一、如何理解工业4.0与智能制造，怎么共建智慧工厂
目前工厂自动化程度已经达到较高的水平，设备可以昼夜不停生产，企业人工成本下降了25%~30%。但是智能制造不等同自动化，工业互联网技术的潜力还显示在追求更高价值上，比如良率改善、数据决策等方面。
从发展趋势来看，智慧化转型已经成为社会各界共识，但并不是所有企业都像大企业那样具有较高的信息化基础和资本支撑。运营成本、技术难题、数据割裂以及资金问题成为了把企业挡在信息化浪潮之外致命壁垒，如何把企业扶上云端成为了关键。
“企业搭建数字化平台，必须打好信息化地基，只要在信息化的基础上，才可以结合互联的平台采集数据，通过分析平台给企业带来价值。”图扑软件某负责人说道。
智慧工厂案例选择以贴片厂数据可视化管理为参考，进行一下分析：如何将smt/pcb行业较高的自动化与优秀的信息化管理相融合，hightopo 给出了提高制造的信息化能力的解决方案。
智慧管理可视化系统通过对每一台设备数据进行整合，分析处理。形成产量、设备使用率和抛料率的统计，并且与历史数据组成直观的数据趋势图。为管理者提供可靠的数据，及时调节生产节奏提高生产效率反思工厂运作中的瑕疵与不足。利用平台和数据的驱动，将资源有效整合在一起，避免了信息不对称造成的资源浪费，为生产提供了有力支撑。
同样，智慧管理不应只体现在一体化的生产流程上，当人力需求减少的情况下，新技术则更应该为人服务，如工厂可视化平台可以显示出智能工位、操作员的轨迹等数据。动态的展现方式，也促使管理者做出高效且更人性化的管理措施。
扩展资料
图扑软件（hightopo）是由厦门图扑软件科技有限公司独立自主研发，基于html5标准技术的web前端2d和3d图形界面开发框架。非常适用于实时监控系统的界面呈现，广泛应用于电信网络拓扑和设备管理，以及电力、燃气等工业自动化 (hmi/scada) 领域。
hightopo 提供了一套独特的 webgl 层抽象，将 model–view–presenter (mvp) 的设计模型延伸应用到了 3d 图形领域。
二、智慧园区案例 “智慧园区”顶层设计的研究与探索
1 智慧园区的理解 智慧城市与智慧园区：智慧园区是智慧城市的重要表现形态，其体系结构与发展模式是智慧城市在一个小区域范围内的缩影，即反应了智慧城市的主要体系模式与发展特征，又具有一定的不同于智慧城市的发展模式的独特性。
“智慧城市”在广义上指城市信息化。即通过建设宽带多媒体信息网络、地理信息系统等基础设施平台，整合城市信息资源、建立电子政务、电子商务、劳动社会保险等信息化社区，逐步实现城市国民经济和社会的信息化。
智慧园区是通过信息技术和各类资源的整合，充分降低企业运营成本，提高工作效率，加强各类园区创新、服务和管理能力，为园区铸就一套超强的软实力。智慧园区的重点在于“智慧”：一方面，它在现实的园区环境之外，综合应用各类it网络技术，通过网上虚拟园区等实现方式，加强园区内部的互动沟通和管理能力，在更加广阔的范围内提高园区的知名度。另一方面，它更强调增强园区管委会政府、园区企业等各个方面的资源整合能力，把园区内各方的专长资源加以整合推广，为科技园区打造一个整体的强势品牌。
从技术理解：智慧园区结合利用物联网、云计算等新一代信息技术全面感知并整合城市的运行状态，构建了未来城市的信息基础，有力地支撑了城市的发展。
从应用理解：智慧园区是信息技术发展到一定阶段的产物，智慧园区带来的改变不仅限于理念范畴，它将使园区的生产方式、生活方式、交换方式、公共服务、机构决策、规划管理、社会民生七个方面产生巨大和深远的变革。
2 智慧园区的特征
智慧园区，因为有了“智慧”，不再停留在园区数字化层面，一个符合要求的智慧园区需要具备“以人为本、全面感知、内生发展、智能协同”的四大特征。
