兩成開(kāi)發(fā)者月薪超 1.7 萬(wàn)、算法工程師最緊缺！ | 中國(guó)開(kāi)發(fā)者年度報(bào)告

摘要：在數(shù)據(jù)中尋找共性，《2019 - 2020 中國(guó)開(kāi)發(fā)者調(diào)查報(bào)告》全面且真實(shí)地展現(xiàn)中國(guó)開(kāi)發(fā)者及技術(shù)現(xiàn)狀，希望對(duì)您的學(xué)習(xí)或工作有所幫助。

“求知若饑，虛心若愚”——這個(gè)原本出自《全球概覽》的俳句，因?yàn)閱滩妓乖谒固垢４髮W(xué)畢業(yè)演講中的引用而備受推崇，流傳成為 IT 界的至理名言之一。在編程界，亦有“代碼勝于雄辯”、“Done is better than perfect”等警句，寥寥數(shù)語(yǔ)將編程工作者的形象特質(zhì)描摹到了極致。程序員，就是技術(shù)至上、唯代碼是瞻且必須不斷武裝自己的群體。

21 世紀(jì)，高薪、高端、高技術(shù)范兒已成為程序員的固有標(biāo)簽，在這個(gè)新的元年，CSDN 將基于一年一度的開(kāi)發(fā)者大調(diào)查數(shù)據(jù)，以全新的視角深入發(fā)掘中國(guó)開(kāi)發(fā)者群體的整體現(xiàn)狀、應(yīng)用開(kāi)發(fā)技術(shù)以及開(kāi)發(fā)工具/平臺(tái)的發(fā)展趨勢(shì)，呈現(xiàn)更真實(shí)、更全面且更有學(xué)習(xí)價(jià)值的開(kāi)發(fā)者畫(huà)像。

CSDN 最早從 2004 年開(kāi)始針對(duì)中國(guó)開(kāi)發(fā)者進(jìn)行大規(guī)模調(diào)查，是迄今為止覆蓋國(guó)內(nèi)各類(lèi)開(kāi)發(fā)者人群數(shù)量最多，輻射地域、行業(yè)分布最廣的調(diào)查活動(dòng)。2019-2020 年中國(guó)開(kāi)發(fā)者大調(diào)查針對(duì)軟件開(kāi)發(fā)技術(shù)、應(yīng)用開(kāi)發(fā)領(lǐng)域等方面對(duì)問(wèn)卷進(jìn)行了重新設(shè)計(jì)，在本次調(diào)研中有如下主要發(fā)現(xiàn)：

• 30 歲以下開(kāi)發(fā)者人數(shù)占比超八成，全國(guó)有 19.6% 開(kāi)發(fā)者月薪超過(guò) 1.7 萬(wàn)元；

• 六成開(kāi)發(fā)者在使用 Java 語(yǔ)言，近五成開(kāi)發(fā)者近期最想學(xué) Python 語(yǔ)言；

• Spark、Redis 和 Kafka 正在成為企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)通用技術(shù)組件；

• 區(qū)塊鏈技術(shù)近兩年是熱點(diǎn)，比特幣和以太坊是兩種主流的區(qū)塊鏈開(kāi)發(fā)平臺(tái)；

• 人工智能技術(shù)日益受到企業(yè)和市場(chǎng)的關(guān)注，但 64% 企業(yè)尚未實(shí)現(xiàn)智能化，機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)算法工程師最為急缺；

• 近七成開(kāi)發(fā)者認(rèn)為未來(lái) 5G 網(wǎng)絡(luò)的傳輸速率能達(dá)到 4G 網(wǎng)絡(luò)的 10 倍以上；

• Apache 項(xiàng)目和 Linux 是開(kāi)發(fā)者較為喜歡的開(kāi)源項(xiàng)目；

• 半數(shù)開(kāi)發(fā)者很少參與開(kāi)源項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)、維護(hù)、運(yùn)營(yíng)和社區(qū)發(fā)展等。

軟件開(kāi)發(fā)準(zhǔn)入門(mén)檻持續(xù)降低，近 2 成開(kāi)發(fā)者月薪超過(guò) 1.7 萬(wàn)

