行业发展趋势 - 国产开源车用操作系统初步形成产业生态 推动智能网联汽车核心技术自主可控 [1][2] - 开源模式成为行业共识 可减少重复投入并大幅降低研发成本 [1][2] - 操作系统是智能网联汽车的核心技术之一 行业发展迅速但存在各自为战问题 [1] 生态建设进展 - 已与10余家整车企业（包括长安、一汽）及近30家国内外芯片公司构建生态矩阵 [1] - 175所院校和400多家企业加入"小满"生态 通过产学研用融合实现降本增效 [1] - 头部车企自研操作系统投入超10亿元 而中小企业面临技术壁垒 [1] 技术应用前景 - 开源操作系统不仅适用于车端 还可扩展至智能化具身等更广泛领域 [1] - 开源模式将分散的企业力量汇聚成协同创新生态 加速技术迭代 [1][2] - 产业生态建设是智能汽车从单点突破迈向系统协同的关键举措 [1]

开源生态与具身智能发展 - 开源生态通过开发者社区和开放数据集加速具身智能技术落地 [1] - Hugging Face与星海图合作探索开源模型与开放世界数据集 [1] - 行业伙伴包括百度风投、知乎、小红书科技等共同参与生态建设 [2] 行业合作与活动 - Hugging Face联合创始人Thomas Wolf与星海图首席科学家赵行将进行深度对谈 [3][9] - 直播主题为开源生态如何引领具身智能未来 [6] - 活动时间为8月29日19:00 [4][10]

中国工业和信息化经济表现 - 上半年规模以上工业增加值同比增长6.4% [3] - 制造业增加值占GDP比重达到25.7% [3] - 制造业投资同比增长7.5% [3] - 规模以上制造业企业利润同比增长5.4% [3] 电信业务发展 - 电信业务收入累计完成9055亿元 [3] - 电信业务总量同比增长9.3% [3] - 5G基站总数达到455万个 [3] - 5G移动电话用户达到11.18亿户 用户普及率超79% [3] - 行政村通5G比例超过90% [3] 软件和数字产业增长 - 软件业务收入累计完成70585亿元 [3] - 软件业务利润同比增长12% [3] - 软件业务出口同比增长5.3% [3] - 前5个月数字产业完成业务收入同比增长9.3% 增速较去年同期提高3.4个百分点 [3] 上合组织经贸合作 - 上合组织成员国贸易总额超过8万亿美元 占世界贸易总额的1/4 [4] - 2024年7月上合组织成员国领导人商定2025年为"可持续发展年" [4] 数字和信息通信技术合作成果 - 上合组织成员国数字和信息通信技术部长会议机制实现提质升级 [7] - 通过《上海合作组织成员国数字化转型行动计划》提出7项具体行动 [7] - 明确数字和信息通信领域优先合作方向 [7] - 中国—上合组织大数据合作中心累计培训830余人次 [7] - 发布《中国一上海合作组织数字技术工具箱》 [7] - 通过《上海合作组织工业领域常设工作组工作条例》和《上海合作组织成员国工业部长会议框架下会展活动组织条例》 [7] 国际合作与开放措施 - 工业和信息化部与24个国家、地区及区域性组织开展机制性磋商交流 [10] - 全面取消制造业领域外资准入限制 [10] - 已有40家外资企业获得增值电信业务试点批复 [9] - 外商投资电信企业累计超过2600家 较去年同期增长27% [9] 未来合作方向 - 数字和信息通信领域：加强政策交流 深化务实合作 促进开源共建共享 赋能产业升级 共享数字红利 [10] - 工业领域：深化能源工业合作 共推工业转型升级 搭建创新合作平台 促进普惠包容发展 [10]

