论坛核心观点 - 论坛以“携手共建生态，共享发展机遇”为主题，探讨网络信息技术产业未来发展方向与路径 [1] - 开放的生态被视为技术加速迭代和价值充分释放的关键，开源模式是连接创新力量、打破发展壁垒的重要纽带 [1] 开源生态与标准 - 开放的标准和架构能提供自由度进行创新，过去十年全球开放标准与生态系统持续扩容 [1] - 开源模式能够更快地跨边界协作，加速芯片科技发展，同时带来商业竞争并深化行业合作 [1] - 在万物互联时代，需要构建适配多元设备的操作系统底座，“芯片+操作系统”是信息技术的核心底座 [1] 操作系统与生态构建 - 开源鸿蒙操作系统以设备协同为核心，通过完成芯片适配、开源包共享等基础工作降低开发者步入生态的门槛 [2] - 构建方便异构机器人协同的操作系统底座，旨在让机器人更容易地进入人类生活的方方面面 [2] 人工智能（AI）生态挑战与架构 - AI技术正深刻改变产业形态，但碎片化的部署现状制约了其价值发挥 [2] - 行业面临构建高效协同、安全可靠AI应用生态的重要挑战 [2] - AI统一体架构需实现从数据搜集、训练、推理到自动化的无缝集成，解决云端与边缘端分裂问题，通过数据双向流动实现自适应优化 [2] 终端智能体发展与保障 - 围绕终端智能体发展，需要构建有效的测评体系以确保行为可知可溯 [2] - 需建立评估方法以精准识别功能缺陷和潜在风险，为终端智能体可靠运行提供保障 [2]

"我们希望用一个可以方便异构机器人协同的操作系统底座，让机器人之间的协同变成非常的容易，才 有可能让机器人真正走到人类生活的方方面面。"王成录以开源鸿蒙操作系统为例介绍，该系统以设备 协同为核心，通过完成芯片适配、开源包共享等基础工作，以降低开发者步入生态的门槛。 当前，AI技术正深刻改变产业形态与发展模式，但碎片化的部署现状制约了其价值发挥，如何构建高 效协同、安全可靠的AI应用生态，成为行业面临的重要挑战。 现场，思科全球副总裁Prashanth Kalika介绍了AI统一体架构。他认为，AI统一体需实现从数据搜集、训 练、推理到自动化的无缝集成，解决传统部署中云端与边缘端分裂的问题，通过数据双向流动实现自适 应优化。 中新网浙江乌镇11月8日电(王逸飞鲍梦妮)11月8日，2025年世界互联网大会乌镇峰会网络信息技术产业 生态发展论坛在浙江乌镇举行。该论坛以"携手共建生态，共享发展机遇"为主题，邀请各国(地区)网络 信息产业领域的专业人士，探讨未来发展的方向与路径。 开放的生态是技术加速迭代、价值充分释放的关键。在全球数字化转型浪潮中，开源模式正成为连接创 新力量、打破发展壁垒的重要纽带。 11月6日，" ...