30 歲以下開(kāi)發(fā)者人數(shù)占比超八成，軟件開(kāi)發(fā)從業(yè)門(mén)檻持續(xù)降低

從 2015 年到 2019 年的調(diào)研數(shù)據(jù)來(lái)看：30 歲及以下的開(kāi)發(fā)者人群占比在 8 成以上，一直是軟件開(kāi)發(fā)領(lǐng)域的主力軍；全國(guó)近半數(shù)的開(kāi)發(fā)者工作在一線(xiàn)城市（北京、上海、廣州、深圳、天津）；物聯(lián)網(wǎng)、軟件、IT 制造三個(gè)技術(shù)領(lǐng)域涵蓋了國(guó)內(nèi) 84% 以上的開(kāi)發(fā)者；本科及以上學(xué)歷占 8 成；92% 的開(kāi)發(fā)者是男性。

和國(guó)外開(kāi)發(fā)者年齡分布趨勢(shì)大概一致，國(guó)內(nèi)的軟件開(kāi)發(fā)群體一直呈現(xiàn)出越來(lái)越年輕化的特點(diǎn)。這是因?yàn)椋环矫孳浖_(kāi)發(fā)行業(yè)蓬勃發(fā)展，各行各業(yè)都需要軟件開(kāi)發(fā)相關(guān)人才，也有越來(lái)越多的畢業(yè)生選擇從事該行業(yè)；另一方面，是因?yàn)榫幊陶Z(yǔ)言、框架、云服務(wù)等基礎(chǔ)設(shè)施的持續(xù)完善，從事軟件開(kāi)發(fā)的門(mén)檻在持續(xù)降低，更容易接納新鮮血液，報(bào)告統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，本科學(xué)歷是開(kāi)發(fā)者的主力軍，66% 的開(kāi)發(fā)者擁有本科學(xué)歷，而碩士研究生、博士研究生僅占 11%、1%。

八成以上開(kāi)發(fā)者月薪在 5 千~3 萬(wàn)元之間，19.6% 開(kāi)發(fā)者月薪超過(guò) 1.7 萬(wàn)元

通過(guò)結(jié)合受教育程度和薪資水平的數(shù)據(jù)特點(diǎn)來(lái)看，學(xué)歷越高的人群中，月薪 1.7 萬(wàn)元以上的高收入比例越高。在一線(xiàn)城市（北京、上海、廣州、深圳、天津）中，月薪超過(guò) 1.7 萬(wàn)元的開(kāi)發(fā)者占比為 30%，該比例遠(yuǎn)高于國(guó)內(nèi)其它城市。

開(kāi)發(fā)者屬于相對(duì)高薪的職業(yè)，尤其是在一線(xiàn)城市中，但不同開(kāi)發(fā)者之間收入差距較大。軟件開(kāi)發(fā)是一個(gè)智力密集型的工作，不同開(kāi)發(fā)者能夠提供的價(jià)值差別很大，這就使得一個(gè)優(yōu)秀開(kāi)發(fā)者的收入遠(yuǎn)高于普通開(kāi)發(fā)者：碩士和博士畢業(yè)的高收入者比率要遠(yuǎn)高于本科及以下的；金融和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的高收入比率最高。

自學(xué)是開(kāi)發(fā)者持續(xù)學(xué)習(xí)的主要路徑

軟件開(kāi)發(fā)行業(yè)日新月異，只有保持持續(xù)學(xué)習(xí)才能跟上技術(shù)變化的腳步，終身學(xué)習(xí)是現(xiàn)代人保持競(jìng)爭(zhēng)力甚至是維持生存的必要手段。

從調(diào)研中可以看到，53% 的開(kāi)發(fā)者會(huì)通過(guò)在未參加正式課程的情況下，自學(xué)一門(mén)新語(yǔ)言、框架或工具。但同時(shí)，也有半數(shù)的人參加過(guò)在職培訓(xùn)或者線(xiàn)下課程，相對(duì)于自學(xué)的靈活性而言，這類(lèi)培訓(xùn)會(huì)更為系統(tǒng)和完整，對(duì)于長(zhǎng)期的個(gè)人提升有所裨益，開(kāi)發(fā)者可以適當(dāng)選擇。但與之相悖的是，只有不到 40% 的開(kāi)發(fā)者，愿意為學(xué)習(xí)付費(fèi)，這可能會(huì)導(dǎo)致參與的課程質(zhì)量不夠高。

Java 雄踞語(yǔ)言榜，Visual Studio 受開(kāi)發(fā)者歡迎

Java 長(zhǎng)盛：使用最多，開(kāi)發(fā)者最想學(xué)