1）以人为本：以人的需求作为根本出发点，以个体推动社会进步，以人的发展为本，实现面向未来的数字包容，让园区中的人类生活更美好；2）全面感知：通过感知技术，将人、物的相关信息进行全面的感知与互联，形成智慧的泛在信息源；3）内生发展：园区形成具有持续创新发展的内生驱动力量，围绕这种内生发展动力，城市各构成要素之间实现自我适应调节、自我优化和完善；4）智能协同：实现泛在信息之间的无缝连接，协同联动，是园区实现智慧的重要途径。
综上所述，智慧园区不仅仅是我们原来所宣传的无线城市、数字城市的概念，而是集“智”与“慧”与一体的城市新形态。因此一个成功的智慧园区必须具备智慧园区的四大特征，从根本上实现智慧园区“融合、服务、创新、协同”的目标。
3 “智慧园区”顶层设计
在传统的园区体系中，园区由各司其职的独立部门建立并管理。但是随着园区的不断发展、人口增长、预算限制、基础设施利用不充分，特别是传统管理方式无法从全面整合、互联互通的全局视角去管理园区，这些问题正给园区管理者造成越来越大的压力。 要建设智慧园区，必须从根本上改变传统模式，把园区视为由多个互联互通的子系统构成的单一体系，而非各自为政自成体系。一个完善的智慧园区正如同最高等生物——人一样，能够感知周围及内部的变化，通过神经传递这些变化信息，由大脑处理后，做出全局的决策，并下发指令由身体器官去执行。
“智慧园区”的顶层设计的制定将决定规划的高度和边界。在顶层设计阶段，框架设计，包括园区基础设施层、园区智能感知平台、园区应用支撑平台、园区信息化应用系统、信息化保障制度、信息化标准体系五个部分。框架设计是基础设施、平台及应用系统高层设计的出发点。
3.1 基础设施层。基础设施层是园区信息化建设的硬件基础层，包括地块驻地网；移动通信网；无线局域网，包括公共区域无线局域网、地块内局域网；通信机房，包括商务区公共通信枢纽机房、地块内集约化通信机房和楼层设备间；地块信息化管理中心，包括通信机房、数据机房、安防控制机房和配套服务设施等设施。
3.2 智能感知层。智能感知层是园区数据采集和自动化控制层，包括园区的环境监控系统、智能交通系统、能源监控系统；地块内的环境监控系统、智能交通系统、能源监控系统、智能会展系统、智能抄表系统、安防控制系统、智能卡管理系统、楼宇自控系统、信息发布系统、会议系统、有线及卫星电视系统、紧急广播系统、智能微电网等。智能感知层通过广泛分布的传感网、射频识别（rfid）和嵌入式系统，使物理实体具备了感知能力；这部分类似于人体的神经末稍和神经元，主要用于采集城市各类信息并将信息展示给城市里的各个成员。核心元素包括传感器、rfid标签和读写器、摄像头、gps、移动终端、信息亭、多媒体电话、个人电脑、电子广告牌等。
3.3 网络通信层。网络通信层是园区数据传输和交换层，包括支撑商务区应用系统的管理信息网络和各种智能感知系统信息传输网络。其通过物联网和互联网融合发展构成的宽带泛在网络，全面实现无所不在的人与人、人与物、物与物的智能互联实现任何人、任何物和随时随地的连接，而且是安全、可靠、无缝的连接。在一个“智慧园区”环境中，移动性变得比以往任何时候都来得重要，视频也正成为越来越重要的沟通媒介，工作空间（设备、应用与位置）的边界越来越模糊化，这些趋势和重要转变都需要网络把所有的一切连接在一起，以便能跨越多种业务模式来访问所需内容和信息、加深客户关系、提高工作效率和灵活性、提升生活品质。