行业趋势与共识 - 全球汽车产业正迈向智能化和网联化的下半场，亟需构建开源、开放的全栈式操作系统 [1] - 开源模式能够以开放打破封闭，以协同替代孤立，是打通产业链条、实现多方共赢的有效手段，更是构建智能汽车产业协同生态、降本增效、提升整体竞争力的关键路径 [4] - 汽车产业的技术进步与可持续发展需要开放和公平的国际市场环境，更需要以安全为前提的行业协同 [4] 开源操作系统的价值与优势 - 开源可以提高基础软件透明度，从而提升安全性 [1] - 开源模式能够将更多涉及汽车安全的软件问题快速解决，从系统角度提高整个产业的安全体验和安全能力 [4] - 开源共建可以避免重复研发，大幅降低研发成本，提升创新效率 [5] - 开源是一种新型商业模式，能增加供应商选择，促进降本增效 [6] 当前挑战与破局之道 - 当前开源模式面临车用操作系统与芯片适配不足、工程服务体系缺失等痛点 [4] - 行业存在基础软件与汽车芯片重复研发、生态碎片化等问题 [4] - 开源模式被视为破局之道，能推动产业协同、构建统一平台，优化创新配置、加速技术迭代，吸引更多主体参与 [4] 产业实践与生态建设 - 开源智能驾驶操作系统微内核龘EasyAda V2.3与开源安全车控操作系统小满EasyXMen V25.10新版本已于10月24日正式发布 [1] - 截至2025年10月，开源小满社区已汇聚467家企业、189所高校加入共建 [6] - 中国汽车工业协会于2023年2月发布了行业首个"中国车用操作系统开源共建计划"，核心目标是依托开源平台发掘优质项目，凝聚生态力量，促进技术创新，并构建安全的开源生态体系 [6] 未来发展呼吁 - 行业呼吁国内外企业和科研机构在电动化、智能化领域深化以安全为核心的开放合作与融合发展 [8] - 需共同完善车用操作系统功能安全、信息安全标准，共同推进智能网联底座安全技术研发 [8]

开源智能驾驶操作系统微内核龘EasyAda V2.3发布 - 新版本于10月24日程序员节正式发布，以安全技术突破和多核架构升级为核心，回应汽车产业智能化转型深水区核心需求 [1] - 最大特点是安全性提升，通过应用形式化验证技术实现汽车操作系统领域的重要突破 [3] - 采用第三代微内核架构，相比传统宏内核在安全性上具有优势，内核态只执行最小化关键系统服务，大量服务在用户态独立隔离执行 [3] - 针对线程调度和异常处理等关键代码进行形式化验证，新增扩展访问控制机制，完善微内核安全模型 [3] - 整体可通过ISO 26262 ASIL-D、CC EAL 5+等高安全等级认证，为智能驾驶系统提供安全可信底座 [4] - 性能方面增加全局负载均衡机制，重构IPC机制，在ARM Cortex A55 1.5GHz处理器上测试表现优异：线程切换时延、线程互斥操作时延小于3微秒，中断响应延迟小于1微秒 [7] 开源安全车控操作系统小满EasyXMen V25.10发布 - 作为全球首个规模化、量产级安全车控操作系统，于2024年10月24日正式上线，以多核多分区为核心升级 [6] - 新版本支持通信栈、存储栈、诊断栈等核心功能栈在可信分区上的多核部署，通过智能负载均衡降低单核负载率 [7] - 实测数据显示功能栈模块RAM空间占用优化31.92%，Flash空间占用优化0.63%，CAN、ETH跨核效率优化29.10%，数据存储效率优化17.47%，RTE通讯效率优化31.24% [7] - 新增多种Profile保护机制和OSM监控功能，提供更多通信场景保护策略支持，实现负载率、调度次数和Event类别监控 [6] - 支持域控制器/区域控制器等复杂控制器的开发需求，满足汽车电子对高性能、高可靠性和高安全性的需求 [7] 中国车用操作系统开源生态发展 - 开源模式成为破解汽车软件发展瓶颈的关键路径，通过共建共享避免低水平重复建设，通过开放协作加速技术创新迭代 [10] - 开源小满社区已汇聚467家企业、189所高校加入共建，下载和克隆总次数16922次，社区累计访问数107288次 [10] - 通过开源"星辉计划"构建覆盖芯片协同、工程服务、测试认证、量产应用、人才培育的全流程生态体系 [11] - 小满已完成180余款国内国际芯片适配，包括英飞凌TC397、恩智浦S32K148和瑞萨RH850 U2A16等芯片示例工程 [11] - 与英飞凌基于Drive Core开展深度合作，近期将完成在TC4Dx的适配工作，阿里巴巴达摩院基于小满完成RISC-V适配 [11] - 行业呼吁国内外企业和科研机构深化以"安全"为核心的开放合作，共同完善车用操作系统功能安全、信息安全标准 [12]

产品发布与核心升级 - 开源智能驾驶操作系统微内核龘EasyAda V2 3与开源安全车控操作系统小满EasyXMen V25 10新版本于长沙1024程序员节正式发布 [1] - 龘EasyAda V2 3版本的核心亮点是采用形式化验证技术提升安全性 可实现可靠性飞跃并满足ISO 26262 ASIL-D等高安全等级认证要求 [2] - 小满EasyXMen V25 10版本的核心升级是多核多分区架构 旨在释放多核硬件潜力 支持核心功能栈在多核上的部署 实现智能负载均衡 [3] 技术突破与行业意义 - 形式化验证技术是汽车操作系统领域的重要突破 能够发现传统测试难以识别的复杂逻辑错误等深层次问题 [2] - 多核软件是连接多核硬件与车载应用的桥梁 对最大化硬件并行计算能力及解决核间协同等关键问题至关重要 [3] - 此次发布标志着中国车用操作系统开源生态进入新阶段 为汽车软件定义未来及应对智能化转型深水区需求奠定基础 [1][6] 开源生态与产业协同 - 截至2025年10月 开源小满社区已汇聚467家企业及189所高校加入共建 下载和克隆总次数达16922次 社区累计访问数为107288次 [1] - 公司通过开源“星辉计划”构建覆盖芯片协同、工程服务、测试认证等全流程的生态体系 推动产业协同创新 [4] - 小满操作系统已完成180余款国内国际芯片适配 并与英飞凌等国际厂商及阿里巴巴达摩院等开展深度合作 共同建设RISC-V等生态 [4][5] 行业观点与发展路径 - 中国汽车工业协会指出 汽车产业技术进步需要以安全为前提的行业协同 开源模式是构建智能网联汽车产业协同生态的关键路径 [1][6] - 开源共建可避免重复造轮子 大幅降低研发成本并提升创新效率 成为破解汽车软件发展瓶颈的关键路径 [1][6] - 行业呼吁在电动化、智能化领域深化以安全为核心的开放合作 共同完善车用操作系统相关标准与技术研发 [6]

开源大模型的产业趋势 - 2025年9月，阿里、腾讯、百度等公司几乎同步将核心模型开源，中国开源大模型已占据公开榜单前五名 [1] - 开源模式通过分布式创新，将全球开发者群体转化为研发外延团队，以破解人工智能发展的“复杂性陷阱” [4] 开源模式的驱动因素 - 多模态交互、3D建模、代码生成等技术需求呈指数级增长，单一企业的研发投入难以覆盖所有技术分支 [4][5] - 例如，谷歌Veo、OpenAI的Sora Pro等先进模型需支持4K分辨率、120秒以上时长视频生成，技术难度极大 [5] - 普林斯顿大学研究揭示机器学习模型的“复杂性悖论”：当参数数量超过训练数据量的特定比例时，性能反而下降 [7] 开源模式的技术与效能优势 - 根据MLCommons 2025年能效评估报告，采用动态路由MoE架构的AI模型推理能耗可降低42% [8] - DeepSeek-R1通过FP8混合精度训练技术，将视频生成的能耗降低30%以上 [8] - 中国已成为全球开源参与者数量排名第二、增长速度最快的国家，软件开发者数量突破940万 [8] 代表性公司的开源策略与成果 - 阿里云Qwen3系列构建起覆盖文本、图像、音频、视频的300余个开源模型矩阵，截至2025年9月累计下载量突破6亿次，衍生出17万个细分场景模型 [8] - 腾讯面向游戏开发的混元3D-Omni模型，使独立游戏工作室能快速生成次世代资产 [10] - 百度将自研昆仑芯算力与优化后的视觉模型搭档销售，在政务、金融等场景建立壁垒 [11] 开源背景下的商业模式变革 - 企业用户愿意为完整解决方案支付的费用，是单纯技术授权费的7倍以上 [10] - 商业模式从“技术授权”转向“免费核心+增值服务”，利润来源主要包括API调用收入、专属算力租赁和定制化解决方案 [10][11] - 中国某头部云厂商测算显示，其Token调用收入未来几年可能增长到40亿-70亿元人民币 [11] 开源模式的市场影响与财务表现 - 阿里云2025财年营收1180亿元人民币，增速重回两位数达到11%，AI相关业务已连续七个季度实现100%以上增长 [13] - 公司通过“前端引流+后端变现”模式，免费提供基础版本的同时，构建包含数据标注、模型训练、部署优化的全链条服务体系 [13] 开源对中小企业的价值与产业影响 - 全球94.57%的企业正在使用开源软件，其中中小企业占比达45.12%，开源软件为企业节省90%的软件采购成本 [14] - 江西景德镇一家煤化工企业通过将工艺知识图谱与AI大模型融合，将产品合格率从82%提升至95%以上 [14] - 百度推出的轻量级文字识别模型PP-OCRv5仅0.07B参数，却在多项测试中媲美7B参数模型 [14] - 开源降低了技术应用的启动成本，使竞争从“单点技术战”变为“生态持久战” [17][19]

中国AI开源生态发展 - 零一万物CEO李开复认为，DeepSeek对中国AI发展的核心贡献在于推动了中国大模型开源生态的形成，其意义超越了技术能力本身[2] - 自DeepSeek开源以来，国内多家企业相继开源大模型，形成了“既开源、又比拼速度”的良性竞争局面[2] - 开源模式被认为高度契合中国企业的学习特性，有望助力中国在AI领域缩小与美国的差距[2] 通用人工智能发展预期 - OpenAI CEO奥特曼预测通用人工智能将在2030年前到来，并称这种AI将“远比人类聪明”，是“超级AI”[2] - 奥特曼预计AI将在未来接管人类经济社会中30-40%的工作，但主张不应以悲观视角看待此趋势[2] - 其观点认为技术迭代导致工作变迁是常态，即使没有AI，很多30年前的工作如今也已不复存在[2] 国际AI企业扩张态势 - 美国AI初创企业Anthropic的商业客户基数在两年内从不足0.1万激增至超过30万，显示出跨行业、跨地区的需求增长[2] - Anthropic宣布将在2025年将其国际员工人数增加两倍，并将其应用人工智能团队扩大五倍[2] 科技巨头AI战略布局 - 苹果公司已开发出一款类似ChatGPT的iPhone应用，代号为Veritas，目前仅供内部使用[2] - 该应用用于测试和准备定于明年推出的Siri重大升级，功能包括搜索个人数据以及执行应用内操作[2] - 苹果暂时没有将这款软件面向消费者发布的计划，其AI部门正利用该应用快速评估Siri的新功能[2]

大会概况 - 2025智能汽车基础软件生态大会暨第四届中国汽车芯片大会于8月29日在重庆举行，主题为“开源拓界 众行致远” [1] - 大会聚集了政、产、学、研、用等领域的500多位专家、学者和企业代表 [1] - 会议旨在探讨开源共建模式的深化应用、生态可持续性与产业生态协同机制，推动汽车产业与芯片、开源生态领域的深度融合 [1] 开源模式的价值与意义 - 开源模式被视为智能时代为用户创造价值的创新之路，是生态与生态竞争的关键 [3] - 开源车用操作系统体系的价值在于减少行业重复投入，并通过顶层设计连接芯片、服务商、测试、量产和人才，形成协同、可持续、互利共赢的产业生态 [3] - 开源能推动产业协同、避免重复研发、构建统一平台、优化创新配置、加速技术迭代与生态共建，并为开发者提供前沿技术机会 [4] - 开源软件正成为推动汽车行业创新与发展的核心驱动力，在智能驾驶等领域释放巨大潜能 [4] 开源生态的具体优势 - 