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06-17
CSDN、《新程序员》去年ChatGPT出现后，又推出了针对开发者现状、人工智能与物联网、云原生、数据库、运营等领域的调查系统和芯片。
，一个开源的深度调查问卷。
该调查问卷还整合了生成式人工智能在各个领域的应用进展，最终于近日正式形成了长达《中国开发者调查报告》的完整内容。
本报告旨在为开发商勾画出一幅真实生动的图景，还原开发商真实的生活状态。
无论你是在职场奋斗的老司机，还是在大学磨练技艺的新手，希望这份调查报告能够扫清你心中的阴霾，成为你的“定心丸”，解答你内心的困惑。
Gitcode下载地址：12岁以下开发者数量逐年下降，从2017年的81%下降到2016年的78%，再到今年的71%。
与此形成鲜明对比的是，40岁以上的员工数量从去年的3%增加到今年的7%。
其中，61%的开发者表示希望通过学习热门技术来提升自己的职业生涯。
基于此，35%的开发者表示将继续从事技术岗位工作直至退休。
当相关开发技能满足一定要求时，49.9%的开发者表示想成为管理者。
这意味着越来越多的从业者希望更长时间地站在发展第一线。
薪资整体下降，薪资最高的行业发生“变化”：从金融转向通信设备制造。
近期全球经济增长放缓，让不少企业将“生存”作为首要目标。
为此，很多公司的CEO和一线开发人员都采取了降薪的方式来降低成本。
与去年的数据相比，工资在1元以下的开发者比例从去年的5.5%上升到今年的13.7%。
与此同时，月收入在0元区间的开发商数量从去年的49.2%下降至40.2%。
当进一步询问受访者过去一年的薪资是否发生变化时，6%的开发者表示薪资出现负增长，43%的开发者薪资没有变化。
只有 51% 的开发商表示，他们的工资在过去一年中有所增加，而去年这一比例为 62%。
另外，就像文章开头目前IT从业者的求职情况一样，在大环境下，盲目辞职并不是明智之举。
数据显示，不到30%的人在过去1-2年内经历过跳槽，34.1%的人没有换过工作。
同时，前几年，金融行业通常在高收入群体中占比最高。
根据今年的调查数据，通信设备制造业今年高收入群体比例最高，81%的开发者月薪在1元以上。
一线城市仍然是开发商的重要聚集地，薪资待遇优于新一二三线城市。
从区域分布来看，不难理解一线城市和新一线城市是众多互联网企业的大本营。
对于开发者群体来说，这里比二三线城市有更多的机会。
数据显示，北京、广东是开发商聚集较多的地区，占全国的28.2%。
上海和江苏的开发商处于第二梯队，占全国的15.1%。
在这里拿高薪也比较容易。
数据显示，月薪高于17000元的开发者数量排名前10的地区中，北京、上海近一半的开发者月薪在17000元以上，而其他地区的开发者只有30%左右。
地区工资在17000元以上。
受教育程度也是影响薪资水平的重要因素。
从数据来看，高学历开发商中，高收入群体占比较高。
拥有硕士、博士学位的开发者中，超过50%的人薪资在17000元以上。
有时工作时间越长，工资就越高。
数据显示，工作时间超过55小时但低于72小时的开发者中，有50%的人收入在17000元以上，比例最高。
程序员的日常生活：主要工作是开会，其次是写代码。
日产量的代码行数占比最高。
在很多没有入行的人眼里，程序员只是每天拿着电脑，用手不停敲击。
键盘，输出各种英文字母组成的代码。
事实上，数据显示，在日常工作中，只有不到 9% 的开发者每天花费超过 70% 的时间编写代码。
不到 30% 的人每天花一半以上的时间编写代码。
从代码结果来看，75.5%的开发者每天有效代码不超过一行。
每天写作的开发者比例最高为 20.2%。
那么程序员的时间都去哪儿了呢？ 42.7% 的开发者投票支持频繁开会的选项。
其次，分散注意力的工作环境、工作流程不清晰等因素成为影响他们工作效率的主要“杀手”。
除了以上因素外，据说现在的年轻人叛逆、不肯内向。
从调查数据可以看出，超过30%的开发者每周只需要工作40小时，73%的开发者不加班或仅少量加班。