3.4 支撑平台层。支撑平台层是商务区园区数据集中存储和应用支撑层，即园区的大脑。这是一个综合、统一、互联的城市管理和服务平台，将信息采集及展示模块获取的信息进行传递和处理，同步协调所有园区管理和服务运营机构，实现各机构之间的业务互通、运营整合、统一指挥。包括门户集成、数据集成、应用集成和业务流程集成、外部接口等。智能园区的支撑平台包括智慧园区运行管理平台和智慧园区虚拟服务平台。其中，智慧园区运行管理平台通过物联网、视频监控、云计算等技术手段，实现对城市运行的监测，以及安防应急，提高政府精确管理能力，使城市运行得更加安全高效；智慧园区虚拟服务平台通过提供智能商务、智能商业、智能会务、智能医疗、智能教育、智能社区、智能家居等一系列应用服务，使服务更加便捷，可以有效提高企业与居民的满意度，将城市发展的成功惠及于民。
三、2021那些事儿｜细数信息技术4大领域
2021年，信息技术发展突飞猛进。人工智能、大数据、开源、虚拟现实（vr）、增强现实（ar）……每个领域的发展几乎都可圈可点。
在人工智能领域，人工智能的语言大模型、图文大模型乃至多模态大模型的基本能力已得到了充分展现。例如，阿里巴巴达摩院公布多模态大模型m6最新进展，参数从万亿跃迁至10万亿；鹏城实验室与百度联合发布全球首个知识增强千亿大模型——鹏城—百度·文心，参数规模达到2600亿。
不仅如此，人工智能与其他科学领域的交叉融合也擦出火花。在《科学》近日公布的2021年度科学突破榜单上，alphafold和rosetta-fold两种基于人工智能预测蛋白质结构的技术位列榜首。
在人机交互领域，扎克伯格将facebook公司更名为“meta”时，特斯拉和spacex首席执行官埃隆·马斯克则将注意力放在脑机接口上。马斯克认为脑机接口装置将更有可能改变世界，帮助四肢瘫痪或有身体缺陷的人更好地生活和工作，“复杂的脑机接口装置可以让你完全沉浸在虚拟现实中”。此外，今年5月，斯坦福大学开发出一套皮质内脑机接口系统，可以从运动皮层的神经活动中解码瘫痪患者想象中的手写动作，并将其转换为文本。
在超算领域，最值得一提的是，今年11月，我国超算应用团队凭借“超大规模量子随机电路实时模拟”成果斩获国际高性能计算应用领域的最高奖项“戈登贝尔奖”。
在开源方面，risc-v开源指令集及其生态快速崛起；由华为公司牵头，中国科学院软件研究所、麒麟软件等参与的openeuler操作系统开源社区业已汇聚了7000名活跃开发者，完成8000多个自主维护的开源软件包，催生了10多家厂商的商业发行版……
回望2021年，信息技术版邀请业内专家梳理上述四个领域的发展脉络，展望未来发展趋势。
作者 张双虎
alphafold或是2021年人工智能（ai）领域的“一哥”。
近日，《科学》杂志公布了 2021 年度科学突破榜单，alphafold 和 rosetta-fold 两种基于人工智能预测蛋白质结构的技术位列榜首。
此前几天，由中国工程院院刊评选的“2021全球十大工程成就（近5年全球实践验证有效、有全球影响力的工程科学和技术重大成果）”中，alphago和alphafold亦榜上有名。
在接受《中国科学报》采访时，数位专家回望今年人工智能领域取得的成就时，均谈到了alphafold。
“面向科学发现的alphafold和中国正在构建的人工智能发展生态不能不说。” 浙江大学人工智能研究所所长吴飞对《中国科学报》说。
中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室研究员王金桥则提名“用ai进行新冠诊断”“人工智能与生物、制药、材料等科学融合（ai for science）”和“三模态大模型紫东太初”。
在医学领域，ai识别咳嗽声早已用于肺炎、哮喘、阿尔茨海默氏症等疾病检测。美国麻省理工学院研究人员研发出可以通过分析咳嗽录音识别新冠患者的ai模型，识别出新冠患者咳嗽的准确率为98.5％，其中识别无症状感染者的准确度高达100％。日前，有报道称该模型已用于识别奥密克戎病毒。