开源可汇集共性需求，共建共享底层能力，避免重复投入，分摊单一主体研发不确定性，显著降低时间与资金成本 [4] - 基于动态代码与开放接口开展二次开发与敏捷迭代，可实现更可控与架构灵活性，加速以车规级操作系统为核心的动态培育 [4] - 通过开源共建完善治理，可形成标准共识，夯实汽车技术软件的生态底座，持续激发企业技术创新与跨界协同活力 [4] - 大部分地源软件中开源代码的占比达到75%–80%左右，开源代码的需求量还在不断提升 [11] 产业协同与发展路径 - 智能汽车的发展是全产业链协同创新的系统工程，需开展核心技术协同攻关，探索自主芯片、操作系统、工具链互为驱动的融合发展模式 [5] - 需充分发挥央企的引领作用，鼓励其推动产业链上下游整合，通过“以用促建”的模式推进产业发展 [5] - 车规级芯片作为产业链关键组成部分，需通过一体化支持，助力其与产业生态深度融合、成熟落地 [5] - 车企应坚持开放创新互信共赢，携手全球合作伙伴精准识变，快速应变、主动求变，共建共创共赢的新生态 [7] 开源项目与生态建设实践 - 大会上正式启动开源“星辉计划”，该计划是一项系统工程，以普华开源安全车控操作系统小满EasyXMen为统一底座 [6] - 计划构建“芯片协同—工程服务—测试认证—量产应用—人才培育”五大体系，将分散的力量聚成共生网络 [6] - 来自英飞凌、瑞萨电子、恩智浦等国内外19家芯片企业的代表，以及开源小满认证服务提供商和认证工程师代表共同参加了仪式 [6] - 开源小满EasyXMen社区搭建“开源小满认证服务提供商”与“开源小满认证工程师”双体系，为产业持续输送高质量软件人才，已为11家认证服务商授牌，为14位首批认证工程师颁发证书 [6][7] 行业挑战与应对策略 - 车用操作系统生态路径的建设存在协同机制不完善、技术标准不统一、量产装车难度大等系统性问题 [8] - 需要通过跨界合作和产业联盟的形式，将操作系统和芯片提前验证，缩短验证周期，并通过课题预研、小批量搭载验证，最终将开源软件推上量产汽车 [8] - 汽车行业要拥抱开源，需具备相应基础能力与组织制度，做好风险管理，创新开源模式应用，积极参与行业开源平台共建 [12] - 国产芯片在汽车行业面临深耕产业与拓展市场边界的挑战，需要面对质量、成本、创新、生态四方面挑战，需要生态链协作、持续创新 [9] 未来趋势与战略重要性 - 新能源汽车只是序章，未来数字新汽车才是真正的未来，汽车行业与ICT企业在5G、AI等领域深度融合，相互赋能 [7] - 操作系统作为连接芯片、整车、云端与用户的“中枢神经”，其开源开放程度直接决定了一个国家汽车产业在未来竞争中的高度、速度与广度 [11] - 开源是国家战略，参与开源贡献较多的企业，其技术创新能力、实力的发展速度也比较快 [13] - 开源是软件定义汽车时代的趋势，构建了技术引力，为用户提供了价值导向，但需平衡技术、商业和生态等现实挑战 [14] 技术演进与供应链变化 - 汽车架构从分布式到区域控制，再到集中式不断演化，多种架构并存，供应链多元化特征愈发显著 [9] - 供应链关键因素包括贴近服务，快速响应，本土化供应深度融合，协同开放成本优化，价值再创等 [9] - 芯片厂商应对中国智能新能源汽车的快速发展核心是要做好本土化发展，追求成本本土优化，打造弹性供应链，实时响应客户需求 [9] - 软件系统的复杂性攀升，为汽车研发提出巨大挑战，需要构建开源格局，打破企业智力协同的边界，协同创新重构生产关系 [8]

