近日，有消息稱美國政府要求谷歌對中興手機關閉Andriod操作系統(tǒng)。之后，甚至有人設想，如果MySQL等互聯(lián)網(wǎng)基礎架構也對中國用戶閉源，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)基礎架構上。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的架構在支撐。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架構。

　　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等基礎架構幾乎由美國的企業(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的架構。

　　根據(jù)國內知名開源社區(qū)開源中國的數(shù)據(jù)顯示，即使在已有基礎架構上開發(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架構的開源項目數(shù)量最多。

　　國內對美國開源項目的依賴程度不亞于“芯片”

　　國內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習系統(tǒng)，一經(jīng)推出就被各國科技公司采用。到2018年，這款開源機器學習基礎架構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是通過將復雜的數(shù)據(jù)結構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，所以其可以應用到人工智能訓練的大部分場景，例如語音識別、自然語言理解、計算機視覺等領域，提供相應的AI訓練和AI服務，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。

　　而即便在相同功能的標準下，國內卻幾乎沒有可以與美國相抗衡的自主開發(fā)的開源基礎架構。在關鍵產(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。更直白說就是“漢化版”國外基礎架構，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。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習技術訓練論文，同時使用Google的TensorFlow架構來簡化實現(xiàn)的。

　　除此之外，阿里巴巴的PAI機器學習平臺聲稱是阿里自研的機器學習平臺，其也集成了TensorFlow深度學習框架。阿里巴巴機器學習產(chǎn)品團隊還結合阿里自身大數(shù)據(jù)業(yè)務，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。

　　值得一提的是，在眾人眼中非常厲害的阿里巴巴云服務，也是在其他國家的基礎架構上搭建而成的。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，這對于國內很多科技企業(yè)來說是無法想象的災難。

　　在互聯(lián)網(wǎng)開發(fā)者的世界里，公司利益當然是一個重要的因素，很多巨頭公司的基礎架構并不開源，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。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這個領域中，國界和意識形態(tài)的束縛遠沒有其他領域那么嚴重。這也使得，IT領域的工程師們在搞開發(fā)時并沒有考慮如此多的基礎架構依賴的問題。“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)基礎架構和操作系統(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)基礎架構之外，我國在很多方面都有致命的“七寸”。例如在超高精度機床，這個和材料學并成為工業(yè)之母的領域，關乎到油氣潤滑系統(tǒng)、光學鏡頭、阻電機等各個方面，如今也是日本、德國和瑞士的天下，其中日本的設計水平更是領先世界一大截。

　　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)機器人更深入的結合。但是目前的工業(yè)機器人技術基本在日本手中。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域的差距。無論如何，不管輿論情況如何傾斜，我們都應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。”