对于开发者来说，工作时间越长，满意度越高。
对每周工作 40 小时（标准工作时间）不满意*的比例仅为 4%。
如果将个人生活与高薪加班放在同一水平上进行比较，56%的受访者果断拒绝“大小周”，希望有正常的休息时间。
当然，有23%的开发者表示，为了实现高薪，他们愿意实行“大小周”的工作制度。
软件开发工具：Python因AI而蓬勃发展，34%的开发者使用过ChatGPT。
纵观开发者赖以生存的工具，在编程领域，过去一年使用Java语言的开发者数量占比为42.9%。
随着人工智能的发展，Python的使用逐渐增多，31.2%的开发者在工作中普遍使用Python。
蚂蚁集团语雀团队稳定性负责人李静评价，Python具有出色的易读性、灵活性和更强大的科学计算能力，这引起了大量开发者对Python的兴趣。
此外，它还被广泛应用于AI相关领域。
它还拥有一个非常活跃的生态系统，目前有超过四分之一的开发人员计划在明年学习和掌握这种语言。
ChatGPT、Midjourney等大型模型的出现，让大家看到了AI的魅力。
随着计算能力的提升、数据集的丰富以及模型训练技术的进步，未来大型模型有望逐步取代中小型垂直NLP模型，并在一定程度上取代中小型垂直NLP模型。
它将取代单一技能的生产力，这也与企业当前降本增效的目标相一致。
相比之下，低级语言汇编是开发者最不喜欢接触的语言，占比38%。
此外，一些开发人员对使用 C 和 C++ 的难度感到害怕。
近年来，Vue.js 在 Web 开发中变得越来越流行。
数据显示，36.1%的开发者使用Vue.js进行大量开发。
相比之下，jQuery 的使用率逐年下降，从去年的 29.1% 下降到 23.3%。
作为一款轻量级的跨平台工具，Visual Studio Code 在日常工作中被 38% 的开发者使用，并且仍然排名第一。
随着大型AI模型的发展，越来越多的AI工具可以提高开发者的开发效率。
45%的开发者表示使用过AI编程相关工具，其中34%表示使用过ChatGPT。
如今，随着国产大型车型的迅速崛起，AI编程辅助工具的使用比例只会增加而不是减少。
由于AI可以帮助编程，因此关于它是否可以取代开发人员的讨论一直不绝于耳。
61%的开发者认为目前的AI编程无法取代开发者。
当然，也有少部分开发者觉得AI编程有望取代现有开发者。
针对这一点，费曼软件创始人魏永明认为，一项新技术是否可能取代全部人类、部分人类，或者某种职业，是由替代成本决定的。
计算机软件发展到今天的规模，是软件层层叠加的结果。
即使AGI技术可以自己设计和实现操作系统、编译器和数据库，也没有人会付钱给AGI来做这件事，因为从经济上来说，这是极其不经济的。
因此，替代将会发生，但仅限于可预见的未来的应用层面。
AIGC打造了全新赛道ChatGPT，成为新的生成式AI赛道的导火索。
一经发布，就引领了全球科技企业大模型研发的狂欢，也不断带动了新的市场需求和新机遇的出现。
这吸引了大批人才加入到这股浪潮中。
数据显示，41%的开发者在2016年才开始涉足AIoT相关开发工作。
在具体应用场景中，近30%的开发者会使用AI人像修复工具。
AI人像修复技术可以帮助开发者自动修复和增强人像，提高应用设备上人脸检测的效果和准确性。
也是基于这个方向，有开发者开发了一款名为“妙芽相机”的应用，只需9.9元即可解锁照片大片，近期成为不少用户关注的焦点。
对于AI技术的突破，26.6%的开发者对生成式人工智能表示乐观，其次是大规模数据集和大型模型开源，分别占比23.4%和20.9%。
随着AIoT的不断发展，未来可能会取代部分或全部人类工作。
调查数据显示，超过90%的开发者认为智能设备可以帮助我们完成工作，只有8%的开发者认为它们无法取代人类。
当进一步深入讨论人工智能是否会拥有意识的能力时，41%的开发者认为人工智能可能会产生意识。
看来很多人对于硅基生命还是有着丰富的想象。
不可忽视的是，AIoT技术的广泛应用将带来一系列伦理、法律和社会影响，也将改变我们的生活、社会和经济。