公司发展历程 - Meta（原Facebook）由马克·扎克伯格于2004年在哈佛大学宿舍创立 最初名为"TheFacebook" 旨在提供基于真实身份的在线社交平台 通过个人档案、好友添加及状态发布功能打破传统社交时空限制 [9][10] - 平台推出后迅速在哈佛校园内引发轰动 随后扩展至斯坦福、哥伦比亚、耶鲁等高校 并进一步覆盖美国及加拿大、英国等多国大学 用户数量快速增长 [10] - 2004年获得PayPal联合创始人Peter Thiel的50万美元投资 为初期发展提供资金保障 [11] - 2005年9月正式更名为Facebook 2012年以10亿美元收购Instagram 同年完成纳斯达克上市 市值持续攀升成为全球最具价值公司之一 [15] 技术产品创新 - 早期开发具有智能推荐功能的媒体播放器"Synapse" 可根据用户音乐偏好自动推荐歌曲 获得微软、苹果等公司关注但最终选择免费开源 [6] - 在哈佛期间先后创建课程选课网站"Course match"和照片评分网站"Facemash" 后者因隐私问题被关闭但为Facebook奠定社交网络洞察基础 [7][9] - Facebook通过搭建稳定服务器架构、开发高效算法及简洁界面 实现好友推荐和信息展示功能 累计用户数在2004年秋季突破100万 [10][12] AI战略转型 - 2021年10月公司更名为Meta 聚焦元宇宙和AI技术开发 坚持开源Llama系列模型以构建开发者生态 [18][20] - Llama 3.1 405B模型在代码生成和多语言理解任务接近GPT-4水平 开源模型下载量突破十亿次 吸引AWS、NVIDIA等科技巨头加入生态联盟 [20] - 2025年初Llama 4在多项测试中表现不及预期 在aider polyglot编码基准测试得分仅16% 落后于32B参数竞品 因4000亿参数混合专家架构存在推理效率低下问题 [22] - 公司启动"超级智能计划" 从OpenAI、苹果、谷歌挖角顶尖人才 组建3400人规模AI团队 并为顶级研究员提供4年3亿美元薪酬（首年兑现1亿美元股票） [22][23] 商业策略调整 - 扎克伯格近期表态将放弃AI开源策略 强调需严格管控超级智能安全风险 与一年前承诺开源立场形成显著转变 [23] - 公司通过"技术开源-应用闭源"商业模式规避与OpenAI直接竞争 利用开发者社区反哺技术迭代 [20]

2025世界人工智能大会概况 - 大会展区面积首次突破7万平方米，吸引800余家企业参展，展示3000余项前沿展品及100余款"全球首发""中国首秀"新品 [1] - 现场发布300项项目采购需求，预计达成意向采购金额约162亿元 [1] - 数十款人形机器人亮相，涵盖倒啤酒、打麻将、拳击等多样化功能 [1] 人工智能技术发展趋势 - AI技术正从"渐进式创新"转向"指数级跃迁"，大模型呈现"周级迭代"爆发态势 [2] - 人工智能从算法层云端计算下沉至现实操作终端，落地进程全面加速 [1] - 中国AI融入日常生活的速度正在加快，服务型与工业型机器人加速落地 [1] 中国企业大模型进展 - 京东言犀大模型升级为JoyAI，750B大模型进入世界第一梯队 [2] - 阿里巴巴开源三款大模型，性能可比肩Claude4、GPT4.1、Gemini2.5 pro等顶尖闭源模型 [2] - 腾讯发布混元3D世界模型1.0并宣布全面开源 [2] - 月之暗面Kimi K2模型上线后开源，代码和智能体任务达到顶尖闭源模型水平 [4][5] 中美AI发展模式对比 - 美国AI企业主要采用闭源模式，中国采取开源模式，通过工程实现和市场规模优势实现商业冲击 [3] - 中国AI企业从低中端市场起步快速商业变现，逐步向高端发展，技术紧随美国创新步伐 [5] - 月之暗面Kimi K2在无法获得最先进GPU条件下，通过算法创新实现性能突破 [4][5] 行业生态与用户特征 - 中国电信首席科学家指出国产AI大模型在自然语言处理领域表现耀眼，但在图像视频领域仍需提升 [5] - B站数据显示每月超1.4亿用户观看AI内容，用户画像呈现"高线、高知、年轻"特征，一、二线城市占比近50% [6] - 中国AI应用开发势头强劲，企业积极拥抱AI技术商业化 [6] 国际合作与行业影响 - 中方倡议成立世界人工智能合作组织引发外媒关注，美国对此态度相对消极 [1] - 英伟达CEO黄仁勋点名中国大模型DeepSeek R1、阿里通义千问和月之暗面Kimi，认可其在受限环境中的创新 [4]