從編程語(yǔ)言來(lái)看，Java 是最多人使用的語(yǔ)言，而 JavaScript 和 SQL 分別是第二第三位。這三門(mén)語(yǔ)言，使用場(chǎng)景都很廣泛，Java 一方面后端開(kāi)發(fā)最常使用，生態(tài)成熟度無(wú)人可比；另一方面，Java 依然是 Android 上最重要的開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，與之相比 ，新興的 Kotlin 只有 2% 的開(kāi)發(fā)者在使用。而 JavaScript 不僅是前端開(kāi)發(fā)的必備語(yǔ)言，還用在 Web 開(kāi)發(fā)、小程序開(kāi)發(fā)等場(chǎng)景下。

Java 和 Python 依然是開(kāi)發(fā)者最希望學(xué)習(xí)的語(yǔ)言之一，只是相比之下，Python 的熱度有所降低，這可能和機(jī)器學(xué)習(xí)沒(méi)有去年那么火熱有所關(guān)聯(lián)。變化比較大的是 Go 語(yǔ)言，與去年相比，今年的調(diào)研中想學(xué) Go 語(yǔ)言的開(kāi)發(fā)者降低到了 4%，與之相似，Kotlin、R 的學(xué)習(xí)意愿也大幅降低。

從這個(gè)趨勢(shì)也可以看到，如今的開(kāi)發(fā)者更意愿去學(xué)習(xí)一些相對(duì)成熟度、用途更為廣泛的語(yǔ)言，對(duì)一些代表新模式的語(yǔ)言樂(lè)衷程度有所降低。

七成以上在使用 Windows 操作系統(tǒng)，83% 在使用 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)

72% 開(kāi)發(fā)者在使用 Windows 操作系統(tǒng)，18% 在使用 Linux 系列操作系統(tǒng)。在存儲(chǔ)服務(wù)的使用上，MySQL 繼續(xù)擴(kuò)大其使用率到達(dá)了 83%，幾乎是開(kāi)發(fā)者必備的技能。和去年相比，Elasticsearch 出現(xiàn)在數(shù)據(jù)庫(kù)使用的調(diào)研中，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，Elasticsearch 作為提供搜索服務(wù)的第一選型，也必然會(huì)被越來(lái)越多的開(kāi)發(fā)者學(xué)習(xí)和使用。

Node.js 是相對(duì)使用普遍的技術(shù)框架

在 Web 開(kāi)發(fā)上，前端使用 Vue.js 后端使用 Spring 是最常見(jiàn)的選型方案，與之相對(duì)應(yīng)，Node.js 是最多被用到的框架，這和當(dāng)今多端開(kāi)發(fā)的趨勢(shì)密不可分。后端用微服務(wù)架構(gòu)，中間用 Node.js 粘合出適合 Web、Android、iOS 等不同端和場(chǎng)景使用的 APIs，是當(dāng)下主流的部署方案之一，既可以前后端分離提高開(kāi)發(fā)效率，又可以在保障服務(wù)穩(wěn)定性的同時(shí)提升靈活性。而TensorFlow 成為開(kāi)發(fā)者最期望學(xué)習(xí)的框架，這說(shuō)明開(kāi)發(fā)者依然對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)保持關(guān)注和熱情。

Visual Studio 是最為普遍使用的開(kāi)發(fā)環(huán)境

在開(kāi)發(fā)環(huán)境的選擇上，Visual Studio 是最為普遍使用的開(kāi)發(fā)環(huán)境，這和微軟對(duì)開(kāi)發(fā)者的投入密不可分。微軟投入了大量的研發(fā)力量，使得 Visual Studio 可以在各種操作系統(tǒng)進(jìn)行各種編程語(yǔ)言的開(kāi)發(fā)，其強(qiáng)大且完善的插件系統(tǒng)可以滿(mǎn)足開(kāi)發(fā)者的各種需求，使其可以超過(guò) IntelliJ。

大數(shù)據(jù)平臺(tái)以私有云部署為主，Spark 使用率高達(dá) 44%

私有云部署解決方案是企業(yè)構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)的主要方式

隨著分布式計(jì)算和云平臺(tái)的逐步成熟，目前大部分公司都有能力搭建自己的大數(shù)據(jù)平臺(tái)。調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，81% 企業(yè)在進(jìn)行大數(shù)據(jù)相關(guān)的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用，50% 的企業(yè)選擇私有云解決方案來(lái)部署大數(shù)據(jù)應(yīng)用，28% 的企業(yè)選擇自主研發(fā)。

