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      2023 中國開發(fā)者調查報告發(fā)布

      CSDN
      2023-08-03 22:30 6492

      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、云原生、數(shù)據(jù)庫、操作系統(tǒng)、芯片、開源的深度調查問卷,此問卷也融合了各個領域對生成式 AI 的應用進展,最終于近日正式形成一份長達 125 頁的《2023 中國開發(fā)者調查報告》完整內容。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,還是正在大學里磨礪技藝的新手,希望這份調查報告能撥開心中的陰霾,成為你的"定心丸",解答你內心的困惑。

      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)者認為當前的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)安全表示擔心
      • 國產操作系統(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、使用習慣、升級維護成本和應用兼容性方面
      • 芯片技術需要大量的知識積累和開發(fā)經驗,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發(fā)的進程受到了限制
      • 開源成為當今技術圈必不可少的一項技術,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,想通過學習熱點技術來提升自己的事業(yè)。

      基于此,有35%的開發(fā)者表示會一直做技術崗到退休。而當相關開發(fā)技能達到一定要求后,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備制造業(yè)。

      近來全球經濟增長放緩,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

      當進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年內有跳槽經歷的人不足三成,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)今年的調研數(shù)據(jù)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,學歷高的開發(fā)者中,高收入群體占比相對較高。學歷背景為碩士研究生和博士研究生的開發(fā)者中,薪資達到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,拒絕內卷。

      從調研數(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(標準工時)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%。

      螞蟻集團語雀團隊穩(wěn)定性負責人李靖點評道,Python具備出色的易讀性、靈活性和更強大的科學計算能力,這使得大量開發(fā)者開始對Python產生濃厚興趣,加上它在AI相關領域也有著非常活躍的生態(tài),目前已經超過四分之一的開發(fā)者計劃在未來一年中學習和掌握這門語言。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)集的豐富和模型訓練技術的進步,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編程相關工具,其中34%的開發(fā)者表示使用過ChatGPT。

      如今隨著國產大模型的迅速崛起,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)者有關的討論便不絕于耳。61%的開發(fā)者認為當前的AI編程并不能取代開發(fā)者。當然,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)始人魏永明認為,一項新技術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果。就算AGI技術可以自己設計和實現(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,因為從經濟上講,這是極度不劃算的事情。因此,替代會發(fā)生,但在可預見的未來,只會發(fā)生在應用層面。

      AIGC,已經造出了一個全新的賽道

      ChatGPT 成為全新生成式 AI 賽道的導火線,一經發(fā)布之后,引領全球科技公司對大模型研發(fā)的狂歡,這也不斷驅動市場新需求、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相關開發(fā)工作的。

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

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

      在針對AI技術的突破上,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。調查數(shù)據(jù)顯示,超過9成的開發(fā)者認為智能設備可以幫助我們完成工作,只有8%的開發(fā)者認為不能替代人類。

      而進一步深度談論人工智能是否會具有意識的能力時,41%的開發(fā)者認為人工智能有可能產生出意識,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技術的廣泛應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、社會和經濟。

      因此,在AIoT技術全面普及之前,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,討論應該越早展開越好,在基礎研究階段就應該開始考慮倫理、法律和社會影響。也有同樣數(shù)量的開發(fā)者表示,在產品化、服務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,同時其產品應用也更加的多樣化,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應用的幾個最大領域,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),同時又要保護好原始數(shù)據(jù)安全以及AI分析之后的結果數(shù)據(jù)安全;
      • 第二是AI的系統(tǒng)安全,AIoT最主要應用的這幾個大領域,本身對于安全的要求極高,一旦黑客通過AI系統(tǒng)漏洞進行攻擊,不論是盜取數(shù)據(jù)還是篡改結果,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),如何進行AI系統(tǒng)的防護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,目前已經有超過半數(shù)的開發(fā)者認為未來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,需要提前做好準備工作。

      云原生技術已成為驅動業(yè)務增長的重要引擎

      作為新型基礎設施的重要支撐技術,云原生逐漸在人工智能、大數(shù)據(jù)、邊緣計算、5G等新興領域嶄露頭角。在對云原生感興趣的群體進行調查統(tǒng)計,數(shù)據(jù)顯示,僅只有20%的開發(fā)者表示,他們的服務未部署到云服務上。

      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。當然除了開發(fā)效率,提升業(yè)務的敏捷度也是吸引開發(fā)者重要的原因。

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

      萬博智云CTO孫琦表示,容器技術的不斷完善,促使微服務架構應用越來越多,而DevOps工具集是保證微服務項目落地的重要保障。

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

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

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

      國產數(shù)據(jù)庫進入技術創(chuàng)新繁榮新階段

      數(shù)據(jù)庫技術發(fā)展70余年,其在國內已發(fā)展也有四十年的時間。至此,31%的開發(fā)者感覺國產數(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)內容(38%)、有不同于其他數(shù)據(jù)庫的功能特性(34%)、在工程領域做到世界前列(32%)和基于現(xiàn)有理論獨立完成編碼實現(xiàn)(32%)是國產數(shù)據(jù)庫創(chuàng)新的根本。

      騰訊數(shù)據(jù)庫首席架構師李海翔認為,引發(fā)數(shù)據(jù)庫技術下一場的革命,一定是基礎理論層面獲得突破性進展??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)領先其他競爭對手,成為開發(fā)者最熟悉的國產數(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)者最為熟悉的國產數(shù)據(jù)庫Top10
      開發(fā)者最為熟悉的國產數(shù)據(jù)庫Top10