技术演进 - 推理模型成为行业标配，头部大模型具备强大推理能力，通过多步骤逻辑分析和长文本处理解决复杂任务如数学运算和代码生成 [2] - 推理能力持续提升，基础模型性能优化支撑推理能力，强化学习技术推动逻辑严谨性和任务完成度突破 [2] - 智能体成为2025年行业关键词，具备自主规划、工具调用和任务执行能力，实现从语言交互到行为落地的跨越 [2] - 智能体任务处理时长呈现指数级增长，从2019-2025年每7个月翻番缩短至2024-2025年每4个月翻番 [3] - 开源生态强势崛起，中国厂商如DeepSeek和阿里通义千问快速提升能力，缩小与国际闭源模型差距 [5] - 超过70%开源项目增长集中在智能体架构、代码生成和推理优化方向 [5] 产品创新 - 浏览器成为智能体主战场，因其具备连接外部世界能力，适合记忆存储、工具调用和任务执行 [9] - 交互设计采用可视化过程，左侧聊天框输入指令，右侧实时展示推理、搜索和执行过程以增强信任 [9] - 运营策略采用邀请码机制控制用户增长和成本，并通过稀缺性形成病毒式传播 [9] - 早期发布成为常态，产品在0.3-0.9版本就推向市场，通过用户反馈快速迭代 [9] - AI产品价值衡量从功能丰富度转向结果交付能力，定位从工具转变为数字员工 [10] - 产品逻辑通过限定边界和优化流程确保输出可靠性，如美图秀秀AI证件照单次生成收入达15-20元 [10] 资本动向 - 头部AI公司收入激增，OpenAI从2023年10亿美元增至2025年预期130亿美元，Anthropic从不足10亿美元上调至30亿美元 [12] - AI代码工具Coder年收入从2023年底1亿美元增至5亿美元 [12] - 行业估值与年收入深度绑定，头部公司市销率远高于传统科技公司，部分达数百倍 [12] - 2025年成为AI并购大年，并购基于业务协同而非挖团队，如Meta以148亿美元投资Scale AI [13] - 未上市头部AI公司如OpenAI开始并购初创公司完善生态 [13] - 中国市场并购案例增多，如腾讯音乐收购喜马拉雅和百度收购YY [13] - 智能体基础设施成为早期投资焦点，涉及环境搭建、工具调用协议、长时记忆存储和安全支付系统 [14] - 智能体时代需要统一交互协议如AI间协作协议和人机协作协议 [14]

行业盛会概况 - 第二十七届中国国际软件博览会将于10月15日至17日在郑州国际会展中心举办 由中国电子信息行业联合会主办 [1] - 该博览会是软件和信息技术服务领域规模最大、持续时间最长、最具影响力的专业盛会 已成功举办26届 [1] - 本届主题为"开源构筑新生态 软件智创未来" 采用"1+1+4+3+1"活动体系 [1] 活动内容与参与方 - 活动体系包括1场开幕式暨主题峰会 3场平行活动 1场特色活动 1场软件成果展 4场主要活动 [1] - 软件和信息技术服务竞争力前百家企业 知名软件企业 软件名城 地方展团将集中亮相 [1] - 重点展示工业软件最新产品 行业解决方案 典型应用案例 并设互动体验环节提供沉浸式体验 [1] 行业交流与发布 - 开幕式暨主题峰会将邀请业内专家 龙头软件企业 全国优秀园区代表研讨软件领域前沿技术趋势 创新成果 应用实践 产业合作 [2] - 国家级智库机构及权威行业协会将发布软件产业最新成果 举行重点项目签约仪式 [2] - 程序员特色系列活动以"星河共码·中原之约"为主题 同期举办软件创新成果发布会等4场主要活动及多场平行活动 [2]