因此，在AIoT技术能够全面普及之前，需要进行广泛的社会、文化和伦理讨论和研究。
36%的开发者表示应该尽早开始讨论，在基础研究阶段就应该考虑伦理、法律和社会影响。
同一批开发者也表示，考虑产品化、服务化之后的社会使用和落地阶段是可以的。
致远研究院客座首席科学家、新加坡工程院院士、AAAI、ACM、IEEE和IAPR Fellow颜水成评论道，根据本次调查，AIoT开发者生态正呈现出自由化、扩张的趋势，其产品应用也日趋多样化。
多元化带来了一个重要问题，即人工智能的安全性。
人工智能安全问题包括几个方面：人工智能数据安全。
AIoT应用的多个领域，无论是制造、金融、物流、医疗、安防还是自动驾驶，都是对数据安全要求极高的行业。
既要保证AI能够很好地利用隐私数据，同时又要保护原始数据的安全以及AI分析后结果数据的安全；二是人工智能的系统安全。
AIoT主要应用的这些主要领域都有各自的安全问题。
要求极高。
一旦黑客通过AI系统漏洞进行攻击，无论是窃取数据还是篡改结果，都会造成巨大的危害。
开发者生态的自由化和扩张对此提出了巨大的挑战。
如何进行AI系统防护也是接下来需要特别关注的问题；三是人工智能自身意识形成带来的伦理安全。
目前，超过一半的开发者认为人工智能未来可能或肯定会形成自我意识。
这个过程可能比较微妙，需要提前做好准备。
云原生技术已成为驱动业务增长的重要引擎。
云原生作为新基建的重要支撑技术，在人工智能、大数据、边缘计算、5G等新兴领域逐渐崛起。
根据对云原生感兴趣群体的调查统计，只有20%的开发者表示他们的服务没有部署在云服务上。
云原生的优势也是开发者更喜欢使用云原生的原因。
44%的开发者表示云原生可以提高开发效率。
当然，除了开发效率之外，提高业务敏捷性也是吸引开发者的重要原因。
从具体技术方向来看，45%的开发者主要涉及微服务架构，可见微服务架构在云原生领域的重要性。
万博智云CTO孙奇表示，容器技术的不断完善促使微服务架构的应用越来越多，而DevOps工具集是微服务项目实施的重要保障。
基于此，63%的开发者认为掌握和使用Docker、K8s等技术是最重要的。
当然，44%的开发者认为微服务架构也非常重要。
稳定性是所有开发者首要关心的问题，Serverless 的使用也不例外。
近一半的开发者关心的是其稳定性，其次关心的是开发效率的提升。
然而，许多开发者在使用云原生技术时仍然存在顾虑。
40.1%的开发者认为，标准化API接口位列急需改进的问题之首。
适度的微服务拆分和统一配置管理相当，分别占比30.5%和31.5%。
国产数据库已进入技术创新和繁荣的新阶段。
数据库技术已经发展了70多年，在中国发展了40年。
此时，31%的开发者认为国产数据库发展迅速，展现出巨大的潜力和发展前景。
他们认为，拥有独立的理论原创内容（38%）、具有不同于其他数据库的功能特点（34%）、在工程领域处于世界前沿（32%）、能够独立完成基于现有理论（34%）。
32%）是国产数据库创新的基础。
腾讯数据库首席架构师李海翔认为，数据库技术的下一次革命一定是基础理论的突破。
可以肯定的是，谁愿意投入资源进行理论研究，谁就能获得收益。
基于这些维度，数据表明 TiDB 数据库继续跑赢其他竞争对手，成为开发者最熟悉的国产数据库之一。
与此同时，AliSQL和OceanBase也将保持强劲的发展势头。
应用方面，开源数据库使用率最高，占39%。
这反映出开源数据库虽然在成本和可定制性方面具有很大的优势。
报告还指出，虽然国产数据库的发展稳定并在进步，但数据库迁移成本、兼容性等制约着国产数据库的发展。
因此，国产数据库的发展也需要关注这些问题，加强技术研发和团队建设，提高数据迁移和兼容能力，更好地服务广大用户。
对于数据库未来的发展方向，开发者的意见主要集中在以下几个方面： 多模式数据库，即一库多用。
这种数据库开发技术可以将不同应用所需的各种数据整合到一个数据库中，满足多种应用场景的需求，占比52%。
