自开源运动发起，至今已有四十余年。开源也从麻省理工学院计算机学院的一间教室内，转移到了众多互联网巨头的IT架构建设之中。开源在经历了美国自由软件运动、GNU计划以及自由软件基金会的创立等各种类型的活动之后，经历了不被认可之后，经历了无数次被起诉之后，逐渐成为IT大佬口中欣欣乐道的IT专业名词。

如果评价开源的2015，笔者只能用：攻城略地，势不可挡来形容。

苹果：Swift应该是无处不在的

上面这句话出自苹果软件开发业务高级副总裁克雷格·费德里吉（Craig Federighi）。克雷格·费德里吉作为外形与能力俱佳的代表，在今年万众瞩目的第26节年度全球开发者大会WWDC（Worldwide Developers Conference）上说出了这句令无数IT男魂牵梦绕的一句话：Swift即将开源！

克雷格·费德里吉宣布开源Swift

据悉，仅苹果App Store有超过15000个应用是用Swift来开发的，越来越多的应用采用了苹果自家的编程语言。而Swift的更新和开源，对于开发者来说意味着更低的开发门槛和更高的开发效率，也会提高苹果用户的使用感受。

克雷格·费德里吉直言：Swift很可能成为下一个20年内行业使用的主要语言之一。苹果希望Swift成为程序员学习和使用的主要语言，毕竟Swift在各个方面优于Objective-C，也不会有那么多复杂的符号和表达式。同时，Swift更加快速、便利、高效、安全。

谷歌：将人工智能（AI）的发动机开源

首先需要强调的是，这并不是谷歌第一次开源自己的东西，它早已因开源基于Linux的Android和Chrome OS而名声大噪。在2015年，它开源了自己的深度学习系统：TensorFlow。

深度学习

其次需要简单介绍一下这个在2015年很火的词语：深度学习。深度学习经常与机器学习一起出现，但是却比机器学习更深一层次。简单地说，机器学习就是从样本中学习然后建模，通过搜集大量的人脸和非人脸图像，再选择一个算法，然后等着计算机完成对这些图像的学习就属于机器学习的概念。

深度学习则更受瞩目，深度学习强调的是你使用的模型，模型中的参数通过从数据中学习获得；例如受宠爱最多的，被用在大规模图像识别任务中的卷积神经网络（Convolutional Neural Nets，CNN），简称ConvNets。

人工智能

2015年11月份，谷歌开源了自己的人工智能（AI）发动机：TensorFlow。多年来谷歌一直都致力于机器学习的实验室研究工作，第一代深度学习系统DistBelief就已经可以在未事先获取“猫的特征描述”信息的情况下自行总结出猫这个概念的特征。而TensorFlow则是谷歌自己开发的全新机器学习系统，在建立和训练神经网络方面速度要比第一代系统快5倍，而且更加灵活，可支持CPU、GPU、桌面机、服务器和移动计算平台，即可跨数据中心运行，也能跑在智能手机上。

谷歌从将深度学习成果引入Google Photos等产品，到SmartReply邮件智能回复系统都是对深度学习系统的应用等研究一直备受瞩目。

谷歌表示，该系统最初是由Google机器智能研究组织下的Google Brain团队的研究人员和工程师为机器学习和深度神经网络而开发的系统，但是开源深度学习系统TensorFlow，是为了让研究人员、工程师和爱好者能以更快的速度交换想法。毕竟深度学习并非即插即用，它需要做很多测试、调整和适配工作，而将TensorFlow能够加速谷歌人工智能系统的研发和实验。

微软：其实一开始我是拒绝的

如果说开源路上曾经最大的阻碍是什么？可能很多人都会说：知识产权。当开源在美国发展之时，美国作为世界上最重视知识产权的国家之一，经历了很多坎坷。在开源发展的道路上，微软这个全球最大的软件公司，也是一个拥有无数知识产权和专利的公司，面对兴起的开源，一度十分不认可。

其实是拒绝的

微软前总裁鲍默尔就曾经将Linux比作恶性肿瘤，他认为，我们受教育的目的就是：保护知识产权，并获得与之对应的（永久）收入。

但是几十年过去了，开源拥有了一批坚定的拥护者，任何人都已经无法对开源视而不见。时代变了，再强大的公司也需要“迎合”发展的潮流。即使是微软也不例外。

在2015年我们能明显的看到：微软对开源态度的转变。

“微软开源年”

