近日，有消息稱美國政府要求谷歌對中興手機關(guān)閉Andriod操作系統(tǒng)。之后，甚至有人設(shè)想，如果MySQL等互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)架構(gòu)也對中國用戶閉源，會有什么樣的后果。

　　畢竟，中美在高新科技領(lǐng)域的差距，不僅體現(xiàn)在芯片上，還體現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)架構(gòu)上。我們用的手機操作系統(tǒng)、上網(wǎng)瀏覽的網(wǎng)頁、用的各種app……這些互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品背后都有許多最基礎(chǔ)的架構(gòu)在支撐。而我國開發(fā)者開發(fā)這些互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品時，大都使用的國外開源基礎(chǔ)架構(gòu)。

　　絕對優(yōu)勢的開源軟件幾乎在美國

　　開源項目指那些經(jīng)過了美國Open Source Initiative協(xié)會注冊為認證標(biāo)記，經(jīng)過正式的定義，可以被公眾使用、修改和發(fā)行的軟件。

　　目前，全球開發(fā)者最常用的開源軟件有MySQL、OpenStack、Hadoop、Spark、TensorFlow、Java、Linux等基礎(chǔ)架構(gòu)幾乎由美國的企業(yè)和個人開發(fā)。之后，各家企業(yè)和工程師的開源項目多基于這些基礎(chǔ)的架構(gòu)。

　　根據(jù)國內(nèi)知名開源社區(qū)開源中國的數(shù)據(jù)顯示，即使在已有基礎(chǔ)架構(gòu)上開發(fā)，我國公司開源數(shù)量還遠不及美國的一些企業(yè)。在已公布的企業(yè)中，Apache、谷歌和微軟三個公司的開源項目數(shù)量位列前三名，阿里巴巴以163個項目居第四名。數(shù)量前十五名中，只有三家中國企業(yè)阿里巴巴、騰訊和百度，占比20%，剩余的80%都是美國企業(yè)。

　　除了開源項目的數(shù)量外，在開源項目質(zhì)量上，我國的企業(yè)并沒有開發(fā)出有絕對優(yōu)勢的開源項目。據(jù)GitHub公開數(shù)據(jù)顯示，2017年，全球最具有影響力的十個開源項目都是國外的開發(fā)者開發(fā)。其中，TensorFlow排名第一，TWB是的Bootstrap排名第二，GitHub的Gitigndre排名第三。貢獻者最多的前十個項目中，基于微軟的VSCODE、Facebook的react-native以及NPM架構(gòu)的開源項目數(shù)量最多。

　　國內(nèi)對美國開源項目的依賴程度不亞于“芯片”

　　國內(nèi)的科技公司對國外一些開源項目的依賴，就像中興對美國的芯片和元器件的依賴一樣。以TensorFlow為例，這款由谷歌推出的第二代人工智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)，一經(jīng)推出就被各國科技公司采用。到2018年，這款開源機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)架構(gòu)TensorFlow的下載量已經(jīng)超過了1000萬次，遍布全球180國家和地區(qū)。

　　由于TensorFlow是通過將復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)傳輸至人工智能神經(jīng)網(wǎng)中，對數(shù)據(jù)進行分析和處理的，所以其可以應(yīng)用到人工智能訓(xùn)練的大部分場景，例如語音識別、自然語言理解、計算機視覺等領(lǐng)域，提供相應(yīng)的AI訓(xùn)練和AI服務(wù)，極大程度上提高開發(fā)效率。目前不僅初創(chuàng)企業(yè)在使用它，甚至包括阿里巴巴、騰訊、京東、小米、中興等公司均有使用此架構(gòu)。

　　而即便在相同功能的標(biāo)準(zhǔn)下，國內(nèi)卻幾乎沒有可以與美國相抗衡的自主開發(fā)的開源基礎(chǔ)架構(gòu)。在關(guān)鍵產(chǎn)品上，他們使用的大多是根據(jù)國外開源項目改進的架構(gòu)。更直白說就是“漢化版”國外基礎(chǔ)架構(gòu)，且BAT巨頭無一例外。

　　以騰訊的安全平臺為例，其使用的就是TensorFlow架構(gòu)。2017年年底，騰訊還曾經(jīng)在挖掘TensorFlow API文檔及源碼時，發(fā)現(xiàn)了TensorFlow存在安全漏洞，并報告給谷歌建議其修復(fù)漏洞。另外，百度的DeepSpeech項目是一款開源的 Speech-To-Text 引擎，其基于百度深度語音機器學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練論文，同時使用Google的TensorFlow架構(gòu)來簡化實現(xiàn)的。