AI融合数据库也成为热门方向。
数据库与人工智能技术相结合，可以实现数据库的智能化、自动化运维，从而提高数据库性能，占比51%。
数据库与云计算深度结合，作为一种新的数据库技术，将极大提升数据分析和数据处理能力，占比40%。
操作系统外壳正处于快速演变时期。
随着国家对信息安全和数据主权的高度重视，国产操作系统的发展也越来越受到关注。
在国产操作系统的开发中，一些开发团队和公司坚持创新和自主的精神，增强我国的自主研发能力，实现操作系统的国产化。
23%的开发者表示目前国产操作系统已经满足日常需求。
与国外主流操作系统相比，国产操作系统仍面临不少挑战和问题，特别是在用户体验、使用习惯、升级维护成本、应用兼容性等方面。
应用程序兼容性是开发人员关注的最重要的问题之一。
高达66.71%的开发者认为国产操作系统存在应用兼容性问题。
与国外主流操作系统相比，国内系统应用的种类和数量可能需要更多的扩展和支持。
除了应用兼容性问题外，48.19%的开发者认为国产操作系统在用户体验上也存在问题。
不同的是，33%的开发者关注使用习惯，23.62%关注升级和维护成本。
这些都反映出国产操作系统的整体体验和质量需要进一步优化，同时在升级、维护等方面也需要更好的改进和应对。
在国内自主研发的操作系统中，HarmonyOS是最具代表性和市场影响力的系统。
近 90% 的开发者都听说过这个系统。
这一结果表明人们对华为的高度重视和关注，也体现了鸿蒙操作系统统治国内市场的趋势。
除了HarmonyOS之外，中标的Deepin和Kirin也是国内自研操作系统中比较知名的系统。
调查显示，近30%的开发者听说过Deepin操作系统，约四分之一的开发者熟悉获奖的麒麟操作系统。
这两个系统在一些特定领域拥有广泛的应用和用户声誉，也成为操作系统市场的重要参与者。
在分析国产操作系统差距的主要原因时，我们发现缺乏广泛的应用生态系统是制约其发展的主要问题。
此外，技术人才的缺乏和持续的资金投入也是影响国产操作系统发展的重要因素。
因此，国产操作系统需要加强应用程序的开发和推广，鼓励更多的程序开发商参与，并持续投入研发，以保证核心技术的不断完善。
在开发者中，74%的人认为，想要推动自主研发操作系统的生态发展，首先要完善和构建生态适配系统。
建立操作系统根社区对于推动其发展也至关重要。
同时，操作系统的研发也不同于其他应用程序的开发。
需要处理更多类型、更复杂、不断变化的硬件设备的兼容性问题。
适应性是自主研发操作系统推广的关键环节。
因此，44%的开发商认为应该花更多的精力在生态适应系统的建设上。
最后，面对未来AI驱动的操作系统，清华大学计算机系常任副教授陈宇表示，基于Transformer模型的GPT（Generative Pre-trained Transformer）系统受到广泛关注，如ChatGPT/Bard/文心一言等，推广自然语言作为新的操作系统外壳。
各种GPT系统有望通过新的应用框架接口ChatGPT/Bard API接口形成新的应用生态系统。
目前已经出现的应用有行程助手、生活经理、工作秘书、代码解释器、网站自动生成、购物比价、文档汇总、文档辅助生成等。
总之，随着计算机应用领域的不断扩大和快速发展，以人工智能技术为代表的新技术的发展，操作系统的外壳也将迅速发展和演变。
芯片之路漫长而艰难。
几个月前，OPPO旗下芯片设计公司ZEKU当场解散。
宣布这一消息时，高管们多次哽咽落泪。
许多员工一夜之间死去。
全部失业，令人感动。
国产芯片之路布满荆棘，尤其是在地缘政治等因素影响行业长期前景的今天。
然而，想要大力发展芯片产业，需要大量的知识积累和经验丰富的开发人员的加持。
数据显示，国内该领域的人才储备还比较少，只有6.0%的开发者能够深入了解芯片技术并深入应用，这限制了芯片研发的进程。
事实上，芯片制造与软件开发过程不同。
它无法像软件开发那样小步迭代，而且整个制造过程的成本也比较高。
56.62%的开发者认为，在芯片制造过程中，产品应用市场很容易偏离自己的假设，导致研发投入、生产成本等浪费。