甚至有人把2015年称作“微软的开源年”。

9月份，微软在其Edge浏览器中支持了VP9解码器（这是Google推出的免费视频解码器）；随后开源其名为Chakra的JavaScript引擎；开源了其.NET的主要部分，将.NET带到了Linux和BSD上；推出新的机器学习开源工具包DMTK，其中包含了在多台服务器上展开训练的模块框架、一个主题建模算法、一个进行自然语言处理的文字嵌入算法；开源Visual Studio Code（基于Chromium的跨平台代码编辑器），采用的是MIT许可证。同时微软开源的软件能够在GitHub上找到。

除了这些开源的技术之外，微软与Red Hat（红帽）之间的关系也成为年度看点。

红帽的一句“我们从没想过会与微软进行合作”，说出了大多数人的心声。毕竟红帽几乎是开源的代表，而微软之前对开源的态度则是有目共睹的。当微软和红帽宣布建立合作伙伴关系，就像是一场关乎开源与闭源的世纪大和解已经开场。那场九年前，微软公司威胁要起诉红帽集团的侵权行为的“闹剧”已经退出历史的舞台，接下来上演的是“时代的呼声”：开源（Open Source）。

开源（Open Sourse）

如今的微软也开始逃离闭源的窠臼，改变自己的生态圈，在开源的发展历程中，微软曾经是他们最大的敌人，但是面对时代的变换，微软也无法螳臂当车，微软以开放的心态，联手红帽完善了微软的生态圈。

AMD：史无前例的“GPUOpen”

一直以来，AMD算不上正宗开源圈里的人，虽然之前有GPU Linux驱动开源，但与2015年的GPUOpen相比就是小巫见大巫了。

AMD芯片

AMD认为，目前GPU开发中最大的问题之一就是游戏主机、PC电脑几乎完全隔绝。他们希望通过开源GPUOpen工具，丰富开发途径，提升产品竞争力。在游戏方面，AMD GPUOpen主要有三个层次：

1、直接访问：前所未有的GPU控制权，深入硬件底层；

2、开源软件：大量的视觉效果、开发工具、驱动程序、库、SDK开发包等等；

3、行业标准：遵循业界开放标准规范，邀请厂商、开发者参与；

GPUOpen可以说是“史无前例”地下放了GPU的控制权，这会带来深远的影响，催生出大量工具、SDK和库、以及托管在Github上的开源内容。对此，AMD借用蝙蝠侠（Batman）的一句话表达了自己的态度："能力越大，责任也就越大"。AMD全球资深副总裁兼首席架构师Raja Koduri更表态：AMD会与业界、社区通力合作，为用户带来更好的应用和游戏体验。

Docker：给Docker一个支点，我们可以用它翘起地球

在2015年Docker全球开发者大会（DockerCon）上，Docker的CEO Ben Golub上台发表了演讲，在演讲快要结束时，他套用了古希腊物理学家阿基米德的名句，说："给Docker一个支点，我们可以用它翘起地球"。

开源容器引擎Docker

Docker是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux机器上，也可以实现虚拟化。

作为一个开源的轻量级虚拟化技术，每年的DockerCon成为开发者的乐园，在2015年的DockerCon上，曾经硝烟弥漫的Docker和CoreOS化干戈为玉帛，变身“恩爱CP”。

“恩爱CP”

除此之外，在DockerCon大会上，依托惠普、IBM、英特尔、红帽、VMware以及高盛等众多实力企业的大力支持，发布了开放容器技术项目（Open Container Project，注意，此处并非Open Computer Project）。旨在实现容器镜像格式与运行时的标准化。

在2015年，Docker逐步从一个知名度甚微，需要面对安全性问题的实验品，成长为一个开始落地，并能应对复杂的生产环境使用的容器引擎。需要指出的是Docker团队从最初的试验品开始就极为重视开源社区的活跃度，可以说开源让Docker的成长更为迅速，也更有保障。

OpenAI：悲观的乐观主义者

可能很多人都知道埃隆·马斯克（Elon Musk），这个出生在七十年代的传奇人物，他不仅是工程师、慈善家，更是paypal贝宝（最大的网上支付公司）、spacex太空探索技术公司（前两天也名噪一时）、环保跑车公司特斯拉（Tesla）以及SolarCity四家公司的CEO。正是这个专注于未来科技的传奇人物，在2015年投资了10亿美元用于研究非盈利性的人工智能项目OpenAI。

