CTO

李海翔  騰訊數(shù)據(jù)庫首席架構(gòu)師

陳   渝  清華大學(xué)計算機系長聘副教授

吳慶波 教育部國產(chǎn)基礎(chǔ)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

王   偉  華東師范大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與工程學(xué)院教授

莊表偉  開源社理事

對本次調(diào)查報告的指導(dǎo)與支持以及衷心感謝電子工業(yè)出版社博文視點、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(qū)以及中國水利水電出版社對本次調(diào)查提供了寶貴的圖書支持。

開發(fā)者 中國開發(fā)者調(diào)查 CSDN

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