僅 19% 企業(yè)使用商業(yè)發(fā)行版 Hadoop 版本搭建數(shù)據(jù)平臺(tái)

調(diào)查報(bào)告發(fā)現(xiàn)，有 30% 以上的企業(yè)并沒(méi)有使用相對(duì)成熟的 Hadoop 技術(shù)搭建數(shù)據(jù)平臺(tái)，這些企業(yè)的算法性能會(huì)很大程度上受限于低效的平臺(tái)，更不可能開(kāi)發(fā)出更高效的數(shù)據(jù)分析算法。但幸運(yùn)的是大部分企業(yè)都基于商業(yè)版或者社區(qū)版 Hadoop 搭建了數(shù)據(jù)平臺(tái)，這些公司的側(cè)重點(diǎn)主要在應(yīng)用發(fā)現(xiàn)和算法的設(shè)計(jì)層面，更有可能在不久的將來(lái)實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的價(jià)值。

Spark 是企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)最普遍的組件

Apache Spark 是一個(gè)處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的快速通用引擎，它可以獨(dú)立運(yùn)行，也可以在 Hadoop、Mesos、云端運(yùn)行，它可以訪(fǎng)問(wèn)各種數(shù)據(jù)源包括 HDFS、Cassandra、HBase 和 S3，可以提升 Hadoop 集群中的應(yīng)用在內(nèi)存和磁盤(pán)上的運(yùn)行速度。Spark 生態(tài)系統(tǒng)中除了核心 API 之外，還包括其他附加庫(kù)，可以為大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域提供更多的能力。本次調(diào)研中，Spark 是使用最普遍的大數(shù)據(jù)平臺(tái)組件，使用率達(dá)到44%，而MapReduce使用率僅為21%。

分布式文件系統(tǒng) HDFS 作為核心組件之一，使用率也達(dá)到了 39%。企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)平臺(tái)應(yīng)用最多的場(chǎng)景是統(tǒng)計(jì)分析、報(bào)表生成及數(shù)據(jù)可視化，38% 企業(yè)使用ELK（ElasticSearch + Logstash + Kibana）實(shí)時(shí)日志分析平臺(tái)。

綜上所述，目前大數(shù)據(jù)的發(fā)展熱潮令人歡欣鼓舞。一個(gè)優(yōu)秀的大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)，需要有對(duì)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)具有高敏感性同時(shí)對(duì)技術(shù)有一定理解的人才，同時(shí)需要理論基礎(chǔ)極其扎實(shí)，能對(duì)實(shí)際問(wèn)題進(jìn)行抽象建模和算法設(shè)計(jì)的人才。只有雙管齊下，在產(chǎn)品和技術(shù)方面進(jìn)行深層次探索，才能真正實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的繁榮。

區(qū)塊鏈質(zhì)變，比特幣逆襲以太坊成 TOP 1 開(kāi)發(fā)平臺(tái)

22% 的開(kāi)發(fā)者正在用或者準(zhǔn)備用區(qū)塊鏈技術(shù)解決技術(shù)問(wèn)題

區(qū)塊鏈技術(shù)的發(fā)展，是一個(gè)量變到質(zhì)變的過(guò)程。相比于 2018 年，對(duì)區(qū)塊鏈和加密貨幣了解的人從 22% 增長(zhǎng)到 32%，準(zhǔn)備嘗試用區(qū)塊鏈技術(shù)解決一些問(wèn)題的人數(shù)從 14% 增長(zhǎng)到 16%，僅有 4% 的人對(duì)區(qū)塊鏈完全不了解。

43% 的受訪(fǎng)者在從事公有鏈（比特幣、以太坊等）的開(kāi)發(fā)

本次調(diào)研中，43% 的受訪(fǎng)者在從事公有鏈（比特幣、以太坊等）的開(kāi)發(fā)。目前行業(yè)側(cè)重發(fā)展的方向?yàn)榻鉀Q方案、公鏈及聯(lián)盟鏈，公有鏈由于其自帶激勵(lì)機(jī)制，對(duì)于普通開(kāi)發(fā)者有直接的回饋，所以上面開(kāi)發(fā)者占比高也比較合情理。行業(yè)解決方案從去年的 27% 增加到今年的 36%，說(shuō)明傳統(tǒng)行業(yè)開(kāi)發(fā)者對(duì)區(qū)塊鏈的認(rèn)可度在增加。

