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作者：谭中意

引子

近日，因百度宣布开源文心大模型而引发热议，不少媒体与业内人士对李彦宏及百度此前的言论提出质疑，发表例如“李彦宏“推翻”李彦宏”，“李彦宏此前言论遭“打脸”类似的文章，甚至有人认为百度的“开源”只是表面文章。

面对这些质疑，涉及对企业开源贡献评价标准的不同理解。其实人的看法会因为世事变化发生很大的变化，出现打脸是在所难免的。但是，公正的评价一个企业的开源贡献，不能只看他们说了什么、谋求了多大商业利益，而应从开源世界的标准出发，看他们到底做了什么、贡献了什么。

本文将从如何客观评价企业开源贡献的方法入手，并结合百度多年来的优秀开源项目，给出一个公正的评价。

一、如何公正评价企业的开源贡献

评价一个企业的开源贡献，关键在于看做了什么而非说了什么。以下几点是常用的评价方法：

1. 项目质量与长期价值

   （1）项目本身质量：优秀的开源项目应该能够在工业界得到广泛的应用。它应该是在它的技术生命周期内，在解决一些开发者实际的问题上有独到之处，这是这个项目的最根本的技术价值。即开源项目本身得有用，而且确实被工业界广泛使用了。例如，可以考察这个开源项目被企业和开发者实际使用的案例数量等指标。

   （2）项目长期价值：一个项目被开源出来，如果不能长期迭代，不断解决各种新的问题，而只是开源了一个版本然后就没有更新了，那么这个项目虽然也有一点点价值，但是价值很有限。持续的代码提交、定期的版本发布（尤其是对高危漏洞的及时修复版本）、积极的社区维护，都是项目长期价值的体现。

2. 人才培养

   企业开源不仅是代码的贡献，更是培养开发人才、推动整个行业技术进步的重要途径。企业通过开放项目，不仅提升了自身技术水平，也为整个生态输送了大量高质量的人才。所以看企业开源的价值，围绕开源项目带来的人才培养也是重要的一个方面。例如，可以考察该企业是否围绕这个开源项目开展了相关的培训、认证、开发者活动，以及开源社区中涌现出的优秀开发者和贡献者是否得到了行业的认可和发展，而不仅仅只局限在这一个项目上。

3. 对行业的长期技术推动与生态效应

   评价企业开源贡献，还需关注其在行业内对标准制定、技术创新和生态构建方面的影响。一个企业的开源行为如果能推动整个产业技术进步，形成广泛的影响力，则其贡献不可小觑。例如，可以考察企业开源项目是否参与了行业标准的制定，是否引领了新的技术方向，是否构建了开放协作的生态系统，吸引了产业链上下游的参与者。

总之，公正评价应着眼于实际成果——开源项目的本身质量和长期价值，以及企业对人才培养与生态建设的长远贡献，而非仅凭商业成功或单纯的口号来论断。

另外，国内某些媒体往往只以开源商业化的成功以否来评价一个企业开源的价值，其实企业开源只是该企业其整体商业战略的一个环节，企业商业的成功取决于多个因素，市场、营销、渠道、交付、团队等等，开源只是其中一个因素而已。

所以业内也有不少企业，开源项目做的相当不错，但是对应的商业化做的不怎么成功。例如云原生领域内的基石项目Kubernetes的创始方是Google公司，但是容器云即基于kubernetes搭建的云服务，在全球公有云市场份额最大的是AWS。（根据 perplexity.ai搜索2023 年容器云全球市场份额得到2023年全球容器云市场份额的前三名是亚马逊AWS、微软Azure和谷歌云，分别占据32%、20%和9%的市场份额。）

这充分说明，开源项目的成功与其商业化成果之间不能简单划等号。虽然谷歌云在容器云市场份额不如AWS和Azure，但是任何行内人都不会否定Google在云原生领域内的突出贡献，是它开源的kubernetes并加上docker共同创造崭新的云原生产业。因此不能拿商业的不成功，来否定开源项目本身的成功，进而否定该公司开源的不成功。

二、百度的优秀开源项目举例

百度多年来在开源领域的探索和投入不容小觑，其多个开源项目在国内外都产生了深远影响。笔者简单列举几个笔者熟悉的项目，而这些项目仅仅是百度众多开源项目中的几个。

1. Apollo

   作为开放的自动驾驶平台，百度Apollo自2017年开源1.0以来持续迭代，引领了自动驾驶技术的开源潮流，不仅树立了技术标杆，也促使更多企业和研究机构加入开放合作，共同推动产业进步。据了解，国内众多自动驾驶车厂和技术提供商，要么基于Apollo的开源代码魔改，要么借鉴其开源的架构设计和源码实现之后再构建自己的系统，这充分体现了Apollo的技术价值。

