# 目录

## 卷首语

## 问卷篇
### 一. 报告背景

### 二. 问卷结果预览

### 三. 问卷分析
#### 3.1. 受访者特征
3.1.1 年龄、性别、学历、城市
3.1.2 所处行业、职业
#### 3.2 开源参与情况
3.2.1 开源社区的参与程度
3.2.2 开源产品使用情况
3.2.3 技术方向
3.2.4 信息交流
#### 3.3 开源贡献情况
3.3.1 开源贡献参与程度
3.3.2 开源贡献方式
3.3.3 开源贡献内容
3.3.4 激励机制
#### 3.4 社区运营调查
3.4.1 所在开源社区概况
3.4.2 开源社区管理
3.4.3 开源软件商业化调研
#### 3.5 开源发展调研
3.5.1 开源发展态势
3.5.2 人工智能对开发者及开源生态的影响与挑战

## 数据篇
### 概述

### 一. 总体宏观洞察
#### 1.1 基础事件
1.1.1 GitHub 全域事件趋势
1.1.2 GitHub 和 Gitee 的总事件数趋势比较
1.1.3 细分事件类型分析
#### 1.2 活跃仓库
1.2.1 GitHub 全域活跃仓库数目趋势
1.2.2 Gitee 全域活跃仓库数目趋势
#### 1.3 活跃用户
1.3.1 GitHub 总体活跃用户数量趋势
1.3.2 活跃用户地理分布与排名
#### 1.4 编程语言
1.4.1 2024 年开发者使用编程语言榜单
1.4.2 2019-2024年开发者使用编程语言趋势
#### 1.5 总结与趋势洞察

### 二. OpenRank 排行榜
#### 2.1 全球项目排行榜
#### 2.2 中国项目排行榜
#### 2.3 全球企业排行榜
#### 2.4 中国企业排行榜
#### 2.5 开源基金会排行榜
#### 2.6 全球行政区划开发者排行榜
#### 2.7 中国行政区划开发者排行榜
#### 2.8 全球新势力项目排行榜
#### 2.9 总结与趋势洞察

### 三. 企业洞察
#### 3.1 近 10 年全球企业 OpenRank 演变图
#### 3.2 近 10 年中国企业 OpenRank 演变图
#### 3.3 2024 年度全球企业 OpenRank 变化
#### 3.4 2024 年度中国企业 OpenRank 变化
#### 3.5 2024 年度中国企业黑马DaoCloud的解读
3.5.1 DaoCloud企业洞察大屏
3.5.2 DaoCloud核心项目DaoCloud-docs的生态协作网络
3.5.3 DaoCloud核心项目DaoCloud-docs的社区协作网络
3.5.4 DaoCloud核心项目public-image-mirror的生态协作网络
3.5.5 DaoCloud核心项目public-image-mirror的社区协作网络

### 四. 基金会洞察
#### 4.1 全球基金会 OpenRank 趋势分析
#### 4.2 全球基金会项目 OpenRank 趋势分析
#### 4.3 全球基金会旗下中国项目 OpenRank 趋势分析
#### 4.4 Linux 基金会旗下中国项目 OpenRank 趋势分析
#### 4.5 开放原子基金会旗下项目 OpenRank 趋势分析

### 五. 技术领域洞察
#### 5.1 各子领域近5年变化趋势
#### 5.2 各领域 OpenRank Top 10 项目近五年变化趋势
#### 5.3 各领域OpenRank Top 10 榜单

### 六. 开源项目洞察
#### 6.1 项目类型
6.1.1 不同项目类型数量比例
6.1.2 不同项目类型 OpenRank 加总比例
6.1.3 不同项目类型近 5 年 OpenRank 变化趋势
#### 6.2 项目 Topic 分析
6.2.1 热门 topic
6.2.2 热门 Topic 的仓库总 OpenRank 趋势
#### 6.3 数据库领域项目分析
6.3.1 数据库领域近五年增长趋势及 Top 10 头部项目的集中度变化趋势
6.3.2 数据库各子领域近五年增长趋势
6.3.3 数据库子领域 OpenRank 榜单和活跃度榜单及占比
6.3.4 数据库领域各子领域下项目的开源象限图
6.3.5 开源数据库项目工作活跃时间分析
#### 6.4 生成式 AI 领域项目分析
6.4.1 生成式AI各子领域近五年增长趋势
6.4.2 生成式 AI 领域项目 OpenRank 和活跃度 Top 10 变化趋势
6.4.3 2024 年生成式 AI 领域项目 OpenRank 和活跃度 Top 10 榜单