區(qū)塊鏈本質(zhì)上是技術(shù)，落地場(chǎng)景及實(shí)際應(yīng)用才是連接社會(huì)效益的關(guān)鍵。

比特幣和以太坊是當(dāng)前兩種主流的區(qū)塊鏈開(kāi)發(fā)平臺(tái)

在行業(yè)開(kāi)發(fā)者的印象中，以太坊一直是開(kāi)發(fā)平臺(tái)領(lǐng)域的頭號(hào)玩家。但今年數(shù)據(jù)顯示，以太坊從 2018 年的 44% 占比第一，降到 24%；比特幣從 2018 年的 28%，上升到 35%，占比第一。比特幣在行業(yè)內(nèi)外仍然擁有最強(qiáng)共識(shí)，在閃電網(wǎng)絡(luò)的加持下，大家也似乎感受到比特幣離商用也不再遙遠(yuǎn)了。

金融是普遍認(rèn)為的行業(yè)應(yīng)用方向

金融行業(yè)是普遍認(rèn)為的行業(yè)應(yīng)用方向，占 36%。區(qū)塊鏈本身具備的防篡改、可追溯的特點(diǎn)，能大大降低金融行業(yè)監(jiān)管成本，不過(guò)金融的進(jìn)入門(mén)檻相對(duì)也較高，需要各方面技術(shù)的配合。其次，智能硬件和物聯(lián)網(wǎng)也被認(rèn)為是主流應(yīng)用方向，占 14%。不過(guò)相比其他眾多已經(jīng)很成熟的技術(shù)，依托區(qū)塊鏈的解決方案在實(shí)際使用中，往往面臨必要性缺失的問(wèn)題，因此區(qū)塊鏈應(yīng)用發(fā)展仍任重道遠(yuǎn)。

在區(qū)塊鏈結(jié)合行業(yè)之前，更加要重視與其他新技術(shù)的結(jié)合和協(xié)同：物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備能夠提供大量數(shù)據(jù)，5G 能夠提供高速傳輸，存儲(chǔ)可以解決區(qū)塊存放的問(wèn)題等。

算法工程師最急缺，TensorFlow 占據(jù) AI 深度學(xué)習(xí)框架榜首

64% 的企業(yè)尚未實(shí)現(xiàn)智能化

在經(jīng)歷了 2019 年的行業(yè)低谷期之后，無(wú)論是行業(yè)巨頭還是新興獨(dú)角獸，都開(kāi)始審視 AI 能夠切實(shí)落地的場(chǎng)景。調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，14% 的企業(yè)尚無(wú)信息化基礎(chǔ)，27% 的企業(yè)實(shí)現(xiàn)了事務(wù)處理數(shù)字化，22％ 的企業(yè)具備商業(yè)智能基礎(chǔ)設(shè)施，實(shí)現(xiàn)描述性分析。使用機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性分析和決策優(yōu)化的企業(yè)占 16%，而在業(yè)務(wù)中全面使用 AI 系統(tǒng)、機(jī)器人和其他自動(dòng)化工具的僅占 12%。

機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)算法工程師最急缺

在崗位分布上，由于深度學(xué)習(xí)是以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的，而感知智能中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)又是目前深度學(xué)習(xí)較為成熟的應(yīng)用，所以，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)工程師，以及數(shù)據(jù)工程師、計(jì)算機(jī)視覺(jué)工程師排行在前三位。當(dāng)前最急缺的崗位也是機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)算法工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家/數(shù)據(jù)分析師/數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位。

53% 的開(kāi)發(fā)者表示其團(tuán)隊(duì)急缺機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)算法工程師，37% 表示急缺數(shù)據(jù)科學(xué)家/數(shù)據(jù)分析師/數(shù)據(jù)挖掘工程師。

TensorFlow是人工智能領(lǐng)域主流深度學(xué)習(xí)框架

此次調(diào)研中，TensorFlow 使用普及率達(dá)到 48%。從技術(shù)本身的角度來(lái)看，較為成熟的 TensorFlow 成為 AI 工程師的首選深度學(xué)習(xí)框架，Torch/PyTorch由于其開(kāi)發(fā)效率較高，也得到了較多支持。

