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第三章 开源项目发展现状.md

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 进一步，本报告也详细分析了中国企业近 5 年的开源发展趋势，包括活跃度趋势与影响力趋势。可以看到阿里巴巴、百度、蚂蚁三家企业长期名列前茅；阿里长期排名榜首，而百度近几年也明显加大了对开源贡献的投入，初创企业 PingCAP 也是一直稳居第四的位置，需要注意的是鼎石科技（StarRocks）在2021年上榜并在2022年达到第8位，其下开源项目StarRocks数据库影响力不容忽视。
 
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 表1 美国企业活跃度 Top 10
 
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 表2 中国企业活跃度 Top 10
 
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 表3 美国企业影响力 Top 10
 
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 表4 中国企业影响力 Top 10
 
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 图3 中国企业活跃度 Top 10 2018 – 2022
 
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 图4 中国企业影响力 Top 10 2018 - 2022
 
 ### 三、中国项目情况
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 -在近 5 年的变化趋势上，活跃度方面，PaddlePaddle 相关的两个项目保持上升；影响力方面，shardingsphere 和 metersphere 则稳步上升。
 
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 表5 GitHub 全球项目活跃度 Top 20
 
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 表6 中国项目活跃度 Top 20
 
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 表7 全球项目影响力 Top 20
 
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 表8 中国项目影响力 Top 20
 
 **近五年中国活跃度 Top 10 项目变化趋势图**
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 **数据库领域影响力 Top 10**
 可以看出 Clickhouse 活跃度和影响力稳居第一，elasticsearch 其次。ClickHouse 是俄罗斯的 Yandex 于 2016 年开源的用于在线分析处理查询 MPP 架构的列式存储数 据库作为高性能的 OLAP 数据库，其性能十分优越，查询速度极快。
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 表9 数据库领域影响力 Top 10
 
 **数据库领域活跃度 Top 10**
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 表10 数据库领域活跃度 Top 10
 
-数据库领域项目 Top 10 影响力变化趋势
+**数据库领域项目 Top 10 影响力变化趋势** 
 从下图可以看出 Clickhouse 双指标均在2022年上升至第一位，elasticsearch 和 spark 有一定的回落，排名较后的项目双指标均有不同程度的增长。
 
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 图14 数据库领域项目影响力TOP 10 2018 – 2022
 
 **数据库领域项目 Top 10 活跃度变化趋势**
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 从趋势图中可以看出，在 2018-2020 年项目之间的活跃度差距较为明显，在 2022 年竞争逐渐激烈，反映出数据库项目积极的发展。
 
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 图15 数据库领域项目活跃度TOP 10 2018 – 2022
 
 **数据库各子领域 Top 5 影响力变化趋势**
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 本节给出了数据库下各个主要子领域的影响力变化趋势，从趋势图可以看到，关系型数据库连年位居第一且影响力不断增长，其他类型数据库影响力均处于稳定期。
 
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 图16 数据库子领域影响力TOP 5 2018 – 2022
 
 **数据库各子领域 Top 5 活跃度变化趋势**
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 本节给出了数据库下各个主要子领域的活跃度变化趋势，从趋势图可以看到，关系型数据库活跃度在2022年增长迅速，其他类型数据库活跃度每年相对稳定。
 
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@@ -229,25 +246,26 @@ OpenHarmony是开放原子基金会旗下另外一个重要的开源操作系统
 
 ## 开源与人工智能
 
-### 大型自然语言处理预训练模型
+### 大型自然语言处理预训练模型发展情况
 近年来，随着深度学习的发展和大规模数据的积累，自然语言模型的规模和性能都有了显著的提升。2022年11月，OpenAI发布正式发布ChatGPT，仅仅2个月后，其成为迄今为止用户数最快破亿的应用，使自然语言处理（NLP）及大型自然语言模型（LLM）成为2023年最受关注的科技话题。自然语言模型的应用已进入快速发展和变革的时期，对高校学习、科研、产业应用、投融资等各社会组织活动将产生重大影响。
 
