## 目录汇总

### 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
指标介绍
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 GitLink 事件数分析
1.2 活跃仓库
1.2.1 GitHub 全域活跃仓库数目趋势
1.2.2 GitHub 和 Gitee 总体活跃仓库活跃度趋势与对比
1.2.3 GitHub 和 Gitee 总体活跃仓库 OpenRank 趋势与对比
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 开源许可证
1.4.1 使用开源许可证的仓库数量
1.4.2 开源许可证种类变化趋势
1.4.3 使用开源许可证仓库数量变化趋势
1.4.3 使用木兰系列许可证仓库数量变化趋势
1.5 编程语言
1.5.1 2023 年开发者使用编程语言榜单
1.5.2 2019-2023年开发者使用编程语言趋势

二. OpenRank 排行榜
2.1 全球开源仓库 OpenRank 排名
2.2 中国开源项目 OpenRank 排名
2.3 全球企业 OpenRank 排名
2.4 中国企业 OpenRank 排名
2.5 全球基金会 OpenRank 排名
2.6 国家和地区 OpenRank 排名
2.7 全球开发者 OpenRank 排名
2.8 中国开发者 OpenRank 排名

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 中国企业在 GitHub/Gitee 平台上的 OpenRank 占比

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 基金会旗下中国项目 OpenRank 趋势分析
4.4 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 六大技术领域近五年整体发展趋势
5.2 各领域 OpenRank 与活跃度 Top 10 项目近五年变化趋势
5.2.1 云原生
5.2.2 人工智能
5.2.3 大数据
5.2.4 数据库
5.2.5 前端
5.2.6 操作系统
5.3 2023 年各领域 OpenRank TOP 10 榜单
5.3.1 云原生
5.3.2 人工智能
5.3.3 大数据
5.3.4 数据库
5.3.5 前端
5.3.6 操作系统

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 数据库领域各子领域 2023 年 OpenRank 和活跃度榜单
6.3.2 数据库领域各子领域下项目近五年变化趋势
6.3.3 数据库领域各子领域下项目的开源象限图
6.4 生成式 AI 领域项目分析
6.4.1 生成 AI 各子领域近 5 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 2023 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
7.2 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 各角色数量分布
7.3.2 2023 年各角色新增情况
7.3.3 开发者演化视角
7.4 机器人账号分析
7.4.1 机器人活跃数据分析
7.4.2 机器人事件类型分析
7.4.3 机器人账号工作时间分布
7.4.4 GitHub 协作机器人事件数量排行榜

八. 案例分析
8.1 openEuler 社区案例分析
8.2 中国开发者贡献的顶级仓库列表

### 商业化篇

一. 概述

二. 开源生态助力 AI 快速发展
2.1 预训练大模型迅速发展，开源功不可没
2.1.1 预训练大模型发展迅猛
2.1.2 开源力量助推 AI
2.1.3 大模型的三个层次
2.2 开源是助推基座模型发展的第二动力
2.2.1 供给侧：集中力量，促进研发
2.2.2 需求侧：降低门槛，抢占市场
2.2.3 生态侧：汇聚多元，长久增长
2.2.4 开源大模型的商业化实现路径
2.3 AI 开发者工具开源已成为行业阶段性共识
2.3.1 开发者工具在 AI 产业链中发挥着重要作用
2.3.2 开发者工具开源有重要意义
2.3.3 开发者工具开源需重视生态搭建
2.3.4 开源开发者工具商业化路径探索
2.3.5 开发者工具侧开源的成功案例
2.4 AI 应用层开源工具百花齐放
2.4.1 应用层开源工具百花齐放
2.4.2 应用层开源的驱动因素
2.4.3 大模型应用层开源的市场现状
2.5 大模型开源商业化面临的挑战
2.5.1 技术高速发展，开源项目需要持续迭代以保持竞争力
2.5.2 抄袭 / 借鉴范围难以界定
2.5.3 社区参与者难以对模型迭代提供直接贡献
2.5.4 开源技术发展快，后期更新成本高

三. 开源安全挑战
3.1 开源软件网络安全
3.1.1 开源软件安全漏洞会被利用造成严重后果
3.1.2 开源软件网络安全问题相对普遍
3.1.3 开源软件漏洞风险的应对策略
3.2 开源许可证的可控
3.2.1 开源许可证是一种针对开源资源使用者的约束，类别丰富
3.2.2 使用开源资源不遵守许可证会产生侵权风险
3.2.3 开源大模型许可证很大程度上区别于传统许可证
3.2.4 保障许可证可控的方式
3.3 开源 AI 安全
3.3.1 开源 AI 对数据安全提出新的要求
3.3.2 开源 AI 大模型的大量使用引发对于社会伦理的思考

四. 开源项目资本市场情况
4.1 全球市场状况
4.1.1 2023 全球 VC 投资规模减小，但 AIGC 是万众焦点
4.1.2 全球开源融资情况
4.2 中国市场状况
4.2.1 中国股权资本市场发展情况概括
4.2.2 国内开源生态稳步发展
4.2.3 国内开源公司融资保持热度

### 开源大事记

概述
一. 开源技术大事记
1.1 人工智能与大模型
1.2 操作系统与编程语言
1.3 硬件技术与物联网
1.4 Data Infra
1.5 云计算与基础软件

二. 开源生态大事记
2.1 各大厂纷纷裁撤开源人员
2.2 著名开源大佬生计艰难
2.3 知名开源项目陆续停止开发
2.4 自由软件基金会的 40 年风雨历程
2.5 开源社区老龄化现象
2.6 来自中国开源的一些好消息
2.7 各国政策对于开源生态的影响

三. 开源治理大事记
3.1 社区治理
3.1.1 Rust 社区相关争议
3.1.2 红帽相关争议
3.2 风险治理
3.2.1 伦理道德与社会风险
3.2.2 法律合规风险：大模型版权归属问题
3.2.3 法律合规风险：人工智能相关法律诉讼
3.2.4 法律合规风险：人工智能许可证问题
3.2.5 法律合规风险：人工智能法案

四. 开源安全大事记
4.1 最新趋势和挑战
4.2 开源安全的法律责任
4.3 2023 年一些重要的开源安全大事件
4.3.1 Log4j 漏洞复活
4.3.2 Linux 恶意软件增长率飚至 50%
4.3.3 npm 供应链面临的新威胁：清单之惑
4.3.4 Electron 惊现十级漏洞！
4.3.5 解决 2,900 个漏洞，Google 奖励 1,200 万美元
4.3.6 GitHub 增加 SBOM 导出功能，使其更易于符合安全性需求
4.3.7 OpenAI、谷歌微软等设立一千万美元 AI 安全基金

五. 开源商业大事记
5.1 早期阶段融资事件
5.2 中后期阶段融资事件
5.3 收并购事件

六. 开源教育大事记
6.1 开源教育实践活动逐渐丰富，项目课题制+创新竞赛制成为主流
6.2 本土开源教育理论支撑开始丰富，开源硬件融入基础教育
6.3 开源教育论坛兴起，开源+教育圈越扩越大
6.4 开源人才培养与认证逐渐成为标准体系
6.5 企业参与开源教育，新型产学研合作模式兴起
6.6 高校开源教育课程体系日益完善，参与开源积极性提高
6.7 各方推进 “开源进校园” 活动，吸引学生关注
6.8 开源教育政策相关

七. 开源榜单与报告汇总
7.1 一些有价值的报告
7.2 严肃的，值得参考的榜单
7.3 不妨一看的榜单
7.4 荒唐的榜单