开源生态发展现状 - 2024年中国活跃开源开发者数量达220余万人，全球领先 [1] - 中国、美国、印度、欧盟构成全球开源主要支撑力量 [1] - 北京、上海持续领跑，深圳、杭州加速追赶，广州、成都、南京、武汉等城市展现出强劲追赶势头 [1] - 开源生态呈现"头部稳固、腰部上升、尾部追赶"的良好局面 [1] 开源技术应用与创新 - 大模型开源推动企业部署意愿显著增强，驱动创新场景大规模爆发 [2] - UBML社区核心定位转向智能化开发，聚焦四大建设方向：语义化领域建模语言、多智能体协同构造工具、开放数据集、智能化新生态 [2] - 开源技术覆盖电力、通信、交通、医疗、教育、金融、互联网等10多个关键领域 [3] - 基于开源鸿蒙、开源欧拉等开源项目，累计发布150多个典型应用案例 [3] 开源对产业的影响 - 开源模式重构AI竞争格局，中小企业可低成本获得顶尖AI能力 [3] - 云服务商可通过算力需求激增获益，国产芯片厂商可凭借推理算力优化实现弯道超车 [3] - 开源技术促进产业升级、行业创新，形成覆盖多行业多场景的应用版图 [3] 区域发展与企业参与 - 2024年北京信息软件业实现营业收入3.3万亿元，占全国四分之一 [4] - 南方电网、中国移动、京东集团等100多家单位引领开源潮流 [3] - 北京将优化开源公共服务，加速开源项目孵化，深化开源协同创新 [4] 政策支持与未来方向 - 工信部将加快推进开源体系建设，鼓励政产学研用金深度融合 [4] - 聚焦基础软件、工业软件、人工智能、人形机器人等领域，加速开源项目孵化培育和应用落地 [4] - 鼓励企业、高校推广以贡献为导向的开源人才评价体系 [5] - 推动开源成果高质量"引进来"，高水平"走出去" [5]

开源生态发展现状 - 2024年中国活跃开源开发者数量达220余万人 全球领先[1] - 中国 美国 印度 欧盟构成全球开源主要支撑力量[1] - 北京 上海持续领跑 深圳 杭州加速追赶 广州 成都 南京 武汉成为新兴力量[1] 区域发展格局 - 形成头部稳固 腰部上升 尾部追赶的良好局面[1] - 活跃程度由少数区域向更多城市辐射扩散[1] - 创新资源流动频繁 区域协同效应凸显[1] 人工智能与开源融合 - 大模型推动AI热潮 DeepSeek基础大模型开源增强企业部署意愿[2] - 大模型颠覆软件行业 重塑开发 交互 运行 运维模式[2] - UBML社区转向智能化开发 聚焦语义化建模 多智能体工具 开放数据集 智能生态四大方向[2] 开源技术应用领域 - 覆盖电力 通信 交通 医疗 教育 金融 互联网等10多个关键领域[3] - 基于开源鸿蒙 开源欧拉等项目累计发布150多个应用案例[3] - 南方电网 中国移动 京东集团等100多家单位引领开源应用[3] 产业支持政策 - 工信部鼓励政产学研用金深度融合 释放开源商业潜能[4] - 聚焦基础软件 工业软件 人工智能 人形机器人等领域加速项目孵化[4] - 推动开源成果高质量引进来和高水平走出去[4] 北京开源发展优势 - 2024年北京信息软件业营收3.3万亿元 占全国25%[4] - 将优化开源公共服务 建立开源贡献评价激励机制[4] - 支持建设开源技术孵化器 在AI 区块链等领域打造国际标杆项目[4] 开源模式影响 - 重构AI竞争格局 中国有望凭借开源生态保持领先[3] - 中小企业可低成本获得顶尖AI能力 云服务商受益于算力需求增长[3] - 国产芯片厂商可通过推理算力优化实现弯道超车[3] 技术变革价值 - 变革软件开发模式 提升关键软件技术创新供给能力[2] - 突破软件定义制造关键技术 支撑制造强国战略[2] - 开源成为培育新质生产力 驱动高质量发展的重要力量[1]

员提供情绪价值的 7条回复 场庆祝中国新年的盛会 25 大家谢谢 要知道CUDA不是 普通程序员能掌握的 具有大神才能理解CUDA 因为普通计算机编程是一步一步的 但CUDA不是按部就班 CUDA同时处理所有事情 剧情常对 即便如此我们在中国 仍有150万CUDA开发者 我为此感到非常自豪 我们共同为世界上最伟大的市场之 曾经有人问黄仁勋，"CUDA 是否会开源"时，黄仁勋的回应耐人寻味："CUDA 非常开放，但不会开 源。"这种"半开放"策略，本质是想既享受生态扩张的红利，又牢牢攥住核心技术的控制权。而恰恰在 这一关键节点，华为以破局者的姿态迈出了决定性一步——宣布 CANN 全面开源，将神经网络异构计 算架构的核心组件彻底开放给开发者。 如果问你英伟达凭什么稳坐 AI 算力王座？答案其实就藏在其 18 年磨一剑的 CUDA 生态里。这个 2007 年诞生的并行计算平台，用近二十年时间织就了一张覆盖 400 万开发者、4000 家企业的技术网络，成 为全球 AI 产业绕不开的"基础设施"。黄仁勋曾坦言："中国拥有最多的超 150 多万的 CUDA 开发者， 若他们集体转向其他平台，英伟达的优势将瞬间崩塌。" ...