-**中国自然语言大模型发展情况**
 人工智能是国家战略的重要组成部分，是未来国际竞争的焦点和经济发展的新引擎。近年来，中国人工智能行业受到各级政府的高度重视和国家产业政策的重点支持 。为了把握新一轮科技革命和产业变革机遇，推动我国人工智能事业高质量发展，中国在“十四五”期间制定了《“十四五”智能制造发展规划》等一系列顶层设计文件，并从多个方面给予了政策扶持和资源投入。
 根据《“十四五”智能制造发展规划》，中国将以数字化转型为主线，以关键核心技术突破为支撑，以场景创新为引领，以标准化建设为保障，以协同创新为动力，在2025年前实现我国智能制造水平显著提升。具体而言，在技术层面，《规划》提出加强算法创新与应用、推动算力基础设施建设、完善数据基础支撑体系等关键任务；在应用层面，《规划》提出培育一批具有全球竞争力的领军企业、打造一批示范性应用场景、构建一批开放共享平台等目标；在生态层面，《规划》提出优化政策环境、完善法律法规、加强伦理道德约束等措施。通过以上举措，《规划》旨在促进我国从传统制造大国向数字化制造强国转变，在全球产业链中占据更高端位置，在新一轮产业变革中赢得主动权。
 
-1.政策方面：
+**1.政策方面：**
 
 1)加强基础研究和应用研究：《国务院办公厅关于全面加强新时代语言文字工作的意见》提出进一步推进计算机视觉、智能语音处理、生物特征识别、自然语言理解、智能决策控制以及新型人机交互等关键技术的研发和产业化，支持语言文字基础研究和应用研究，鼓励学科交叉，完善相关学科体系建设。同时，要加强语言文字数据资源的收集、整理、标注和共享，构建开放式的语言文字大数据平台，促进语言文字信息化水平的提升。建立健全自然语言处理和自然语言大模型的研发、评测、标准化、共享等体系，培育一批具有国际竞争力的核心技术和产品，提升我国在多语种文本分析、机器翻译、知识图谱、对话系统等领域的水平和影响；
 2)支持产业创新和转化：《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》提出大力推动语言文字与人工智能、大数据、云计算等信息技术的深度融合，加强人工智能环境下自然语言处理等关键问题研究和原创技术研发，加强语言技术成果转化及推广应用，支持创业创新。同时，要加快推进自然语言处理和自然语言大模型的应用落地，打造一批具有示范效应的解决方案，促进产学研用协同创新。此外，要搭建开放包容的创新生态平台，鼓励各类主体参与自然语言处理和自然语言大模型的研究开发和商业化运营，为广大科技工作者和企业家提供政策支持和服务保障；
 3)促进多领域多场景应用：以《2021年我国智能语音产业相关政策规划汇总》为例，梳理了我国部分地区出台的多项政策规划，鼓励开发自然语言处理和自然语言大模型在教育、文化、媒体、司法、医疗等行业领域的应用，提升应用场景中对于自然语言处理和生成的效率与效果，进而推动生产效率提升，并基于在具体场景中的使用，形成“使用——开发——研究”的反馈链路，加速基础研究与应用开发；通过使用自然语言大模型，可以提高各个领域和场景下的自然语言理解和生成效率和质量，实现更加便捷、准确和高效的信息交流和知识获取，并在以上领域建设国家新一代人工智能开放创新平台。
 
-2.科研方面：
+**2.科研方面：**
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 1)以鹏城实验室、智源研究院为代表的一系列科研机构的建立，进行重点攻关大规模自然语言处理领域的核心技术，逐步形成了以悟道、鹏程·盘古为代表的自然语言模型，并向产学研各界开放使用；以自由探索和目标导向相结合的体制机制，开展相关研究发表或支持发表国际AI顶会顶刊论文；与北京大学、清华大学、中国科学院等高校和科研机构建立紧密合作关系，共同培养人才和推进科技成果转化，有效促进了我国科研领域组织与人才在自然语言处理和语言模型方面不断努力和创新； 
 2)国内的顶级高校，如清华大学、北京大学、复旦大学等知名高校已经成立了专门的自然语言实验室或研究组织，致力于自然语言处理和语言模型方面的研究和应用。如近期上线并开源的MOSS和ChatGLM-6B分别来自于复旦大学的邱锡鹏教授团队和清华大学孵化的智谱AI团队。高校在推动科研发展的三方面优势：一是拥有优秀的师资队伍，他们在国内外发表了大量高水平的论文，也培养了一批优秀的研究生和博士生；二是拥有强大的计算资源，他们能够利用高性能计算机和云平台进行大规模数据处理和模型训练；三是拥有广泛的合作伙伴，他们与政府、企业、社会等各界保持良好的沟通和交流，为自然语言处理技术在各个领域的落地和创新提供了支持；
 3)在全球知名顶会期刊中，我国开发者体量、国内论文投递量及收录量也在逐年提高，根据斯坦福大学的AI Index统计，自2017年开始统计以来，中国AI相关的研发活力始终处于世界第二的位置；以ACL 2021为例，共有 1239 篇论文投稿来自中国大陆，其中 251 篇被接收，接收率为20.3%。
 