其次，在芯片开发过程中，有些设计规范无法实现，一半的开发商对此感到担忧。
基于此，大多数芯片团队主要专注于某个细分领域的芯片研发，因此规模并不算太大。
调查显示，40.42%的企业人员不足10人。
在芯片开发工具的应用中，芯片开发人员最常用的两种语言是C/C++和Verilog。
数据显示，近50%的开发者正在使用C/C++编写代码； Verilog是一种硬件描述语言，主要用于数字电路的建模和仿真，有12.94%的开发者使用它。
人工智能正在蓬勃发展，越来越多的专用芯片被设计用于人工智能领域。
它们的特点是针对特定计算任务进行了高度优化。
数据显示，国内芯片企业中，38.46%的芯片搭载了人工智能技术，可以为人工智能应用提供更高效的算力。
总体来看，国产芯片在发展中面临诸多挑战和问题。
主要有以下几个方面： 设计能力：芯片设计是一项复杂而艰巨的工作，需要精湛的技术和精湛的设计能力。
39.91%的开发者表示，目前国内的设计能力很难降低芯片设计成本。
二是低功耗设计。
35.36%的开发者表示，实现低功耗也非常困难。
专利保护：芯片制造涉及大量专利技术，国产芯片开发需要专利规避。
中科院计算技术研究所副所长鲍云刚表示，新时代，优秀的芯片设计人才不仅要懂芯片架构，还需要懂操作系统等软件栈知识。
然而，这类人才在国内更加稀缺，因为很多集成电路院校不开设操作系统等软件课程。
解决人才短缺问题，需要改变当前的人才培养理念和计划，更加注重软硬件协同能力的培养。
开源已经成为软件开发不可或缺的一部分。
过去一年，开源发展呈现强劲势头，已成为软件行业的必然趋势。
根据调查数据，96%的开发者都在使用开源软件。
Java、Python、C++是他们常用的开发语言，占比分别为41%、27%、21%。
以公司为单位，很多科技公司都在致力于InnerSource，建设开源办公室，这意味着将开发开源软件的经验教训应用到公司或组织内部开发软件的实践中，以加速公司内部的代码共享。
这些开发者大多是通过互联网产品进入行业，接触开源项目的。
在对开源项目的贡献方面，72.9%的开发者通过代码贡献，49%的开发者通过文档贡献。
华东师范大学数据科学与工程学院教授王伟评论道，这些开发者不仅会使用开源软件，还会通过提交代码、解决问题为开源社区做出贡献。
这说明开源社区已经成为开发者学习、分享、共同成长的平台，也是整个行业向更加开放、透明的方向发展的动力。
但有些遗憾的是，“用爱发电”已经成为驱使众多个人开发者参与开源的现状。
数据显示，17% 的开发者自愿投入时间，只有 8% 的受访者表示参与开源是因为公司支付工资。
63%的开发者甚至直言自己从未从开源中获得过收入。
这也是近年来“faker.js”、“colors.js”项目仓库开发者被删除、core-js悲剧等恶性开源事件屡见不鲜的原因。
开源协会理事长庄标伟就此发声。
有很多涉足开源的开发者还在用自己的热爱发电，还在靠自己的热爱养活自己。
这种状况已经到了迫切需要改变的地步。
就技术领域而言，面向未来，人工智能的发展吸引了众多开发者的关注。
45%的开发者更关注开源AI，其次是编程语言和开源大数据。
致谢以上内容主要来自CSDN《中国开发者调查报告》的深入研究。
在此，我也非常感谢：费曼软件创始人魏永明、蚂蚁集团语雀团队稳定性负责人李静、致远研究院客座首席科学家严水成、新加坡工程院院士、AAAI、 ACM、IEEE 和 IAPR 会长 孙齐 万博智云 CTO 李海翔 腾讯数据库首席架构师 陈宇 清华大学计算机系常务副教授 吴庆波 教育部国产基础软件工程研究中心主任 包云刚中国科学院计算技术研究所副所长王伟华东师范大学数据科学与工程学院教授庄标伟开元学会理事为本次调查报告提供了指导和支持！衷心感谢电子工业出版社博客观点、机械工业出版社、清华大学出版社、人民邮电出版社异步社区、中国水利水电出版社为本次调查提供宝贵的图书支持。
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