### 七. 开发者洞察
#### 7.1 开发者的地区分布
7.1.1 GitHub 活跃开发者地理分布
7.1.2 GitHub 活跃开发者国家 / 地区分布
#### 7.2 开发者工作时间分析
7.2.1 全域开发者工作时间分布
7.2.2 项目工作时间分布
#### 7.3 开发者角色分析
7.3.1 2024 年各角色数量分布
7.3.2 2024 年各角色新增情况
7.3.3 开发者演化视角
#### 7.4 机器人账号视角
7.4.1 机器人账号事件变化
7.4.2 机器人账号事件变化原因分析
7.4.3机器人账号7X24小时活跃热力图

### 八. 商业开源洞察
#### 8.1 商业开源的定义
#### 8.2 商业开源公司分析
#### 8.3 商业开源项目分析
#### 8.4 商业开源项目近五年 OpenRank 变化趋势
#### 8.5 商业开源公司近五年 OpenRank 变化趋势
#### 8.6 案例分析

### 九. 高校开源洞察
#### 9.1 OSPP 宏观分析
#### 9.2 OSPP 年度学生高校相关分布情况分析
#### 9.3 OSPP 年度贡献度情况分析
9.3.1 高校贡献度
9.3.2 学生贡献度

## 商业化篇
### 概述

### 一.资本聚光灯再次打向 AI Infra，开源还是一张好牌么？
访谈嘉宾： 徐至行（国方创新）
#### 1.1 近期资本市场对于开源的投入趋于冷静，有哪些因素？未来是否积极？
#### 1.2 企业和创业团队应当如何寻求新的资源支持？
#### 1.3 就是说要尽可能提前做商业化的计划？
#### 1.4 过去一年基础大模型之间，又以「免费」「价格战」的方式吸引开发者和客户，会否又给软件付费氛围带来了白嫖的暗示？
#### 1.5 AI 方向是否存在更多机会？
#### 1.6 在 AI 领域的中间层有很多细分的方向，企业和团队如何识别到一个长久有效的方向，而不是一个短期、中间态的解决方案？未来是否存在被大云厂商垄断的可能？
#### 1.7 对于未来一阶段的整体创业环境是否持乐观态度？哪些方向会更加有快速增长的希望？
#### 1.8 具体到最受关注的 AI 编程方向有哪些观察？
#### 1.9 未来，开源依旧会对软件行业起到重要的推动作用？
#### 1.10 提到开源对公司而言是投入，那对于处于早期阶段的公司来说，如何平衡这种投入呢？

### 二. 当对标美国失去意义，中国开源应当找到自己的节奏
访谈嘉宾：刘景媛（德联资本）
#### 2.1 近期资本市场趋于冷静，对于开源软件的关注热度也有所下降，如何理解和评价这种市场风向？
#### 2.2 早期阶段的开源公司会投入更多时间和资源打磨产品，从 PLG 转向 SLG 过程中，是否会希望更早进入商业化来验证产品？
#### 2.3 这是否会影响机构对于开源项目或基础软件项目的投资意愿？
#### 2.4 在国内目前的营商环境来说，对基础设施企业来说存在很多阻碍，哪些是最严峻的考验？
#### 2.5 开源软件的商业化进程中应该关注哪些重点？
#### 2.6 开源企业如何评估是否投入资源进行国际化？
#### 2.7 未来一阶段，开源软件的创业和增长还乐观么？
#### 2.8 那些快速增长的企业或项目有哪些可借鉴之处
#### 2.9 如何在设计产品时，能够顺应当下的现实需要，又不至于成为一种过渡阶段的解决方案？
#### 2.10 您认为健康的开源项目有哪些例子？
#### 2.11 发展不达预期的项目，有哪些特点？
#### 2.12 如何评估和评价一个项目，有哪些重要的参考依据？

### 三. 单笔收入达百万美金，基础设施企业才敢谈下一步
访谈嘉宾：丁宁（INP）
#### 3.1 开源软件遇冷，重新能够收获资本关注的下一个周期在何时？
#### 3.2 在低潮时期，企业是否还应该借助开源获得增长？（如何建立对开源的信心持续投入）
#### 3.3 企业应该如何平衡各阶段投入开源的资源？
#### 3.4 有些项目在资本热度高的时候，获得充裕的子弹但仍然会面临增长乏力的困局，如何打破困局？
#### 3.5 那么一家基础软件公司，应该如何确认自己的技术有机会在所在赛道上继续发展？
#### 3.6 基础软件项目有多长时间来进行商业化验证是合理的？