-3.中文大模型案例
+**3.中文大模型案例**
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 中国作为世界上最大的中文使用国家，也在积极探索大型语言模型的研究和应用。截至2023年，中国已经涌现出多个具有国际水平的大型中文预训练语言模型，如腾讯的混元、阿里巴巴的M6、百度的文心、鹏程·盘古、华为的盘古、智源的悟道和IDEA的封神榜等。这些模型都基于不同的架构和数据集进行了预训练，并且在不同领域展示了其强大的生成和理解能力。下面对这些模型进行简要介绍：
 
 1)文心：文心大模型是百度为主体发布的产业级知识增强大模型，能够理解和生成自然语言，同时结合知识图谱，提升了学习效率和可解释性。文心大模型包括多个子模型，如ERNIE、PLATO、鹏城-百度·文心等，分别在语言理解、文本生成、跨模态语义理解、对话互动等领域取得多项技术突破。其中鹏城-百度·文心是全球首个知识增强千亿大模型，参数规模达到2600亿，在60多项典型任务中取得了世界领先效果，在各类AI应用场景中均具备极强的泛化能力。
@@ -258,21 +276,30 @@ OpenHarmony是开放原子基金会旗下另外一个重要的开源操作系统
 6)M6： M6模型是一种基于多模态（语言、图像、视频等）的人工智能预训练模型，具有10万亿级别的参数量，是中文社区最大的跨模态预训练模型。该模型通过一系列技术创新，大幅降低了训练能耗和时间，并且拥有强大的认知和创造能力。该模型在电商、制造业、文学艺术、科学研究等领域有广泛应用前景，并且已经实现了商业化落地。
 7)封神榜：2021年11月，IDEA研究院正式发布了“封神榜”开源体系——一个以中文驱动的基础生态系统，其中包括了预训练大模型，特定任务的微调应用，基准和数据集等。我们的目标是构建一个全面的，标准化的，以用户为中心的生态系统。截至目前，封神榜体系中包含：二郎神、闻仲、燃灯、太乙、余元、周文王等模型。
 
-**发展建议**
+### 发展建议
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+**提升算力水平**
 
