打破谷歌垄断 华为以分成构建鸿蒙生态系统

打破谷歌垄断 华为以分成构建鸿蒙生态系统
2019年08月12日 02:11 第一财经

  打破谷歌垄断 华为以分成构建鸿蒙生态系统

  钱童心

  [全球范围内,开发者开发所使用的操作系统中,Windows占62%,Unix/Linux占49%,macOS占44%。]

  上周五,伴随着台风利奇马呼啸而来的还有华为推出的最新操作系统鸿蒙(HarmonyOS),这款全新的操作系统被视为是中国有打破国外操作系统垄断封锁的又一个希望。

  鸿蒙系统和安卓都是基于Linux开发出来的,华为早些时候就修改了谷歌最原始的安卓,建立了自己的EMUI操作系统,与鸿蒙系统相比,EMUI只能使用于手机,而鸿蒙系统将在手机、电脑、穿戴等多个智能设备上应用。但作为新入局者,鸿蒙生态系统的建立仍面临挑战。

  让渡分成给开发者

  如何吸引开发者围绕华为自己的生态系统来进行App的开发,这是摆在鸿蒙面前的现实挑战。研究机构Counterpoint Research分析师Neil Shah表示:“安卓花了10年时间建立起自己的生态系统,深度整合了谷歌的移动服务,现在安卓已经拥有了成熟的开发者围绕其App商城进行开发,并且开发出数百万融合了人工智能能力的应用。”

  Shah认为,华为有足够的实力吸引开发者。

  华为消费者业务CEO余承东表示,鸿蒙操作系统会采用多种方式激励开发者,除了已经投资几亿的耀星计划,还将让渡更多分成给开发者。

  但鸿蒙是否能够尽快地吸引到开发者仍然有待证明。华为并没有在发布会上举出实际的面向消费者的应用功能案例,这也暗示了鸿蒙的推出可能还没有完全到成熟的时机。

  国内数据库公司柏睿2分快3_一分快三_官方创始人、董事长刘睿民对第一财经记者表示:“不得不承认,Linux是经过了几十年的积累,上百万开发者共同完善,写出上亿行代码才取得了今天的成果。中国要做操作系统的难度不小,但这也是一个良好的开端,因为我们总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。”

  刘睿民告诉第一财经记者,要开发微内核并不是最难的,操作系统最复杂的是生态系统。“整个生态系统太庞大了,所以华为只能去跟谷歌博弈了,尽量多地聚集开发者,因为如果没有人给你的系统做开发应用,这个系统本身的价值就没有了。”刘睿民说道,“价值观不一样,软件生态的管理也不一样。”

  根据去年调研机构Jetbrains对6000名开发人员进行调查后发布的一份开发者生态系统报告,全球范围内,开发者开发所使用的操作系统中,Windows占62%,Unix/Linux占49%,macOS占44%。在移动操作系统中,35%的受访者表示为安卓和iOS进行开发。

  但国产的移动开发系统也在迎头赶上。此前除了华为的EMUI移动操作系统外,包括魅族和小米等手机厂商都推出了自己的操作系统,并且都具有人工智能的能力。而华为新推出的鸿蒙系统,预计也将与华为海思芯片协同,将更强大的AI能力释放给应用者。

  自主核心技术仍有待突破

  随着大数据、物联网等数字化的基础设施和能力的迅速构建,要想不受制于人,发展我国安全自主可控的核心技术的需求变得尤其迫切,不管是在硬件还是软件领域。

  今年早些时候,在提到开源问题时,小米人工智能一位资深负责人对第一财经记者表示:“中国企业,科研院所都在加大自主研发。这是因为尽管开源是无国界的,但中国企业要警觉,因为开源也面临挑战,主导开源项目的企业是美国的,中国企业可能会受到限制,比如谷歌的Tenseflow代码是开源的,但是项目的管理上不是那么开放,可能形成寡头垄断。”

  他当时就表示,今年开源软件平台Github以及谷歌移动服务(GMS)对华为的动作,给了行业警醒,中国必须加强自主研发的力度。“乐观的是,今天的算法和深度学习,基础理论都已经知道了,而且中国拥有大量的数据,但我们还需要更多基础领域的突破。”

  不过短期而言,中国企业仍然需要利用好开源技术。全球大数据公司Pivotal全球副总裁兼大中华区总裁于志伟早些时候接受第一财经记者专访时表示,中国应该更多地去利用开源资源的优势来发展人工智能和大数据技术。于志伟说:“中国在应用层面已经处于世界前列,无论是企业还是消费端,大数据、AI是国家级的战略,这是我们的优势。但是在涉及数据处理能力的底层技术方面,还有追赶的空间。自主研发虽然是一条必要的路径,但是它会比较慢,另一条捷径是利用开源的资源。开源技术比起商业的技术一点都不差,如果能够好好利用,我觉得可以在开源领域发展自主可控技术,站在巨人的肩膀上发展。”

  上海市科学学研究所2分快3_一分快三_官方发展研究中心主任王迎春博士对第一财经记者表示,中国应该更多地投入人工智能基础层领域的技术和研究。他对第一财经记者表示,底层技术包括超算、大数据、核心算法、开发平台、人工智能芯片的核心攻关等;同时应该投入更多基础学科的研究,包括数学、物理学、神经科学、核心算法的研究等。

华为谷歌鸿蒙
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