      在應用方面,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數(shù)據(jù)庫的發(fā)展,因此,國產數(shù)據(jù)庫的發(fā)展也需要注意到這些問題,加強技術研發(fā)和團隊建設,提高數(shù)據(jù)遷移和兼容性的能力,以更好地服務于廣大用戶。

      在關于數(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)技術可以將不同應用所需的各種數(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)庫結合人工智能技術,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%。

      與云計算深度結合的數(shù)據(jù)庫,作為一種新型數(shù)據(jù)庫技術,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)主權的重視,國產操作系統(tǒng)的發(fā)展也越來越受到關注。在國產操作系統(tǒng)的發(fā)展中,一些開發(fā)團隊和公司秉持著創(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,當前國產操作系統(tǒng)已經滿足日常需求。

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

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

      這些反映出國產操作系統(tǒng)在整體體驗和質量上還需進一步優(yōu)化,同時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(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)。這一結果表明了人們對于華為公司的重視和關注,同時也反映了HarmonyOS在國內市場占據(jù)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(tǒng)中較為知名的系統(tǒng)。據(jù)調查顯示,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)者熟悉中標麒麟操作系統(tǒng)。這兩款系統(tǒng)在一些特定領域擁有廣泛的應用和用戶口碑,也成為操作系統(tǒng)市場的重要參與者。

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

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

      在開發(fā)者中,有74%的人認為,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,首先必須完善建設生態(tài)適配體系。構建一個操作系統(tǒng)根社區(qū)對于推動其發(fā)展也是至關重要的。同時,操作系統(tǒng)研發(fā)不同于其他的應用開發(fā),它需要應對更多類型和更加復雜變幻多端的硬件設備的兼容性問題,適配性是自主研發(fā)操作系統(tǒng)推廣的關鍵環(huán)節(jié)。因此,44%開發(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 AI 驅動下操作系統(tǒng),清華大學計算機系長聘副教授陳渝表示,大家普遍關注的基于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)通過新的應用框架接口ChatGPT/Bard API接口,預計將會形成的新的應用生態(tài)。目前已經浮現(xiàn)出來的應用包括行程助理、生活管家、工作秘書、代碼解釋器、網站自動生成、購物比價、文檔總結、文檔輔助生成等。簡言之,隨著計算機應用領域的不斷擴展,以及以人工智能技術為代表的新技術快速發(fā)展,操作系統(tǒng)的外殼也將隨之快速發(fā)展和演進。

      芯片之路,道阻且長

      幾個月前,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。國產芯片這條路上充滿的荊棘,尤其是在地緣政治等因素已經對產業(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)展芯片產業(yè),需要具備大量的知識積累和經驗開發(fā)者的加持。數(shù)據(jù)顯示,國內這方面的人才儲備仍然相對較少,僅只有6.0%的開發(fā)者能夠深入理解芯片技術、較深入應用,這使得芯片研究和開發(fā)的進程受到了限制。

      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)者認為在芯片制造中,容易出現(xiàn)產品應用市場與設想出現(xiàn)偏差,從而導致研發(fā)投入、生產成本等方面的浪費。其次是在芯片開發(fā)過程中,某些設計規(guī)格無法實現(xiàn),半數(shù)的開發(fā)者都對此表示擔心。

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

      在芯片開發(fā)工具應用上,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計用于人工智能領域,它們的特點是針對特定的計算任務進行了高度優(yōu)化。數(shù)據(jù)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:

      • 設計能力:芯片設計是復雜而艱巨的工作,需要高超的技術和精湛的設計能力。39.91%的開發(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%的開發(fā)者表示要實現(xiàn)低功耗也非常困難。
      • 專利保護:芯片制造涉及到大量的專利技術,國內芯片開發(fā)中,需要進行專利規(guī)避。

      中國科學院計算技術研究所副所長包云崗表示,新時代下,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(tǒng)等軟件棧知識。然而,這類人才在國內更是稀缺,因為很多集成電路學院并不開設操作系統(tǒng)等軟件課程。要解決人才急缺問題,當前人才培養(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)力內源(InnerSource)、構建開源辦公室等,即把開發(fā)開源軟件中學到的經驗教訓應用到公司或組織內部開發(fā)軟件的實踐中,加速公司內部代碼共享。

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

      華東師范大學數(shù)據(jù)科學與工程學院教授王偉點評道,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。這表明開源社區(qū)已經成為一個開發(fā)者共同學習、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,已經到了迫切需要改變的時候了。

      就技術領域而言,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)者比較關注開源AI,其次是編程語言和開源大數(shù)據(jù)。

      致謝

      以上內容主要來源于 CSDN 深度調研的《2023 中國開發(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  螞蟻集團語雀團隊穩(wěn)定性負責人
      • 顏水成  智源研究院訪問首席科學家,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)庫首席架構師
      • 陳   渝  清華大學計算機系長聘副教授
      • 吳慶波 教育部國產基礎軟件工程研究中心主任
      • 包云崗  中國科學院計算技術研究所副所長
      • 王   偉  華東師范大學數(shù)據(jù)科學與工程學院教授
      • 莊表偉  開源社理事

      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、機械工業(yè)出版社、清華大學出版社、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查提供了寶貴的圖書支持。

      消息來源:CSDN
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