埃隆·马斯克（Elon Musk）

埃隆·马斯克也被评为悲观的乐观主义者。

虽然特斯拉依然在从人工智能的发展中不断汲取养料，但是其CEO马斯克却始终对人工智能够心怀芥蒂，他害怕人工智能像很多电影描述的一样，反过来控制人类，最终对人类产生灾难性的影响。

OpenAI的维基百科页面介绍称：该组织致力于人工智能的目的是“受益，而不是伤害，人类是一个整体”，同时他们将开源他们所有的专利免费供大家使用，以鼓励研究人员公开他们的研究成果。

马斯克和Sam Altman（OpenAI创始人之一）接受访谈

由于人工智能算法的性能与计算机性能和训练数据集的规模有着密切联系，所以人工智能的前沿科技通常被谷歌、Facebook等公司把控，出于公司的利益优先原则，这些研究有着很强的目的性，而且研究成果很难反馈给整个社会并大家参考和使用。这成为马克斯创立OpenAI的主要原因之一。

开源AI技术，无疑为人工智能上了一道（安全）锁，OpenAI的存在也将促使谷歌、Facebook等公司不断的把自己的技术开源出来，进而影响人工智能未来的发展轨迹。

英国情报和安全机构政府通信总部（GCHQ）

开源在2015这一年的发展不可谓不明显，以至于英国情报和安全机构政府通信总部（GCHQ）也选择将自己的一个内部项目Gaffer开源。Gaffer是用Java写的，是个大规模图形数据库，这个数据库是用来分析不同数据之间的内部关系的，可做整批上传，也可持续充实其中数据。

这些统计数据可以通过时间窗口总结节点和边的属性，对于识别谁跟谁通话、或者对目标个人做数据收集，利用API还能检索或者过滤特定的数据，据说相当的好用。据悉，现如今英国约有70%的政府机构使用GitHub作为其代码库……

可能很多人觉得开源是程序员才关注的事儿，实则不然。诸如我们在平时使用的火狐浏览器、开源办公软件Open Office还有音乐播放器中的“火狐”：Songbird等都是开源的代表。如果您还不清楚，那笔者只能说这里有一款开源的洗涤剂和饼干……

Linux洗涤剂

Linux饼干

自开源运动发起，至今已有四十余年。开源也从麻省理工学院计算机学院的一间教室内，转移到了众多互联网巨头的IT架构建设之中。开源在经历了美国自由软件运动、GNU计划以及自由软件基金会的创立等各种类型的活动之后，经历了不被认可之后，经历了无数次被起诉之后，逐渐成为IT大佬口中欣欣乐道的IT专业名词。

如果评价开源的2015，笔者只能用：攻城略地，势不可挡来形容。

苹果：Swift应该是无处不在的

上面这句话出自苹果软件开发业务高级副总裁克雷格·费德里吉（Craig Federighi）。克雷格·费德里吉作为外形与能力俱佳的代表，在今年万众瞩目的第26节年度全球开发者大会WWDC（Worldwide Developers Conference）上说出了这句令无数IT男魂牵梦绕的一句话：Swift即将开源！

克雷格·费德里吉宣布开源Swift

据悉，仅苹果App Store有超过15000个应用是用Swift来开发的，越来越多的应用采用了苹果自家的编程语言。而Swift的更新和开源，对于开发者来说意味着更低的开发门槛和更高的开发效率，也会提高苹果用户的使用感受。

克雷格·费德里吉直言：Swift很可能成为下一个20年内行业使用的主要语言之一。苹果希望Swift成为程序员学习和使用的主要语言，毕竟Swift在各个方面优于Objective-C，也不会有那么多复杂的符号和表达式。同时，Swift更加快速、便利、高效、安全。

谷歌：将人工智能（AI）的发动机开源

首先需要强调的是，这并不是谷歌第一次开源自己的东西，它早已因开源基于Linux的Android和Chrome OS而名声大噪。在2015年，它开源了自己的深度学习系统：TensorFlow。

深度学习

其次需要简单介绍一下这个在2015年很火的词语：深度学习。深度学习经常与机器学习一起出现，但是却比机器学习更深一层次。简单地说，机器学习就是从样本中学习然后建模，通过搜集大量的人脸和非人脸图像，再选择一个算法，然后等着计算机完成对这些图像的学习就属于机器学习的概念。