“紫东太初首次实现了图—文—音语义统一表达，兼具跨模态理解和生成能力。” 王金桥说，“目前与新华社共同发布的‘全媒体多模态大模型研发计划’，实现对全媒体数据理解与生成的统一建模，打造全栈国产化媒体人工智能平台，已 探索 性地应用于纺织业和 汽车 行业质检等场景。”
12月7日， 科技 部官网公布3份函件，支持哈尔滨、沈阳、郑州3地建设国家新一代人工智能创新发展试验区。至此，我国已经有18个国家新一代人工智能创新发展试验区，这将引领带动中国人工智能创新发展。
“我国正在推动人工智能生态发展，构建良好生态。”吴飞说，“目前已有15个国家新一代人工智能开发创新平台、18个国家新一代人工智能创新发展试验区、8个人工智能创新应用先导区和高等学校设置的人工智能本科专业和交叉学科等人才培养载体。”
“一是大模型，二是人工智能和基础学科的结合。”孙茂松对《中国科学报》说，“语言大模型、图文大模型乃至多模态大模型的基本能力已得到了充分展现，确定了它作为智能信息处理基础软设施的地位。同时，它并非简单地扩大规模，而是对数字资源整合能力和计算能力都提出了挑战。虽然它的局限性也很明显，但它所表现出的某些‘奇特’性质（如少样本学习、深度双下降、基于提示的任务调整等），使学者产生了超大参数规模或会引发质变的期待，从而为新的突破埋下了伏笔。”
今年，人工智能领域从“大炼模型”走向“炼大模型”阶段，从千亿量级到万亿量级，在大模型领域，似乎没有最大，只有更大。
3月，北京智源人工智能研究院发布我国首个超大规模人工智能模型“悟道1.0”。6月，智源就改写了自己的纪录，发布悟道2.0，参数规模达到1.75万亿；9月,浪潮人工智能研究院推出了中文巨量语言模型——源 1.0，参数量达2457亿；11 月，阿里巴巴达摩院公布多模态大模型 m6 最新进展，参数从万亿跃迁至 10 万亿；12月，鹏城实验室与百度联合发布全球首个知识增强千亿大模型——鹏城—百度·文心，参数规模达到2600亿。
与此相应，最近快手和苏黎世联邦理工学院提出了一个新的推荐系统persia，最高支持100万亿级参数的模型训练。
另一方面，人工智能在基础学科领域不断攻城略地。
7月，deepmind公司人工智能程序alphafold2研究成果又登顶《自然》，在结构生物学研究领域，人工智能或带领生物学、医学和药学挺进新天地；11月，美国南加利福尼亚大学研究人员通过脑机连接设备，让猴子玩 游戏 和跑步机，从而进行神经活动数据研究；12月，deepmind开发的机器学习框架，已帮助人们发现了纯数学领域的两个新猜想，展示了机器学习支持数学研究的潜力。
“今年人工智能在各行业应用方面也取得不小的成绩。”孙茂松说，“人工智能与基础学科结合已显示出巨大潜力，发表了多篇顶级论文，已展露出某种较强的趋势性，即‘人工智能+基础科学’大有可为。”
作者 张双虎
脑机接口、ar眼镜、智能语音、肌电手环、隔空手势识别……2021年，从基础研究到应用落地，人机交互领域风起云涌。不管是智能 健康 、元宇宙，还是自动驾驶领域的蓬勃发展，似乎都表明，人机交互正站在产业化落地的门口。
“我们研发的高通量超柔性神经电极已通过科研临床伦理审批，即将开展脑机接口人体临床试验。”中科院上海微系统所副所长、传感技术联合国家重点实验室副主任陶虎对《中国科学报》说，“安全稳定地大规模采集人体大脑的神经元信号并进行闭环调控，将实现病人感知和运动功能的修复。”
脑机接口技术给患者带来越来越多的便利。今年5月，斯坦福大学研究人员在《自然》发表封面论文，开发出一套皮质内脑机接口系统，可以从运动皮层的神经活动中解码瘫痪患者想象中的手写动作，并将其转换为文本。借助该系统，受试者（因脊髓损失瘫痪）每分钟可以打出近百个字符，且自动更正后的离线准确率超过了 99%。