华为昇腾AI生态开源战略 - 公司宣布全面开源昇腾硬件使能软件CANN及Mind系列应用使能套件，支持开发者深度挖潜和自定义开发，加速AI创新 [3] - CANN作为华为版CUDA，提供多层编程接口，已升级至8.0版本，包含社区版（新功能体验）和商业版（企业稳定版），新增适配12款操作系统 [6] - 配套自研深度学习框架MindSpore（类似PyTorch），形成原生AI软硬件方案，并支持PyTorch、TensorFlow等8种主流框架与第三方库 [6][9] - 联合行业发起《CANN开源开放生态共建倡议》，意图打破英伟达CUDA封闭生态的垄断 [11] 挑战英伟达CUDA的新兴竞争者 - 传奇GPU架构师Raja Koduri创立Oxmiq Labs，定位为硅谷25年来首家GPU初创公司，专注GPU硬件IP与软件堆栈授权 [12][14] - 公司硬件方案基于RISC-V指令集，推出模块化GPU IP核OxCore及芯片集构建器OxQuilt，支持灵活配置AI训练/推理SoC [18][20] - 软件核心OXPython可无修改运行Python版CUDA应用，通过统一运行时OXCapsule实现跨硬件平台兼容，初期适配Tenstorrent加速器 [23] - 战略强调软件堆栈与硬件解耦，直接对标CUDA生态，降低开发者迁移门槛 [16][21] 行业竞争格局变化 - 华为与Oxmiq分别从开源生态和兼容层技术切入，挑战英伟达CUDA的封闭体系 [6][23] - 昇腾CANN开源可能吸引受限于CUDA绑定的开发者，而Oxmiq的跨硬件兼容方案瞄准多模态AI/图形工作负载 [6][16] - 两家公司均强调降低开发者迁移成本，通过工具链开放或代码兼容性争夺生态话语权 [3][23]

华为昇腾AI生态开源战略 - 华为宣布开源昇腾AI GPU的CANN软件工具包，旨在构建开放生态对抗英伟达CUDA封闭体系[1][3] - CANN作为华为版CUDA，提供多层编程接口和算子加速库，支持开发者针对昇腾硬件深度定制[4][5] - 配套开源MindSpore深度学习框架及工具链，形成完整AI软硬件方案[8][15] - CANN 8.0版本推出社区版和商业版双轨制，已适配12款操作系统[7] 昇腾技术架构特性 - CANN神经网络计算架构包含多技能栈，支持PyTorch/TensorFlow等主流框架[15] - 提供Mind系列应用使能套件，降低开发者迁移成本[3][7] - 通过开源策略解决CUDA生态锁定问题，允许代码自主优化[7][12] 行业竞争动态 - 传奇GPU架构师Raja Koduri创立Oxmiq Labs，开发兼容CUDA的软件堆栈[14][18] - Oxmiq采用RISC-V架构GPU IP核OxCore，集成标量/矢量/张量计算引擎[22] - 其OXPython组件可直接运行未经修改的CUDA Python应用[29][31] - 软件战略独立于硬件，初期将部署在Tenstorrent AI加速器[30][31] 生态建设进展 - 华为联合业界发起《CANN开源开放生态共建倡议》[11] - 昇腾生态已覆盖深度学习框架、第三方库及操作系统适配[7][15] - Oxmiq通过芯片集设计支持边缘推理到大规模训练场景的灵活配置[25]