人類社會正在加速數字化。一個顯而易見的事實是，人們生活、工作的方方面面都離不開各種各樣的軟件。不久以前，人們還不知道什麼是軟件；從今往後，軟件正在吞噬整個世界[https://a16z.com/2016/08/20/why-software-is-eating-the-world/]。當我們仔細考察當今大多數軟件的結構時，令人驚訝的是絕大多數軟件都依賴開放源代碼（簡稱“開放源碼”，Open Source Code）。開放源碼並不是人們通常想的那樣，由類似微軟、甲骨文等這樣的專業軟件公司開發和維護，並像其他商品那樣銷售。它們完全是由一些軟件開發者和專業人士組織起來的社羣來負責開發和維護，而且完全免費給用戶使用。除此之外，開放源碼完全是公開的，用戶可以自由的更改和完善代碼，並無限的拷貝和再發行。

鑑於開放源碼的諸多好處[Why Open Source Software / Free Software (OSS/FS, FLOSS, or FOSS)? Look at the Numbers! ]，越來越多的人和組織都在使用這些開放源碼來構建各種軟件，同樣越來越多的公司也開始投入到開放源碼的項目中來。在數字世界，“用的人多了，也就成了基礎設施”。就像公路、鐵路和橋樑等基礎設施在物理世界所起的功能類似，開放源碼構建了數字世界的基礎設施（Digital Infrastructure）。

在數字世界，開放源碼以非常獨特的方式、低廉的成本創造出來一種全新的基礎設施範式。開源也從一項運動逐漸演變爲開源經濟學（Open Source Ecnomics），它爲數字基礎設施建設的投融資提供了一種變革的方案。大數據、人工智能、雲計算和區塊鏈技術更成爲加速器，使得這項變革會更持續、更持久的爲人類社會的數字化和數字經濟增長提供強勁的動力。

本文嘗試將軟件（software）作爲一種特殊的商品，來建立一個針對軟件的經濟學分析框架，並運用這個框架來分析開源軟件的經濟學特性。

一、軟件的經濟學分析簡化模型

以經濟學的視角，人們越來越傾向於將處理數據（Data Processing）的軟件（Software）與數據（Data ）分開來考察。這兩者完全是不同屬性、具有不同效用的商品。由此，可以基於經濟學研究目的，來定義軟件[The Economic Properties of Software，Sebastian von Engelhardt, 2008]和數據的概念。在數字經濟中，軟件和數據的關係示意圖[基於DIKW體系以及數字經濟價值鏈關係構建]如下。

軟件是爲了處理數據的目的，而按照特定順序組織/重組的指令和命令的集合。

數據是指所有能作爲輸入並被軟件處理的符號的介質的總稱；是作爲輸入，能夠被軟件進行處理，具有一定意義的數字、字母、符號和模擬量等的通稱。

由於人們對數據安全和數據隱私的關切日益增長，數據權利和權益已經被獨立的進行規範[https://gdpr-info.eu]。將數據與處理數據的軟件進行分離，在技術層面上，也能很好的界定責任邊界。

將數據獨立於軟件之外的另一個好處是可以建立比較好的微觀數字經濟學分析框架。因爲數據和軟件是構建數字世界的原子級要素，因此，微觀數字經濟學的研究首先要從數據和軟件開始。

一個軟件，待處理的數據作爲其輸入，數據的價值記爲。經過軟件處理後，輸出數據，其價值記爲。在第i級處理後的輸出數據可以作爲更高階（第j級）的輸入，經過另外的軟件的處理，輸出數據…這樣的過程可以一直循環下去（見下圖）。

對於軟件而言，首先它可以被重複使用，每次輸入數據也可以是不同的，。即便是相同類型的數據，本身也存在敏感性、重要性等個性化差異。通常情況下，軟件本身也會有對不同數據採用相適配的處理方法，這就會導致不同的輸出數據。爲了分析簡便，我們暫時不考慮這些因素，而認爲對於軟件本身而言，數據是無差別的。由此，我們可以認爲軟件的價值就是處理無差別數據的價值增值。