不久前，马斯克表示，希望明年能在人类身上使用neuralink 的微芯片装置。该芯片将用于治疗脊髓损伤、帕金森氏症等脑部疾病和神经系统疾病。目前，相关技术正在等待美国食品药品监督管理局的批准。
“脑机接口领域已经蓄积了相当的技术，有望成为解决大脑疾病的利器。”陶虎说，“大家都在抢占临床应用的先机，明年可能会实现技术落地应用。预计两三年内，国内会出现可媲美马斯克neuralink的独角兽企业。”
“人机交互将引申出新的万亿级市场。”福州大学特聘教授严群这句判断，也囊括了元宇宙这个巨大的市场。
有人称2021年是“元宇宙元年”，也有人认为这不过是“旧瓶装新酒”。但无论如何，元宇宙已是今年人机交互领域绕不开的话题。
“元宇宙是虚拟现实、增强现实和混合现实的综合，它实际上并非新的东西。”北京邮电大学人机交互与认知工程实验室主任刘伟告诉《中国科学报》，“元宇宙是现实世界和虚拟世界跨越未来的发展方向，但还有些技术问题未能很好地解决。”
在真实世界里，人机交互问题和人机环境系统的混合问题未能很好地解决。真实世界的人机交互中，不管是输入、处理还是输出过程中，客观数据、主观信息和知识依然不能完美融合。
刘伟认为，无论真实世界还是虚拟世界，人类和机器决策都有“快决策”和“慢决策”过程。人类决策有时依靠逻辑决策多些，有时直觉决策多些，这种“混合决策”不断变换，而且很难找到变化规律。这方面的问题机器决策目前还未能解决。
“元宇宙还处在画饼的前期阶段。”刘伟说，“因为它的底层机理没有解决——人在真实世界里未能完美解决人机交互的问题，带到元宇宙里同样不能解决。”
谈到人机交互，刘伟认为第二个不能不说的问题是“复杂领域”。
“今年的诺贝尔物理学奖，也给了复杂系统预测气候变化模型的提出者。”刘伟说，“人机交互也是一个复杂系统，它既包括重复的问题，还包括杂乱的、跨域协同的问题。”
刘伟认为，从智能的角度说，复杂系统包括三个重要组成部分，一是人，二是装备（人造物），三是环境。这其实是多个事物之间相互作用，交织在一起、既纠缠又重叠的“人机环系统”问题。
“在人机交互中，机器强在处理‘复’的问题，人擅长管‘杂’的事——跨域协同、事物间平衡等。因为人们还没找到复杂事物的简单运行规律，所以解决所有智能产品、智能系统问题，要从人、机、环这个系统里找它们的结合、融合和交互点。而且，人要在这个系统中处于主导地位。”
人机交互领域引起刘伟重视的第三个现象，是“人工智能帮数学家发现了一些定律”。“最近，deepmind研发了一个机器学习框架，能帮助数学家发现新的猜想和定理。”刘伟说，“人工智能是一个基本的数学工具，同时，数学又反映了一些基本规律。如果人工智能可以帮助数学家处理一些数学问题，那么，人们将更好地认识复杂系统的简单规律，人机交互方面就可能会取得新突破。”
作者 张云泉（中国科学院计算技术研究所研究员）
今年是我国超算应用实现丰收的一年。
11月中旬在美国举行的全球超算大会（sc21）上，中国超算应用团队凭借基于一台神威新系统对量子电路开创性的模拟（“超大规模量子随机电路实时模拟”），一举摘得国际上高性能计算应用领域的最高学术奖——“戈登贝尔奖”。
同时，在sc 21大学生超算竞赛总决赛上，清华大学超算团队再次夺得总冠军，实现sc竞赛四连冠。这些大规模应用软件可扩展性和性能调优方面的成绩表明，我国在并行软件方面的发展方兴未艾。
回到超算对产业的驱动来看，我们要重提“算力经济”一词。早在2018年，我们提出“算力经济”概念，认为以超级计算为核心的算力经济将成为衡量一个地方数字经济发展程度的代表性指标和新旧动能转换的主要手段。
综合近几年的发展趋势，我们认为高性能计算当前发展趋势已充分表明，随着超算与云计算、大数据、ai的融合创新，算力已成为当前整个数字信息 社会 发展的关键，算力经济已经登上 历史 舞台。