--提升算力水平
 算力是支撑大规模预训练语言模型训练和部署的关键因素，需要开发和使用高效率、高性能、低成本的计算平台和硬件设备，并优化并行化和分布式计算策略。随着对模型性能要求的不断提升，对于训练模型所需的算力规模势必会不断增加，因此，集中力量建设“中国算力网”，像使用电力一样使用算力，将成为未来我国人工智能基础建设中的重要一环。
 算力是支撑大规模预训练语言模型训练和部署的关键因素，需要开发和使用高效率、高性能、低成本的计算平台和硬件设备，并优化并行化和分布式计算策略。随着对模型性能要求的不断提升，对于训练模型所需的算力规模势必会不断增加，因此，集中力量建设“中国算力网”，像使用电力一样使用算力，将成为未来我国人工智能基础建设中的重要一环。通过中国算力网，实现AI算力资源的共享、调度和协同：一方面赋能用户根据需求灵活获取和使用各种类型和规模的AI算力服务，降低人工智能应用开发和部署的门槛和成本；另一方面也使得大规模算力跨区域协同计算成为可能，进而促进各地区、各行业、各领域之间的AI创新合作与交流，为我国人工智能产业发展提供强有力的支撑。
--加强数据资源建设
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+**加强数据资源建设**
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 数据是训练大规模预训练语言模型不可或缺的基础，需要收集和整理高质量、高覆盖度、高多样性的数据集，对数据进行更加精细、更加高效的工程化处理，也将成为未来人工智能快速发展的重要基石；与此同时，数据安全和隐私保护的投入也将对大规模数据带来重要的支持作用。以GPT-4为例，其在数据工程化，特别是在动态数据更新、小样本数据微调、多模态数据融合等方面工作的尝试都产生了非常值得关注的效果。因此，如何建立我国的数据标准以及数据工程化实现方案对于提升我国在自然语言处理及语言大模型成果产生方面，将产生重大意义。
--探索新颖有效的模型架构
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+**探索新颖有效的模型架构**
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 ChatGPT和GPT-4的成功证明，模型架构是决定大规模预训练语言模型性能和泛化能力的核心要素。因此，未来对于大模型的研发，也需要进行创新技术研究，考虑不同任务场景下特定领域知识和逻辑推理等因素。诸如多头注意力机制的改进、深度残差网络的优化、人类反馈强化学习（RLHF）的应用以及在多模态数据处理及应用方面的探索和尝试，均对新一代大模型的产生，提供了巨大的支持。随着数据量、计算资源、任务复杂度等因素不断增加，在保证可扩展性、可解释性、可控制性等方面也面临着新的挑战。因此，探索新颖而有效地语言模型架构不仅可以推动人工智能技术水平和应用价值的提升，也可以促进基础理论与前沿实践之间更紧密地结合。
-4.增强开放协作
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+**增强开放协作**
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 截至2023年3月，OpenAI仍未对GPT-3.5及GPT-4进行开源计划的发布，限制了其他研究者基于此的改进和创新，阻碍了模型的可解释性，也增加了模型被滥用和误用的风险。基于此，我国可以充分发挥制度优势，在中立机构的组织和协调下，团结各研究和开发力量，整合算力、数据资源，以开源开放方式进行大模型的研究与开发工作。通过开源协作，不仅能够提高我国在自然语言处理领域的技术水平和竞争力，也能够为全球社会贡献一种更公平、更透明、更可信赖的人工智能服务。同时，通过建立统一的标准和规范，我们也可以有效地保护用户隐私、维护网络安全、防止信息偏见和歧视等问题。
 
 
 ## 开源区块链项目现状介绍
-**一、2022-2023 年该领域发展现状**
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+### 一、2022-2023 年该领域发展现状
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 区块链技术是融合共识机制、密码学算法、智能合约的分布式账本技术，具备可追溯、不可篡改、公开透明等特性。区块链技术概念起源于比特币白皮书，但由于比特币系统技术栈中脚本语言的可编程性限制，早期的区块链生态局限在以比特币为代表的多个独立数字货币系统。2015年，以太坊系统引入图灵完备的通用编程语言作为合约开发语言，以太坊上快速涌现出一批数字资产驱动的金融类创新项目。区块链技术的迅猛发展得到各国政府和产学研界的广泛关注，在政策支持及市场驱动下，国内外诞生了一批拥有不同技术特点的区块链底层平台，应用场景也从金融领域拓展到各行各业。
 
 区块链底层平台（以下简称区块链平台）是搭建区块链系统的关键基础设施，提供网络通信、分布式共识、合约执行、数据存储等基础功能，为各行业区块链应用落地提供支持。本文对比了国内区块链开源平台（见表1）与具备一定影响力的国外区块链开源平台（见表2）。由于本文重点关注我国区块链开源进展，国内区块链开源平台通过汇总行业白皮书、区块链信息服务备案文件、可信区块链测评、公开征集等多种渠道搜集得到，而国外区块链开源平台由于数量较多，仅遴选了star数在1000以上的知名区块链平台。
@@ -299,38 +326,38 @@ ChatGPT和GPT-4的成功证明，模型架构是决定大规模预训练语言
 
 对比可知，整体上，国内区块链开源平台影响力与国外有较大差距，在活跃度和贡献者数量上也有显著差距。
 
--拥有1000个star数以上的国外区块链开源平台有14个，而国内开源平台仅有4个。
--国内区块链开源平台的贡献者和核心贡献者数量比国外低一个数量级，例如，ChainSQL是项目规模最大的国内开源项目，贡献者、核心贡献者分别为137和53人，而以太坊分别是837和67人。
--少数国内外区块链开源平台已超过两年没有维护项目代码，例如CITA、BCOS、Wutongchain、EOS、sia，其中BCOS较为特殊，其开发团队后续迁移到FISCO BCOS项目。
+- 拥有1000个star数以上的国外区块链开源平台有14个，而国内开源平台仅有4个。
+- 国内区块链开源平台的贡献者和核心贡献者数量比国外低一个数量级，例如，ChainSQL是项目规模最大的国内开源项目，贡献者、核心贡献者分别为137和53人，而以太坊分别是837和67人。
+- 少数国内外区块链开源平台已超过两年没有维护项目代码，例如CITA、BCOS、Wutongchain、EOS、sia，其中BCOS较为特殊，其开发团队后续迁移到FISCO BCOS项目。
 