### 四. 穿越周期，基础软件仍是最佳标的
访谈嘉宾：刘超（时任 Atypical Ventures 合伙人）
#### 4.1 2024 又是对开源技术、基础软件难熬的一年，这一年又面临哪些困难？
#### 4.2 资本市场对基础软件的预期是否有调整？
#### 4.3 基础软件公司应该如何决策是否开源？
#### 4.4 如何决策开源的部分和对应开源的程度和方式？
#### 4.5 开源后如何进行效果验证和调整？
#### 4.6 在现在的大环境下，基础设施还有哪些亮点值得投入？
#### 4.7 如何评价基础设施公司的业务健康程度？
#### 4.8 有哪些公司在以一种理想健康的方式穿越周期？

## 开源人工智能篇
### 一. 概述

### 二. 2024 全球开源 AI 现状与发展
#### 2.1 2024 开源 AI 全景
#### 2.2 2024 人工智能时间线

### 三. 2024 中国 AI 现状与发展
#### 3.1 研究 人工智能的技术突破及其能力
#### 3.2 行业 人工智能的商业应用领域及其商业影响
#### 3.3 政策 人工智能的监管、经济影响和不断演变的人工智能地缘政治
#### 3.4 安全 识别并降低未来高能力人工智能系统可能给我们带来的灾难性风险
#### 3.5 展望未来
#### 3.6 未来预测 针对未来 12 个月的 AI 发展 10 条预测

### 四. 2024 中国 AI 现状与发展
#### 4.1 中国 AI 新创企业领头羊
#### 4.2 中国 AI 厂商开启了全球价格大战

### 五. 世界模型与空间智能
#### 5.1 世界模型
#### 5.2 空间智能
#### 5.3 应用案例（部分）

### 六. 具身智能
#### 6.1 概念与内涵
#### 6.2 关键技术与进展
#### 6.3 产业生态与构成
#### 6.4 发展路径与方式
#### 6.5 技术供应商关注重点
#### 6.6 开源具身智能机器人
#### 6.7 one more thing!

### 七. 人工智能代理（AI Agent）
#### 7.1 演进历程
#### 7.2 定义与核心组件
#### 7.3 类型与特点
#### 7.4 工作范式被颠覆
#### 7.5 应用领域
#### 7.6 中国 AI Agent 生态图谱
#### 7.7 影响与应对措施
### 八. 压缩的廿一世纪

## 大事记篇
### 前言

### 一. 开源技术
#### 1.1 操作系统与编程语言
#### 1.2 Data Infra
#### 1.3 AI & AI Apps
#### 1.4 IoT 与开源硬件

### 二. 开源软件安全
#### 2.1 恶意代码与后门植入
#### 2.2 代码库、制品、代码篡改及依赖劫持
#### 2.3 构建系统与容器
#### 2.4 凭证窃取与利用
#### 2.5 拼写错误劫持和假包
#### 2.6 AI 模型和训练攻击
#### 2.7 社会工程与内部威胁
#### 2.8 加密、签名篡改及恶意软件传播
#### 2.9 国家级供应链攻击
#### 2.10 全球行动与更新
#### 2.11 其他风险事件
#### 2.12 国内相关行动

### 三. 开源社区生态
#### 3.1 人物动态
#### 3.2 社区动态与争议
#### 3.3 开源组织与团队中的人员变动
#### 3.4 项目纷争与团队变动
#### 3.5 开源产业与生态
#### 3.6 国际协作

### 四. 开源许可与合规治理
#### 4.1 案件判决彰显开源协议地位
#### 4.2 争议事件凸显多方权益难题
#### 4.3 开源领域国家标准相继发布，SBOM成为标准关注重点
#### 4.4 新兴领域开源许可证编制取得新突破，模型、硬件许可证正式发布

### 五. 开源商业化

### 六. 开源教育
#### 6.1 开源教育实践活动
#### 6.2 开源教育走进校园
#### 6.3 开源教育理论研究
#### 6.4 开源教育评价机制
#### 6.5 开源教育师资培训与学术论坛会议

### 七. 开源政策
#### 7.1 国内政策
#### 7.2 国际政策