通过对2021年中国高性能计算机发展现状综合分析，可以总结出当前高性能计算正呈现出以下几个特点。
首先，高性能计算与云计算已经深度结合。高性能计算通常是以mpi、高效通信、异构计算等技术为主，偏向独占式运行，而云计算有弹性部署能力与容错能力，支持虚拟化、资源统一调度和弹性系统配置。
随着技术发展，超级计算与容器云正融合创新，高性能云成为新的产品服务，aws、阿里云、腾讯、百度以及商业化超算的代表“北龙超云”，都已基于超级计算与云计算技术推出了高性能云服务和产品。
其次，超算应用从过去的高精尖向更广、更宽的方向发展。随着超级计算机的发展，尤其是使用成本的不断下降，其应用领域也从具有国家战略意义的精密研制、信息安全、石油勘探、航空航天和“高冷”的科学计算领域向更广泛的国民经济主战场快速扩张，比如制药、基因测序、动漫渲染、数字电影、数据挖掘、金融分析及互联网服务等，可以说已经深入到国民经济的各行各业。
从近年中国高性能计算百强排行榜（hpc top100）来看，超算系统过去主要集中于科学计算、政府、能源、电力、气象等领域，而近5年互联网公司部署的超算系统占据了相当大比例，主要应用为云计算、机器学习、人工智能、大数据分析以及短视频等。这些领域对于计算需求的急剧上升表明，超算正与互联网技术进行融合。
从hpc top100榜单的linpack性能份额看，算力服务以46%的比例占据第一；超算中心占24%，排名第二；人工智能、云计算和短视频分别以9%、5%和4%紧随其后。
可以看出，人工智能占比的持续增加与机器学习等算法和应用的快速崛起，以及大数据中的深度学习算法的广泛应用有很大关系。互联网公司通过深度学习算法重新发现了超级计算机，特别是gpu加速的异构超级计算机的价值，纷纷投入巨资建设新系统。
综合来看，目前的算力服务、超算中心、人工智能、科学计算等领域是高性能计算的主要用户，互联网、大数据，特别是ai领域增长强劲。
再次，国家层面已经制订了战略性的算力布局计划。今年5月，国家发展改革委等四部门联合发布《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》，提出在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝以及贵州、内蒙古、甘肃、宁夏建设全国算力网络国家枢纽节点，启动实施“东数西算”工程，力促把东部的数据送到西部进行存储和计算，同时在西部建立算力节点，改善数字基础设施不平衡的布局，有效优化数据中心的布局结构，实现算力升级，构建国家算力网络体系。
最后，人工智能的算力需求已成为算力发展主要动力。机器学习、深度学习等算法革新和通过物联网、传感器、智能手机、智能设备、互联网技术搜集的大数据，以及由超级计算机、云计算等组成的超级算力，被公认为是人工智能时代的“三驾马车”，共同掀起最新一轮的人工智能革命。
在人工智能蓬勃发展这一背景下，虚拟化云计算向高性能容器云计算演进，大数据与并行计算、机器学习融合创新就成为了产业发展的最新方向。
此外，在智能计算评测方面，我国已经提出了包括aiperf 500在内的众多基准测试程序，这是对传统linpack测试标准的有力补充。
这些发展表明超算技术向产业渗透的速度加快，我们已经进入一个依靠算力的人工智能时代，这也是未来发展的必然趋势之一。随着用户对算力需求的不断增长，算力经济必将在未来 社会 发展中占据重要地位。
作者 武延军（中国科学院软件研究所研究员）
开源发展可圈可点并非只是今年的事。最近几年，开源领域发生了很多重要的事情。
例如，risc-v开源指令集及其生态的快速崛起。这与上世纪90年代初linux诞生一样。当时，unix和windows是主流，很少有人能够预料到今天以linux为内核的操作系统已经遍及人们生活的方方面面。