35% 開(kāi)發(fā)者選用國(guó)產(chǎn) AI 芯片應(yīng)用于自己的 AI 開(kāi)發(fā)

在 AI 芯片領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)廠(chǎng)商也開(kāi)始彎道超車(chē)，越來(lái)越多的開(kāi)發(fā)者也開(kāi)始關(guān)注國(guó)內(nèi) AI 芯片的進(jìn)展。調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，選用國(guó)產(chǎn) AI 芯片應(yīng)用于自己的 AI 開(kāi)發(fā)時(shí)最看重的因素方面，對(duì)主流 AI 框架的支持能力是最普遍的因素，占 35%。

物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)三足鼎立：阿里物聯(lián)、華為云、百度 IoT

69% 的開(kāi)發(fā)者認(rèn)為未來(lái) 5G 網(wǎng)絡(luò)的傳輸速率能達(dá)到 4G 的 10 倍以上

每一代新型的通信系統(tǒng)總是能帶來(lái)更大的帶寬。據(jù)報(bào)告顯示，近七成開(kāi)發(fā)者認(rèn)為未來(lái) 5G 網(wǎng)絡(luò)的傳輸速率能夠達(dá)到 4G 網(wǎng)絡(luò)的 10 倍以上。

影響 5G 普及的三大因素：5G 套餐價(jià)格未定、運(yùn)營(yíng)商的開(kāi)發(fā)程度、需要更換手機(jī)

由于目前 5G 網(wǎng)絡(luò)使用者較少，費(fèi)用較低廉的套餐還沒(méi)有推出，第一代 5G 終端不太成熟等原因，目前 87% 的開(kāi)發(fā)者認(rèn)為 5G 套餐費(fèi)用過(guò)高，并且大部分開(kāi)發(fā)者認(rèn)為 5G 網(wǎng)絡(luò)目前覆蓋范圍有限，因此將近 40% 的開(kāi)發(fā)者正處于觀(guān)望階段。

值得一提的是，本次調(diào)查中 62% 的開(kāi)發(fā)者認(rèn)為，5G 時(shí)代應(yīng)該加強(qiáng)對(duì)個(gè)人隱私的保護(hù)，這反映出目前社會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)隱私越來(lái)越重視的整體趨勢(shì)。

阿里物聯(lián)和華為云是應(yīng)用相對(duì)普遍的 IoT 云平臺(tái)

根據(jù)調(diào)查，2019 年物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)呈現(xiàn)三足鼎立的趨勢(shì)：阿里物聯(lián)、華為云、百度 IoT 成為用戶(hù)最多的三種物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，并且和第四名中移物聯(lián)遠(yuǎn)遠(yuǎn)拉開(kāi)了差距，這和我們的實(shí)際使用體驗(yàn)一致。

未來(lái)的基礎(chǔ)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)可能會(huì)繼續(xù)呈現(xiàn)以偏硬件實(shí)現(xiàn)為主的華為云和以偏軟件體驗(yàn)為主的阿里、百度物聯(lián)平臺(tái)的三足鼎立局面。

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)開(kāi)發(fā)：Linux 和 Windows 是使用較多的操作系統(tǒng)

Linux 和 Windows 是較普遍的操作系統(tǒng)，使用率分別為 51%、44%。目前在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備開(kāi)發(fā)過(guò)程中，Linux、Windows 和 Android 較為普遍，依然延續(xù)了 PC 平臺(tái)的開(kāi)發(fā)者操作系統(tǒng)份額。雖然華為、阿里等公司在 2019 年均發(fā)布了自己的物聯(lián)網(wǎng)專(zhuān)用操作系統(tǒng)，但還并未得到開(kāi)發(fā)者的大規(guī)模認(rèn)可，大公司的物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)發(fā)展之路依然任重而道遠(yuǎn)。

Wi-Fi 是應(yīng)用最普遍的物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)

在本次調(diào)研中，近距離通信（比如 Wi-Fi 和藍(lán)牙）是現(xiàn)存物聯(lián)網(wǎng)開(kāi)發(fā)者最主要的通信方式。然而這種比重可能會(huì)隨著未來(lái) 3~4 年內(nèi)車(chē)聯(lián)網(wǎng)的大規(guī)模商業(yè)化產(chǎn)生變化，汽車(chē)、工業(yè)物聯(lián)、智能電網(wǎng)這類(lèi)高移動(dòng)性、高可靠和低延遲物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景會(huì)更適合需要整體規(guī)劃的運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)。