數據的價值我們可以表示爲數據對其用戶（）的效用函數，由此，。不考慮其他成本（硬件設備、能源消耗等），軟件的價值就可以表示爲：

； ————————— 式1.1

軟件可以被不同的用戶使用，只要按照其所要求的輸入數據規範，都可以產生期望的輸出數據。

我們將所有按照“輸入數據規範[數據規範是數據按照某種方式表示的統稱]”——記爲——構成的數據集稱爲“輸入空間（Input Space）”，記爲，同理，將所有按照“輸出數據規範”——記爲——構成的數據集稱爲“輸出空間（Output Space）”，記爲。現有的計算機理論指出這兩個空間都是有限的。由此，從微觀的角度，軟件就是將輸入空間的某個元素（輸入數據）映射爲輸出空間的某個元素（輸出數據）。

爲了簡便，假設中的元素都是二進制類型，即任何元素都是由0或1組成的有限序列，那麼輸入和輸出數據可以表示爲一個二元結構和。軟件的作用就是一個變換（示意圖見下）：將輸入空間的數據變換到輸出空間的數據。

在數據科學領域，輸入、輸出空間是按照DIKW體系[https://en.wikipedia.org/wiki/DIKW_pyramid]進行設定的。DIKW模型是一個可以很好的理解數據（Data）、信息（Information）、知識（Knowledge）和智慧（Wisdom）之間的關係的模型，這個模型還向我們展現了數據是如何一步步轉化爲信息、知識、乃至智慧的方式。人們編寫特定的代碼（軟件）來處理數據，其目的很自然的也是期望將數據轉化爲信息、知識或更高級的形式。這也是軟件的價值所在。

因此，輸入空間和輸出空間的數據規範是與DIKW體系的層次遞進關係相對應的：對軟件的用戶而言，輸出空間的數據總是擁有比輸入空間的數據更小的信息墒。如果用來表示信息熵，那麼總是成立的。這個過程無法自動實現，而是必須通過軟件將輸入空間的數據變換到輸出空間的數據。

那麼，回到經濟學的視角，對於可以進行此種變換的全部軟件集合而言，其中任意兩個軟件的價值差異將如何度量呢？

對於任意兩個軟件和，對於相同的輸入數據經過變換後，分別得到和。對用戶而言，得到的輸出數據的效用差異就是兩個軟件的價值差異（見左下圖）。考慮到軟件的版本可以無限迭代的特性，可以證明[證明此文略，詳細證明參見筆者其他文件]，【引理1】對於給定的輸入數據規範和輸出數據規範（假設I），。即，軟件經過足夠長的迭代，其價值差異趨近於0，對用戶的效用趨於一致。

區別於其他商品交付後即無法持續改進或升級，軟件的特點是“交付-持續改進/升級-再交付”，每次性能或功能的改進/升級都以版本號的改變作爲標誌。除非，生產軟件的組織消亡，否則理論上軟件版本的迭代是可以持續進行的。驅動軟件版本迭代的動力在需求確定的情況下（假設I），主要是尋求最優解的過程。

由【引理1】，我們可以得出一個推論：【推論】如果在輸出空間中存在一個效用最大的輸出數據點，記爲。那麼任意軟件經過足夠長的迭代，其變換的輸出數據點與的距離趨近0。

事實上，上述結論只是分析軟件內蘊的價值。Katz&Shapiro指出，軟件價值有很強的外部性，網絡效應(Network Effects）是其中對價值影響最大的因素。由此。上述軟件，其價值的差異可以分解爲兩個層面：一個是軟件內蘊的，主要是其開發者編寫代碼的技術水平、採用的算法、方法等軟件內在的性能差異，導致的輸出數據的效用函數差異；一個來自軟件外部的，主要是其網絡效應，即使用此軟件的用戶數量的單調遞增函數，記爲。依據Blankart&Knieps，這兩個軟件的價值差異：

； —— 式1.2

其中，。

由此，得出一個重要的結論：【引理2】在滿足假設I的前提下，軟件是一種網絡化的商品，其價值由其內蘊因素和網絡效應決定。這裏的網絡效應簡單的說，就是當用戶看到軟件的用戶數量比軟件的用戶多時，他（它）更可能會選擇軟件。一些學者詳細的分析了軟件網絡效應的直接和間接影響因素，限於篇幅，本文不再贅述。

二、開源軟件的起源和發展

任何軟件都以兩種基本的形式存在：源代碼（Source Code）和機器可讀的二進制代碼（Binary Code）。按照軟件的源代碼的權利屬性，可以將軟件劃分爲兩大類：開源軟件（FLOSS：Free/Libre Open Source Software）和封閉軟件（CSS：Close Source Software）。按照軟件在用戶和機器之間的層次，可以將其劃分爲系統軟件（Operating System）和應用軟件（Application Software）兩大類。（示意圖如下左）

