木兰技术开放日 基础软件AI开源之路活动顺利举办

电子标准院软件中心开源研究室主任杨丽蕴对《人工智能 关键基础技术 大模型技术体系开源开放分级评估规范》行业标准进行了解读，并对基于该标准推出的“木兰AI-OpenG大模型开源开放分级测评”进行了介绍。

中兴通讯高级工程师袁丽雅对适配国产CLink加速器互联标准的星杼开源项目进行了介绍。项目开源覆盖芯片仿真、驱动、通信库、运维测试全栈软件，遵循木兰开源协议，计划以开源推动算力互联国标落地，打通异构AI硬件，构建万卡级国产智算底座，赋能各行业大模型训推与算力生态建设。

来自中国电信的产品运营经理杨殷围绕翼龙2.0数字化云原生平台展开分享，讲解平台核心能力。该平台是覆盖开发、资源开通、运维安全、灾备全场景，具备DevOps、多云统一纳管、全链路监控、安全运营完整能力的端到端一站式云底座。平台推出四大落地服务套件，配套完善安全管控体系，经电信内部十万级资源长期验证，已广泛应用于政务、工业、金融、教育等18大行业。翼龙开源秉持自主可控、生态共建原则，兼容多类混合云，助力各行业低成本搭建自主可控云体系。

小米openvela技术负责人田琴分享了使用AI重塑openvela开发工具链的过程，通过AI Skills和Agent技术，实现从开发环境搭建、固件分析到驱动与应用开发的全流程自动化辅助。同时介绍了系统原生Agent的架构设计，展望端边云协同模式的未来，提出了从单设备Agent到智能体网络（Hub-Node）的演进路径。整套方案基于openvela开源OS底座，轻量化占用资源，将AI深度融入系统开发与设备智能，构建一体化端侧AI硬件基座。

CCF ODTC AI Infra工作组组长章津楠对AI Infra工作组及青年开源专项种子计划进行了介绍，计划资助80个AI Infra、AI Agent等方向开源项目，设两档资金扶持，提供五阶段全流程孵化服务。项目从技术价值、开源生态等多维度评审，重点扶持高校师生作品，并以TileLang为例展示孵化路径。同时讲解大模型开源分级规范，计划落地高校开源中心与实践基地，配套资金算力持续培育青年开源人才，完善国产AI开源软硬件生态。

针对AI开源当下所表现出来的相关问题，五位嘉宾和现场观众重点讨论了以下几方面内容：

1、探讨了端侧AI和云侧AI的异同：端侧AI与云端AI均依托大模型底座、数据治理及安全合规体系，遵循模型迭代流程。二者差异在于云侧侧重集中式大算力训练服务，端侧受硬件约束，主打轻量化本地离线推理。可通过云端完成训练蒸馏，端侧本地推理，脱敏数据闭环回传迭代，实现能力共建。

2、开源项目如何应对AI生成Pr：开源项目可在贡献规范中明确AI提交约束，要求Pr关联对应Issue，启用Pr模板与CI工具识别无效变更。对无实质价值Pr直接关闭，引导开发者承接真实任务，降低无效提交干扰。

3、使用AI编程开发是否会造成程序员开发能力退化：AI降低了编码的体力门槛，但系统框架、需求拆解仍是程序员核心能力。零基础新人若单纯复制AI生成代码，容易缺失架构思维，无法有效引导AI。未来编程学习将转向架构设计、任务拆解与代码审查，具备系统思维的新人依旧可以高效指导AI完成编码。