　　除此之外，阿里巴巴的PAI機器學(xué)習(xí)平臺聲稱是阿里自研的機器學(xué)習(xí)平臺，其也集成了TensorFlow深度學(xué)習(xí)框架。阿里巴巴機器學(xué)習(xí)產(chǎn)品團隊還結(jié)合阿里自身大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，以及大規(guī)模分布式計算的優(yōu)勢，對開源的TensorFlow進行了優(yōu)化，并經(jīng)過產(chǎn)品化封裝后推出了TensorFlow on PAI ，為互聯(lián)網(wǎng)用戶提供云端數(shù)據(jù)服務(wù)。

　　值得一提的是，在眾人眼中非常厲害的阿里巴巴云服務(wù)，也是在其他國家的基礎(chǔ)架構(gòu)上搭建而成的。比如阿里云數(shù)據(jù)庫研發(fā)的AliSQL，就是基于MySOL改進而來的，目前應(yīng)用于大眾熟知的電商秒殺以及金融數(shù)據(jù)安全等場景。

　　不一樣的痛暴露同樣的問題

　　可以看到，如果這些境外開源項目對中國用戶閉源，這對于國內(nèi)很多科技企業(yè)來說是無法想象的災(zāi)難。

　　在互聯(lián)網(wǎng)開發(fā)者的世界里，公司利益當(dāng)然是一個重要的因素，很多巨頭公司的基礎(chǔ)架構(gòu)并不開源，一旦開源，其可能失去巨大的優(yōu)勢。微軟就曾經(jīng)因不開源Windows而受到許多道德譴責(zé)。其實不僅是公司利益問題，一旦開源不同的修改版本在市面上泛濫，會帶來更多安全問題，使得品牌受損。

　　其實在IT這個領(lǐng)域中，國界和意識形態(tài)的束縛遠沒有其他領(lǐng)域那么嚴重。這也使得，IT領(lǐng)域的工程師們在搞開發(fā)時并沒有考慮如此多的基礎(chǔ)架構(gòu)依賴的問題。“開源是國際的。代碼本身是跨國界的，分享和協(xié)作本身也是跨國界的。雖然國人軟件開源，還是會被授予‘國人出品’的光環(huán)，但是無論是開源小碼農(nóng)還是大神都是‘扁平世界’最好的踐行者。”某互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)產(chǎn)品經(jīng)理曾說道。

　　但是，在國家利益上升為主要矛盾時，科技仍然有可能被作為攻擊“武器”。從中興事情來看，我們不僅要在芯片上“硬”起來，還要在互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)架構(gòu)和操作系統(tǒng)方面形成自己的優(yōu)勢。中國不缺乏IT工作者，不缺乏有潛力的人才。如今遇到的問題與芯片的“痛點”相似，如何發(fā)揮我國的人才優(yōu)勢，如何為他們提供一個潛心研究，不害怕高機會成本的研發(fā)和工作環(huán)境。

　　除了互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)架構(gòu)之外，我國在很多方面都有致命的“七寸”。例如在超高精度機床，這個和材料學(xué)并成為工業(yè)之母的領(lǐng)域，關(guān)乎到油氣潤滑系統(tǒng)、光學(xué)鏡頭、阻電機等各個方面，如今也是日本、德國和瑞士的天下，其中日本的設(shè)計水平更是領(lǐng)先世界一大截。

　　在工業(yè)機器人方面，如今智能制造帶動人工智能與工業(yè)機器人更深入的結(jié)合。但是目前的工業(yè)機器人技術(shù)基本在日本手中。機器人四大家族：日本發(fā)那科、安川電機、瑞典ABB、德國庫卡，前兩個都是日本的公司。

　　目前有輿論主張用極端的方式反擊美國，甚至有人建議斷絕一切與美國的芯片交易，中國就能在困境中有大發(fā)展。其實，他們大大小覷了中美在高新科技領(lǐng)域的差距。無論如何，不管輿論情況如何傾斜，我們都應(yīng)該客觀的看待國家在科技各方面與老牌資本主義國家的差距。一味地“斷絕關(guān)系”閉門造車是沒有用的，一味地把“尋求超越”掛在口上是沒有用的，正如我國著名軍事專家張召忠將軍所說“不要提什么超越，而是要努力縮小差距。”