 2022年，区块链平台聚焦于性能优化，完善技术栈配套组件。公有链头部平台以太坊Layer2快速发展，rollup成为主流链下扩容解决方案，吸引了超过200个项目部署，显著降低交易成本。此外，以太坊共识机制在9月从POW转向POS一事引发关注，该方案预期将解决以太坊状态数据庞大带来的网络中心化问题，并为后续的分片扩容提供基础。在联盟链上，国内开源平台技术积累趋向成熟，强调全面的信创适配，包括支持国密、国产数据库、适配国产操作系统、国产CPU等。此外，国内开源平台根据业务场景逐渐完善跨链互操作、管理运维平台、隐私保护等配套组件。
 
 在加密资产应用场景上，2022年加密资产市场行情整体低迷，市值缩水严重，以DeFi为代表的热门赛道锁仓量腰斩。Terra崩盘、FTX集团申请破产等事件使投资者遭受重大损失，严重打击市场信心。尽管NFT数字藏品在年初开启了市场新一轮热度，但在年中达到峰值后持续降低。相比国外，国内的数字藏品在上半年也同样火热，但由于禁止二级市场交易与价格炒作、强调收藏属性，行业逐渐回归理性。在产业应用场景上，我国在政务协同、司法存证、供应链溯源等重点领域探索出可行的区块链应用方案，并通过开展国家区块链创新应用试点工作形成可复制推广的典型案例和做法经验。
 
-**二、问题与挑战**
+### 二、问题与挑战
 
 尽管我国有部分开源的区块链平台及配套组件，诞生了一批与实体行业结合的落地应用，但在开源领域还面临诸多挑战。
 
--区块链行业领域尚未形成开源共识，区块链平台开源比例低、总体数量少，部分机构仅开源配套组件或开发文档，针对最核心的底层平台仍选择闭源。
--区块链开源项目整体缺乏影响力，活跃度偏低，缺乏具备国际知名度的区块链行业团体与开源项目。
--区块链开源项目的生态建设机制、社区治理机制尚不明朗，大多数项目由单家机构维护管理，行业联盟分布式协作治理程度较低。
--缺乏具有认可度的开源测试框架、测试工具与测试数据集，关键性能指标可对比性不足。
+- 区块链行业领域尚未形成开源共识，区块链平台开源比例低、总体数量少，部分机构仅开源配套组件或开发文档，针对最核心的底层平台仍选择闭源。
+- 区块链开源项目整体缺乏影响力，活跃度偏低，缺乏具备国际知名度的区块链行业团体与开源项目。
+- 区块链开源项目的生态建设机制、社区治理机制尚不明朗，大多数项目由单家机构维护管理，行业联盟分布式协作治理程度较低。
+- 缺乏具有认可度的开源测试框架、测试工具与测试数据集，关键性能指标可对比性不足。
 
-**三、前景、趋势与机遇**
+### 三、前景、趋势与机遇
 
--开源已成为软件发展的主流趋势，区块链作为构建分布式可信环境的关键技术，天然地在开源土壤中孕育成长。随着区块链技术的普及、软件社区对开源重视度的提升，是否开源将成为使用方选择区块链平台的重要指标。
+- 开源已成为软件发展的主流趋势，区块链作为构建分布式可信环境的关键技术，天然地在开源土壤中孕育成长。随着区块链技术的普及、软件社区对开源重视度的提升，是否开源将成为使用方选择区块链平台的重要指标。
 
--我国在区块链开源项目的数量和质量上均有较大的提升空间。除底层平台外，开源项目方正在逐渐开源多语言SDK、跨链、控制台、开发模板等组件，以丰富开源生态，扩大开源社区影响力。
+- 我国在区块链开源项目的数量和质量上均有较大的提升空间。除底层平台外，开源项目方正在逐渐开源多语言SDK、跨链、控制台、开发模板等组件，以丰富开源生态，扩大开源社区影响力。
 
