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打破谷歌壟斷 華為以分成構建鴻蒙生態系統

2019-08-12 06:37:45   來源:第一財經   評論:0   [收藏]   [評論]
導讀:  上周五,伴隨著臺風利奇馬呼嘯而來的還有華為推出的最新操作系統鴻蒙(HarmonyOS),這款全新的操作系統被視為是中國有打破國外操作系統壟斷封鎖的又一個希望。  鴻蒙系統和安卓都是基于Linux開發出來的,華
  上周五,伴隨著臺風利奇馬呼嘯而來的還有華為推出的最新操作系統鴻蒙(HarmonyOS),這款全新的操作系統被視為是中國有打破國外操作系統壟斷封鎖的又一個希望。

  鴻蒙系統和安卓都是基于Linux開發出來的,華為早些時候就修改了谷歌最原始的安卓,建立了自己的EMUI操作系統,與鴻蒙系統相比,EMUI只能使用于手機,而鴻蒙系統將在手機、電腦、穿戴等多個智能設備上應用。但作為新入局者,鴻蒙生態系統的建立仍面臨挑戰。

  讓渡分成給開發者

  如何吸引開發者圍繞華為自己的生態系統來進行App的開發,這是擺在鴻蒙面前的現實挑戰。研究機構Counterpoint Research分析師Neil Shah表示:“安卓花了10年時間建立起自己的生態系統,深度整合了谷歌的移動服務,現在安卓已經擁有了成熟的開發者圍繞其App商城進行開發,并且開發出數百萬融合了人工智能能力的應用。”

  Shah認為,華為有足夠的實力吸引開發者。

  華為消費者業務CEO余承東表示,鴻蒙操作系統會采用多種方式激勵開發者,除了已經投資幾億的耀星計劃,還將讓渡更多分成給開發者。

  但鴻蒙是否能夠盡快地吸引到開發者仍然有待證明。華為并沒有在發布會上舉出實際的面向消費者的應用功能案例,這也暗示了鴻蒙的推出可能還沒有完全到成熟的時機。

  國內數據庫公司柏睿科技創始人、董事長劉睿民對第一財經記者表示:“不得不承認,Linux是經過了幾十年的積累,上百萬開發者共同完善,寫出上億行代碼才取得了今天的成果。中國要做操作系統的難度不小,但這也是一個良好的開端,因為我們總有一天是要靠自己走的,至于能走得多快多好,就要看多方面的因素了。”

  劉睿民告訴第一財經記者,要開發微內核并不是最難的,操作系統最復雜的是生態系統。“整個生態系統太龐大了,所以華為只能去跟谷歌博弈了,盡量多地聚集開發者,因為如果沒有人給你的系統做開發應用,這個系統本身的價值就沒有了。”劉睿民說道,“價值觀不一樣,軟件生態的管理也不一樣。”

  根據去年調研機構Jetbrains對6000名開發人員進行調查后發布的一份開發者生態系統報告,全球范圍內,開發者開發所使用的操作系統中,Windows占62%,Unix/Linux占49%,macOS占44%。在移動操作系統中,35%的受訪者表示為安卓和iOS進行開發。

  但國產的移動開發系統也在迎頭趕上。此前除了華為的EMUI移動操作系統外,包括魅族和小米等手機廠商都推出了自己的操作系統,并且都具有人工智能的能力。而華為新推出的鴻蒙系統,預計也將與華為海思芯片協同,將更強大的AI能力釋放給應用者。

  自主核心技術仍有待突破

  隨著大數據、物聯網等數字化的基礎設施和能力的迅速構建,要想不受制于人,發展我國安全自主可控的核心技術的需求變得尤其迫切,不管是在硬件還是軟件領域。

  今年早些時候,在提到開源問題時,小米人工智能一位資深負責人對第一財經記者表示:“中國企業,科研院所都在加大自主研發。這是因為盡管開源是無國界的,但中國企業要警覺,因為開源也面臨挑戰,主導開源項目的企業是美國的,中國企業可能會受到限制,比如谷歌的Tenseflow代碼是開源的,但是項目的管理上不是那么開放,可能形成寡頭壟斷。”

  他當時就表示,今年開源軟件平臺Github以及谷歌移動服務(GMS)對華為的動作,給了行業警醒,中國必須加強自主研發的力度。“樂觀的是,今天的算法和深度學習,基礎理論都已經知道了,而且中國擁有大量的數據,但我們還需要更多基礎領域的突破。”

  不過短期而言,中國企業仍然需要利用好開源技術。全球大數據公司Pivotal全球副總裁兼大中華區總裁于志偉早些時候接受第一財經記者專訪時表示,中國應該更多地去利用開源資源的優勢來發展人工智能和大數據技術。于志偉說:“中國在應用層面已經處于世界前列,無論是企業還是消費端,大數據、AI是國家級的戰略,這是我們的優勢。但是在涉及數據處理能力的底層技術方面,還有追趕的空間。自主研發雖然是一條必要的路徑,但是它會比較慢,另一條捷徑是利用開源的資源。開源技術比起商業的技術一點都不差,如果能夠好好利用,我覺得可以在開源領域發展自主可控技術,站在巨人的肩膀上發展。”

  上海市科學學研究所科技發展研究中心主任王迎春博士對第一財經記者表示,中國應該更多地投入人工智能基礎層領域的技術和研究。他對第一財經記者表示,底層技術包括超算、大數據、核心算法、開發平臺、人工智能芯片的核心攻關等;同時應該投入更多基礎學科的研究,包括數學、物理學、神經科學、核心算法的研究等。

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責任編輯:zsz

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