物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)和傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)不同，相比而言更加需要注重 “軟硬結(jié)合”。物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的硬件維護(hù)成本遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，因此設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)出真正可靠、用戶(hù)喜歡且實(shí)用的產(chǎn)品不僅僅涉及軟件服務(wù)，也需要考慮硬件可靠性和實(shí)用性。這對(duì)于直接面向用戶(hù)的物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，特別是從傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)廠(chǎng)商或者硬件廠(chǎng)商轉(zhuǎn)型的企業(yè)來(lái)說(shuō)存在非常嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，需要靜下心來(lái)深入了解垂直市場(chǎng)的需求。

六成開(kāi)源開(kāi)發(fā)者無(wú)收入，Apache 項(xiàng)目最受喜歡

77% 開(kāi)發(fā)者每周在開(kāi)源上投入時(shí)間不超過(guò) 5 小時(shí)

無(wú)論是大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能還是物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，其中最為重要的、最受歡迎的技術(shù)都是開(kāi)源的。但是報(bào)告統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，有超過(guò)一半的開(kāi)發(fā)者很少參與開(kāi)源項(xiàng)目，每周在開(kāi)源上投入不超過(guò) 5 小時(shí)的占 77%，其中，1 小時(shí)以?xún)?nèi)的占 31%。此外，65% 的開(kāi)發(fā)者不曾在開(kāi)源上獲得收入，獲得不錯(cuò)收入的僅占一成。

開(kāi)發(fā)者最喜歡的開(kāi)源項(xiàng)目是 Apache

25% 開(kāi)發(fā)者最喜歡 Apache，24% 開(kāi)發(fā)者最喜歡 Linux。作為全球最大的軟件基金會(huì)，開(kāi)發(fā)者用過(guò)的諸多項(xiàng)目，例如 Dubbo、Log4j、Maven、RocketMQ 和 Tomcat 等，均孵化自 Apache。

國(guó)內(nèi)開(kāi)源的現(xiàn)狀雖然近年來(lái)已經(jīng)有了很大的發(fā)展，但是一個(gè)殘酷的事實(shí)是，老兵正在離開(kāi)這個(gè)行業(yè)，離開(kāi)一線(xiàn)開(kāi)發(fā)的隊(duì)伍：報(bào)告數(shù)據(jù)顯示，30 歲以下的開(kāi)發(fā)者人數(shù)超過(guò) 82%，接觸開(kāi)源的時(shí)間在 5 年以?xún)?nèi)的開(kāi)發(fā)者超過(guò) 83%。隨著那些經(jīng)驗(yàn)豐富的老兵轉(zhuǎn)行或是進(jìn)入管理層，不再寫(xiě)代碼、也不再參與開(kāi)源的事實(shí)也就凸顯出來(lái).....未來(lái)開(kāi)源的建設(shè)，依然任重而道遠(yuǎn)。

在數(shù)據(jù)中尋找共性，《2019 - 2020 中國(guó)開(kāi)發(fā)者調(diào)查報(bào)告》全面且真實(shí)地展現(xiàn)中國(guó)開(kāi)發(fā)者及技術(shù)現(xiàn)狀，希望對(duì)您的學(xué)習(xí)或工作有所幫助。

歡迎大家通過(guò)以下鏈接，在 PC 端免費(fèi)下載完整版報(bào)告：

https://download.csdn.net/download/xhwuli/12195346

生成海報(bào)

免責(zé)聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來(lái)自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性，讀者在使用前請(qǐng)進(jìn)一步核實(shí)，并對(duì)任何自主決定的行為負(fù)責(zé)。本網(wǎng)站對(duì)有關(guān)資料所引致的錯(cuò)誤、不確或遺漏，概不負(fù)任何法律責(zé)任。任何單位或個(gè)人認(rèn)為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁(yè)或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識(shí)產(chǎn)權(quán)或存在不實(shí)內(nèi)容時(shí)，應(yīng)及時(shí)向本網(wǎng)站提出書(shū)面權(quán)利通知或不實(shí)情況說(shuō)明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細(xì)侵權(quán)或不實(shí)情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會(huì)依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實(shí)，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開(kāi)相關(guān)鏈接。