--尽管国内外的政策环境不同，但开放是区块链的可信基础逐渐成为区块链从业者的共识。尽管目前我国应用场景以封闭的行业联盟链为主，但未来可能会诞生更多的开放联盟链、无币公链等提升开放能力。
+- 尽管国内外的政策环境不同，但开放是区块链的可信基础逐渐成为区块链从业者的共识。尽管目前我国应用场景以封闭的行业联盟链为主，但未来可能会诞生更多的开放联盟链、无币公链等提升开放能力。
 
-**四、发展建议**
+### 四、发展建议
 
--为扩大我国区块链开源社区的影响力，建议由具备一定影响力的行业协会牵头，联合开源底层平台的项目发布方、企事业单位、行业协会等，组建区块链开源联盟，设立联盟章程，通过制定区块链开源规范、举办区块链开源大会、定期发布开源发展报告等形式凝聚我国区块链开源社区力量。
+- 为扩大我国区块链开源社区的影响力，建议由具备一定影响力的行业协会牵头，联合开源底层平台的项目发布方、企事业单位、行业协会等，组建区块链开源联盟，设立联盟章程，通过制定区块链开源规范、举办区块链开源大会、定期发布开源发展报告等形式凝聚我国区块链开源社区力量。
 
--加大政策支持，考虑由政府部门、企事业单位、行业协会等共同出资，依托开源联盟设立区块链开源基金会，为高质量开源项目提供资金支持，同时通过举办开源比赛、高校宣讲等形式普及区块链开源知识，吸引更多人加入开源社区。
+- 加大政策支持，考虑由政府部门、企事业单位、行业协会等共同出资，依托开源联盟设立区块链开源基金会，为高质量开源项目提供资金支持，同时通过举办开源比赛、高校宣讲等形式普及区块链开源知识，吸引更多人加入开源社区。
 
-## 一、国内DevOps领域的发展现状
+## 国内DevOps领域的发展现状
 
 DevOps 是 Dev 和Ops 的组合词，是开发和运营维护的总称，是目前已经收到国内外公认的确保高效研发运维流程的方法。 随着技术的发展，高效敏捷安全的研发诉求使得DevOps领域持续受到国内外开发者的关注。在GitLab 发布的《2023 Global DevSecOps Report Series——What’s next in DevSecOps》（GitLab 2023 DevSecOps 报告）提到这样一些数据：调研报告采访了5010 名开发者，其中有56%  的开发者正在使用DevOps 或 DevSecOp的方法论，比2022年的47%有所增加。而相较于同样的进行敏捷开发的方法论，只有DevOps/DevSecOps 是唯一有所增长的。
 
@@ -342,7 +369,7 @@ DevOps 是 Dev 和Ops 的组合词，是开发和运营维护的总称，是目
 
 另一方面，中国信通院领衔联合超50家企业，其中超五成的问卷受访企业资产规模在5千万元以上，覆盖全国32个省级行政区近90个城市，发布了《中国DevOps现状调查报告（2022）》梳理国内DevOps实践现状，洞察中国DevOps转型新趋势，助力企业DevOps落地实践，促进全行业DevOps演进与变革，也印证了国内对于DevOps行业的关注。
 
-## 二、国内开源的DevOps 项目综述
+## 国内开源的DevOps 项目综述
 
 国外的DevOps 生态工具链百家争鸣，而且功能丰富：
 
@@ -406,7 +433,7 @@ Ansible 提供一种最简单的方式用于发布、管理和编排计算机系
 
 国内的DevOps项目虽然不及国外开源项目种类丰富数量众多，但数量还是在稳步上升。
 
-## 三、发展的趋势：DevOps 向 DevSecOps 迈进
+## 发展的趋势：DevOps 向 DevSecOps 迈进
 
 DevSecOps 是DevOps的下一个阶段，其目的就是为了把安全性注入到持续集成和持续交付 (CI/CD) 管道中,使开发团队能够以 DevOps 的速度应对当今所面临的一些非常紧迫的安全挑战。
 