深度学习则更受瞩目，深度学习强调的是你使用的模型，模型中的参数通过从数据中学习获得；例如受宠爱最多的，被用在大规模图像识别任务中的卷积神经网络（Convolutional Neural Nets，CNN），简称ConvNets。

人工智能

2015年11月份，谷歌开源了自己的人工智能（AI）发动机：TensorFlow。多年来谷歌一直都致力于机器学习的实验室研究工作，第一代深度学习系统DistBelief就已经可以在未事先获取“猫的特征描述”信息的情况下自行总结出猫这个概念的特征。而TensorFlow则是谷歌自己开发的全新机器学习系统，在建立和训练神经网络方面速度要比第一代系统快5倍，而且更加灵活，可支持CPU、GPU、桌面机、服务器和移动计算平台，即可跨数据中心运行，也能跑在智能手机上。

谷歌从将深度学习成果引入Google Photos等产品，到SmartReply邮件智能回复系统都是对深度学习系统的应用等研究一直备受瞩目。

谷歌表示，该系统最初是由Google机器智能研究组织下的Google Brain团队的研究人员和工程师为机器学习和深度神经网络而开发的系统，但是开源深度学习系统TensorFlow，是为了让研究人员、工程师和爱好者能以更快的速度交换想法。毕竟深度学习并非即插即用，它需要做很多测试、调整和适配工作，而将TensorFlow能够加速谷歌人工智能系统的研发和实验。

微软：其实一开始我是拒绝的

如果说开源路上曾经最大的阻碍是什么？可能很多人都会说：知识产权。当开源在美国发展之时，美国作为世界上最重视知识产权的国家之一，经历了很多坎坷。在开源发展的道路上，微软这个全球最大的软件公司，也是一个拥有无数知识产权和专利的公司，面对兴起的开源，一度十分不认可。

其实是拒绝的

微软前总裁鲍默尔就曾经将Linux比作恶性肿瘤，他认为，我们受教育的目的就是：保护知识产权，并获得与之对应的（永久）收入。

但是几十年过去了，开源拥有了一批坚定的拥护者，任何人都已经无法对开源视而不见。时代变了，再强大的公司也需要“迎合”发展的潮流。即使是微软也不例外。

在2015年我们能明显的看到：微软对开源态度的转变。

“微软开源年”

甚至有人把2015年称作“微软的开源年”。

9月份，微软在其Edge浏览器中支持了VP9解码器（这是Google推出的免费视频解码器）；随后开源其名为Chakra的JavaScript引擎；开源了其.NET的主要部分，将.NET带到了Linux和BSD上；推出新的机器学习开源工具包DMTK，其中包含了在多台服务器上展开训练的模块框架、一个主题建模算法、一个进行自然语言处理的文字嵌入算法；开源Visual Studio Code（基于Chromium的跨平台代码编辑器），采用的是MIT许可证。同时微软开源的软件能够在GitHub上找到。

除了这些开源的技术之外，微软与Red Hat（红帽）之间的关系也成为年度看点。

红帽的一句“我们从没想过会与微软进行合作”，说出了大多数人的心声。毕竟红帽几乎是开源的代表，而微软之前对开源的态度则是有目共睹的。当微软和红帽宣布建立合作伙伴关系，就像是一场关乎开源与闭源的世纪大和解已经开场。那场九年前，微软公司威胁要起诉红帽集团的侵权行为的“闹剧”已经退出历史的舞台，接下来上演的是“时代的呼声”：开源（Open Source）。

开源（Open Sourse）

如今的微软也开始逃离闭源的窠臼，改变自己的生态圈，在开源的发展历程中，微软曾经是他们最大的敌人，但是面对时代的变换，微软也无法螳臂当车，微软以开放的心态，联手红帽完善了微软的生态圈。

AMD：史无前例的“GPUOpen”

一直以来，AMD算不上正宗开源圈里的人，虽然之前有GPU Linux驱动开源，但与2015年的GPUOpen相比就是小巫见大巫了。

AMD芯片

AMD认为，目前GPU开发中最大的问题之一就是游戏主机、PC电脑几乎完全隔绝。他们希望通过开源GPUOpen工具，丰富开发途径，提升产品竞争力。在游戏方面，AMD GPUOpen主要有三个层次：