   同时，Apollo在人才培养和生态建设上的贡献同样突出。其开源平台为高校、科研机构和初创公司提供了宝贵的学习和实践机会，培养了众多自动驾驶领域的技术人才。此外，Apollo开放的架构和工具链降低了行业技术门槛，推动了自动驾驶技术的普及，并吸引了车企、芯片厂商等产业链伙伴，共同加速技术落地。可以说，Apollo不仅贡献了技术，还通过开源促进了人才成长和产业生态的发展。有行业专家指出，Apollo 的开源模式加速了中国自动驾驶技术的发展进程，降低了整个行业创新的成本。

2. PaddlePaddle（飞桨）

   作为中国首个产业级深度学习平台，飞桨为广大开发者提供了全面的AI解决方案，推动了人工智能技术的普及和商业落地，其生态已辐射众多产业领域。笔者个人觉得尤其重要的是，PaddlePaddle在教育界和产业界长期进行了大量的培训和推广工作，成功培养了大批人工智能的开发者和科学家，为后来大模型研发的遍地开花奠定了坚实的基础。飞桨平台在推动中国人工智能人才培养方面发挥了重要作用。

3. ECharts

   ECharts 是源于百度的一款基于 JavaScript 的数据可视化库，现在是隶属于Apache开源软件基金会的顶级项目。自开源以来在数据可视化领域取得了显著的成就和广泛的应用.截至目前，ECharts 在 GitHub 上已获得超过 6.19万 Star，在同类数据可视化库中名列前茅 (数据来源： GitHub)。它广泛地被各种数据BI产品所集成，例如Apache Superset等等。还在国内外多个行业内被广泛使用，例如数据分析、交互教育等。比较难得的是，虽然是源于百度的开源项目，但是项目的贡献者是来自多个公司的志愿者，并没有来自百度的全职维护者。社区的长期发展一直得到足够保证，目前正在筹备下个大版本ECharts 6.0 的发布。

4. brpc

   作为起源于百度的一款高性能、分布式的远程调用（RPC）框架，在特别吃性能的大规模分布式场景下使用很多，例如各大互联网公司的搜索、广告、推荐、存储等系统上。它同样是Apache开源软件基金会的顶级项目，开源至今培养了大批高性能应用的开发者。目前的维护者是来自多家公司的志愿者，也同样没有百度全职员工的投入，但一直在不断的往前发展，包括增加新特性，发布安全修复版本等。2016年开源至今一直不断发展新的Committer，还发布了数十个新的版本。今年1月份他们还发了两个版本，增加一些新的特性和修复了一些Bugs。brpc 项目的持续迭代和社区活跃度，体现了其强大的生命力。

当然，这几个项目只是本人比较熟知的几个项目，只是冰山下的一角。除此之外，还有Doris、BFE、SAN等数百个项目。通过这些项目，我们可以看到百度不仅在核心技术上做出了实际贡献，而且通过开源模式推动了整个技术生态的发展和人才的培养。

三、结论

评价一个企业的开源贡献，应从源于这个企业的开源项目的技术质量、社区影响、人才培养以及对产业生态的推动等多方面进行综合考量。百度在这些方面都有着突出表现——

• 其开源项目如Apollo、paddlepaddle、ECharts、brpc等，不仅在技术上具备先进性，还被广泛应用于工业界；

• 同时，百度还通过开源平台培养了大量技术人才，推动了自动驾驶、人工智能等多个行业的进步。

因此， 综合来看， 百度的开源努力为中国乃至全世界的技术进步和产业生态建设做出了积极贡献，而针对部分过激言论，则显然是片面的、不够全面的评价。当然，我们也应该看到，企业开源是一个复杂而动态的过程，百度的开源之路也面临着很大的挑战和改进空间。

四、最后

百度不惜“打脸”自己，成为业内首个从闭源路线转向开源路线的大模型厂商，这一决定本身就展现了相当的魄力。

从商业角度来看，开源意味着放弃部分技术封锁带来的竞争壁垒，承担更多的不确定性，但百度依然选择开放文心大模型，表明其对技术共创和生态繁荣的认可。

从行业角度来看，百度的这一举措不仅为国内大模型开源生态注入了新的活力，也为其他厂商提供了新的参考路径，推动国内人工智能技术的开放合作与良性竞争。

有评论认为，无论如何，百度这次的选择，都是中国AI开源发展史上具有里程碑意义的一步，但是从长期来看，仍然有待时间和市场的检验。