@@ -445,7 +472,7 @@ AI将成为提高生产力的关键, DevOps 团队将数字化转型和业务分
 
 ## 开源芯片
 
-**一、2022-2023年该领域发展现状**
+### 2022-2023年开源芯片发展现状
 
 相比于开源软件生态，开源芯片目前尚处于起步阶段，但发展势头迅猛，基于开源指令集RISC-Ⅴ的开源芯片生态正在快速崛起，为开源芯片生态的创新降低了技术门槛，为包括中国在内的广大发展中国家突破芯片领域的技术壁垒和市场壁垒带来了新机遇。从突破科技排他性角度来看，基于RISC-Ⅴ构建开源芯片生态，既有机会破解我国核心处理器芯片被“卡脖子”的现状，又能够协同全球各国特别是众多发展中国家共同构建开源处理器芯片生态，并开拓新兴应用市场。这是一种突破处理器芯片垄断格局的新路线，有望形成普惠世界的芯片领域的“人类命运共同体”。
 
@@ -453,13 +480,13 @@ AI将成为提高生产力的关键, DevOps 团队将数字化转型和业务分
 
 当前开源芯片发展突出的趋势是：RISC-V不仅在工业控制、物联网、智能家居等对算力要求不高的领域已经占据主流市场，也正在向对算力有更高需求的移动设备、桌面应用、边缘计算等领域发展。而且已经看到RISC-V在数据中心服务器市场开始起步，比如微核芯推出对标ARM服务器端处理器核的RISC-V处理器核，并已聚焦于某些应用领域与合作伙伴展开深入合作。与X86、ARM在服务器领域提供通用芯片服务不同，RISC-V能够根据用户的应用场景进行定向的改进、优化，以给客户提供最优的解决方案。未来在云计算平台上，X86、ARM、RISC-V三方可以优势互补。
 
-**二、问题与挑战**
+### 问题与挑战
 
 国产开源芯片面临的主要挑战在于如何基于可控供应链实现具备全球竞争力的高性能芯片。
 
 过去高性能芯片往往依赖于工艺进步来实现产品性能的升级。当前中美竞争背景下，高性能芯片产品和先进工艺被限制封锁，中国的高性能芯片产业必须进行供应链重组。对于中国的高性能芯片产品来说，难度在于如何在可控供应链条件下满足日益增长的算力需求，同时还有足够的商业竞争力应对全球竞争。一方面国产芯片只能使用落后国际先进工艺两三代以上的成熟工艺。另一方面目前高性能领域的商用处理器IP都是基于最先进的目标工艺（例如7nm、5nm、甚至3nm）开发的，这些商用IP在国内可控供应链条件下（12nm、14nm工艺）很难实现最优化的性能指标。国产高性能芯片必须走出自己的独立自主开发之路。
 
-**三、前景、趋势与机遇**
+### 开源芯片前景、趋势与机遇
 
 开源芯片的市场空间无限大。从高端的数据中心芯片，到桌面，到高端嵌入式，都需要开源芯片。
 
@@ -471,7 +498,7 @@ AI将成为提高生产力的关键, DevOps 团队将数字化转型和业务分
 
 对于国产高性能芯片来说，如果希望能够在可控供应链条件下实现足够商业竞争力的芯片产品，唯一的机会就在于与应用需求的深入结合。与应用深度结合，才能从根本上面向国内可控供应链来解决芯片的需求。在特定行业的专用领域专项性能方面，即便使用相对不够先进的工艺，也完全有可能以相对低的代价和成本实现领域内绝对性能的超越。结合行业应用的高性能自主可控供应链芯片对于国内新兴的芯片企业是非常好的机遇。对于RISC-V产业来说，只有以与应用需求结合作为抓手，与客户（用户）深入沟通，通过挖掘客户（用户）的潜在需求，平衡各个方面的成本、性能、功耗等指标因素，一方面提供足够商业竞争力的芯片产品，另一方面与应用深度结合，才能从点到面，逐渐将RISC-V的生态丰富成熟。
 
-**四、发展建议**
+### 发展建议
 
 国产开源芯片需要构建开放的生态体系，聚集各行业各企业的合力，通过与行业应用的深度结合，从需求端引导芯片生态的发展，以中国庞大的市场需求为基础，获取新兴产业的主导权和话语权，最终成就中国独立自主的半导体产业。RISC-V在这方面有得天独厚的优势。开源芯片让所有的芯片企业和开发者形成合力，让中国RISC-V生态面向全球市场竞争，从根本上解决自主可控的问题。