1、直接访问：前所未有的GPU控制权，深入硬件底层；

2、开源软件：大量的视觉效果、开发工具、驱动程序、库、SDK开发包等等；

3、行业标准：遵循业界开放标准规范，邀请厂商、开发者参与；

GPUOpen可以说是“史无前例”地下放了GPU的控制权，这会带来深远的影响，催生出大量工具、SDK和库、以及托管在Github上的开源内容。对此，AMD借用蝙蝠侠（Batman）的一句话表达了自己的态度："能力越大，责任也就越大"。AMD全球资深副总裁兼首席架构师Raja Koduri更表态：AMD会与业界、社区通力合作，为用户带来更好的应用和游戏体验。

Docker：给Docker一个支点，我们可以用它翘起地球

在2015年Docker全球开发者大会（DockerCon）上，Docker的CEO Ben Golub上台发表了演讲，在演讲快要结束时，他套用了古希腊物理学家阿基米德的名句，说："给Docker一个支点，我们可以用它翘起地球"。

开源容器引擎Docker

Docker是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux机器上，也可以实现虚拟化。

作为一个开源的轻量级虚拟化技术，每年的DockerCon成为开发者的乐园，在2015年的DockerCon上，曾经硝烟弥漫的Docker和CoreOS化干戈为玉帛，变身“恩爱CP”。

“恩爱CP”

除此之外，在DockerCon大会上，依托惠普、IBM、英特尔、红帽、VMware以及高盛等众多实力企业的大力支持，发布了开放容器技术项目（Open Container Project，注意，此处并非Open Computer Project）。旨在实现容器镜像格式与运行时的标准化。

在2015年，Docker逐步从一个知名度甚微，需要面对安全性问题的实验品，成长为一个开始落地，并能应对复杂的生产环境使用的容器引擎。需要指出的是Docker团队从最初的试验品开始就极为重视开源社区的活跃度，可以说开源让Docker的成长更为迅速，也更有保障。

OpenAI：悲观的乐观主义者

可能很多人都知道埃隆·马斯克（Elon Musk），这个出生在七十年代的传奇人物，他不仅是工程师、慈善家，更是paypal贝宝（最大的网上支付公司）、spacex太空探索技术公司（前两天也名噪一时）、环保跑车公司特斯拉（Tesla）以及SolarCity四家公司的CEO。正是这个专注于未来科技的传奇人物，在2015年投资了10亿美元用于研究非盈利性的人工智能项目OpenAI。

埃隆·马斯克（Elon Musk）

埃隆·马斯克也被评为悲观的乐观主义者。

虽然特斯拉依然在从人工智能的发展中不断汲取养料，但是其CEO马斯克却始终对人工智能够心怀芥蒂，他害怕人工智能像很多电影描述的一样，反过来控制人类，最终对人类产生灾难性的影响。

OpenAI的维基百科页面介绍称：该组织致力于人工智能的目的是“受益，而不是伤害，人类是一个整体”，同时他们将开源他们所有的专利免费供大家使用，以鼓励研究人员公开他们的研究成果。

马斯克和Sam Altman（OpenAI创始人之一）接受访谈

由于人工智能算法的性能与计算机性能和训练数据集的规模有着密切联系，所以人工智能的前沿科技通常被谷歌、Facebook等公司把控，出于公司的利益优先原则，这些研究有着很强的目的性，而且研究成果很难反馈给整个社会并大家参考和使用。这成为马克斯创立OpenAI的主要原因之一。

开源AI技术，无疑为人工智能上了一道（安全）锁，OpenAI的存在也将促使谷歌、Facebook等公司不断的把自己的技术开源出来，进而影响人工智能未来的发展轨迹。

英国情报和安全机构政府通信总部（GCHQ）

开源在2015这一年的发展不可谓不明显，以至于英国情报和安全机构政府通信总部（GCHQ）也选择将自己的一个内部项目Gaffer开源。Gaffer是用Java写的，是个大规模图形数据库，这个数据库是用来分析不同数据之间的内部关系的，可做整批上传，也可持续充实其中数据。

这些统计数据可以通过时间窗口总结节点和边的属性，对于识别谁跟谁通话、或者对目标个人做数据收集，利用API还能检索或者过滤特定的数据，据说相当的好用。据悉，现如今英国约有70%的政府机构使用GitHub作为其代码库……

可能很多人觉得开源是程序员才关注的事儿，实则不然。诸如我们在平时使用的火狐浏览器、开源办公软件Open Office还有音乐播放器中的“火狐”：Songbird等都是开源的代表。如果您还不清楚，那笔者只能说这里有一款开源的洗涤剂和饼干……

Linux洗涤剂

Linux饼干