如今，人们每天使用的app，超过80% 概率是运行在以linux为内核的安卓操作系统上，而且，支撑其业务的后端服务器上运行的操作系统很大概率也是linux发行版。
所以，今天的risc-v也同样可能被低估，认为其不成熟，很难与arm和x86抗衡。但也许未来risc-v就像linux一样，最终成为全球范围内的主流指令集生态，产品遍及方方面面。
仅2020年，risc-v international（rvi，risc-v基金会迁入瑞士之后的新名称）的会员数增长了133%。其实rvi迁入瑞士这件事情本身也意义重大，是一次开源领域面对大国竞争保持初心不“选边站”的经典案例，值得全球其他开源基金会参考。
在国内，2019年底，华为公司牵头，中国科学院软件研究所、麒麟软件等参与的openeuler操作系统开源社区正式成立。在短短的两年内，社区已经汇聚了7000名活跃开发者，完成8000多个自主维护的开源软件包，催生了10多家厂商的商业发行版。
这是中国基础软件领域第一个真正意义上的“根社区”，虽然与20多年 历史 的debian、fedora还有差距，但迈出了重要一步，对学术研究、技术研发、产业创新来说，终于有了国内主导的、可以长期积淀的新平台。
同时，华为在遭遇安卓操作系统gms（谷歌移动服务）海外断供之后，推出了鸿蒙操作系统harmonyos，并在开放原子开源基金会下启动开源项目openharmony。
目前openharmony短时间内已经吸引了国内众多厂商参与，也侧面反映了国内产业界对新一代万物互联操作系统的旺盛需求。尽管其在生态规模和技术完整程度方面与安卓仍有差距，但毕竟迈出了打造自主生态的第一步。
这相当于为源代码合理使用划定了一个边界，即合理使用仅限于接口，一旦深入到接口的实现代码，则需要遵守相关许可。这对开源知识产权的法律界定具有重要参考意义。
今年5月，《2021中国开源发展蓝皮书》重磅发布。它不仅系统梳理了我国开源人才、项目、社区、组织、教育、商业的现状，并给出发展建议，而且为国家政府相关管理部门制定开源政策、布局开源战略提供参考，为科研院所、 科技 企业以及开源从业者提供更多的案例参考和数据支撑。
而不论是开源软件向围绕开放指令集的开源软硬件生态发展，还是开源有严格的法律边界约束，抑或是国内龙头企业正尝试通过开源 探索 解决“卡脖子”问题，且已经取得了一定的效果……众多案例都指向一个方向——开源趋势不可阻挡。因为它源自人类分享知识、协同创造的天性，也是人类文明在数字时代薪火相传的重要模式。
当然，不可否认的是，开源还存在很多问题，例如，开源软件供应链安全的问题。这里的安全既有传统意义上软件质量、安全漏洞的问题，也有开源软件无法得到持续有效维护的问题（如openssl在出现heartbleed问题时只有两位兼职维护者，log4j出现问题时只有三位兼职维护者），更有大国竞争导致的“断供”问题（如github曾限制伊朗开发者访问）。
随着开源软件向github这类商业平台的集中，这一问题会更加突出，甚至演变为重大风险。开源软件这一本应属于全人类的智慧资产，可能变为实施“长臂管辖”的武器。为了避免这一问题，开源代码托管平台、开源软件构建发布平台等公共基础设施需要“去中心化”。世界需要多个开源软件基础设施，以最大程度消除政治力量对开源社区的威胁。
对于中国来说，随着开源软件成为众多科研、工业等重大基础设施的重要支撑部分，开源软件本身也要有一个基础设施，具备代码托管、编译、构建、测试、发布、运维等功能，保证开源软件供应的安全性和连续性，进而增强各行各业使用开源软件的信心。
未来，核心技术创新与开源贡献引领将成为国内企业发展的新动力，或将我国开源事业推向另一个高潮。