源代碼相對機器語言而言，是一種高級語言（如C、Python、Java等），主要是便於人們編寫、閱讀和理解。機器語言是機器可讀/可執行的語言。任何軟件要能夠工作（runtime），必須由編譯器或解釋器將源代碼轉換爲二進制代碼。轉換爲二進制代碼後才能在機器/虛擬機（VM）上運行。（示意圖如上右）

1998年，開放源碼促進會（Open Source Initiative）給予了開放源碼一個官方的、正式的定義，簡稱爲—OSD[https://opensource.org/osd-annotated]：該定義指出，開源並不只是意味着對源代碼的存取訪問，而且還要遵守十條準則。這就是說，只有遵守OSD的源代碼可公開訪問的軟件才能被稱作開放源碼軟件。

開源OSD來源於最早的自由軟件Debian社羣契約[https://lists.debian.org/debian-announce/1997/msg00017.html]（Debian Social Contract）。它的具體內容是Bruce Perens[Open Sources: Voices from the Open Source Revolution ]借鑑該契約中的自由軟件指南（DFSG：Debian Free Software Guidelines）的部分作爲基礎，編撰而成。Debian是一個致力於創建一個自由操作系統「名爲Debian」的社羣組織。其特色在於除了系統內核(Kernel）外，全部使用自由軟件來構建。Debian是最早的自由軟件項目，爲了組織社羣來實施這個項目，就擬訂了Debian社羣契約[https://www.debian.org/intro/about]。

開源軟件主要由程序員、計算機工程師及其它軟件用戶推動的一項運動。它是自由軟件（Free/Libre Software）倡議的一個分支。自由軟件倡議是基於哲學思想（有時被稱爲所謂駭客文化）的理想主義所驅動，而開放源碼運動則主要注重程序本身的質量提升。從技術中性的角度看，這兩種軟件並沒有太大的區別[https://www.gnu.org/philosophy/floss-and-foss.en.html]。如今，人們將這兩大陣營的軟件統稱爲FLOSS（Free/Libre and Open Souce Software）。爲了簡便，本文將FLOSS統稱爲“開源軟件”。

單單從技術上講，我們可以簡單的遍歷一下當前的開源軟件：改變軟件交付方式的容器技術實現 Docker 是開源軟件；基於容器技術實現編排的 Kubernetes 是開源；大數據軟件生態圈中的Hadoop、Spark、Kafka、Hive、Hue……都是開源軟件；當前最火熱的人工智能，亦是由開源所驅動，如 TensorFlow、MXNet等等。更早的開源軟件Linux佔據全球超算前500名，90%的雲計算的操作系統使用的都是Linux；還要數不清的智能手機和設備使用的是開源軟件Android。

就在10年前，人們都很難想象，Linux這樣一個世界級的操作系統是用互聯網連接起來的、分佈在全球的幾千個開發人員用業餘時間構建的。現在，很多世界級的軟件系統（Docker，Kubernets等）都是採用這樣的方式構建的。

即便像微軟、甲骨文、谷歌等這樣的巨頭公司，也很難想象能夠招募到、負擔起那幾千個爲linux出過力的軟件工程師。在解決問題方面，沒有任何公司可以與linux的“社區頭腦庫”相匹敵！在回顧linux社區爲什麼取得如此巨大的成就時，Linux基金會創始人linux Torvalds認爲，FLOSS軟件是一種文化，這種文化勝利的原因，不是因爲羣體協作在道德上是正確的，或軟件“囤積居奇”在道德上是錯誤的，而僅僅是因爲開源社區可以把更大更好的開發資源放在解決問題上。

開源軟件界的知名人物 Eric S.Raymond 在其天才作品《大教堂與集市》 中指出，“95%的軟件生產出來是來使用的，而不應是銷售的，因此，軟件是可以且應該是開源的。”

開源軟件追求的是開源，而不是免費。開源軟件用戶擁有四項基本權利[GUN.org]：

• 自由運行軟件；

• 自由學習和修改軟件源代碼；

• 自由再發布軟件拷貝；

• 自由發佈修改後的軟件版本。

爲了保持軟件自由，社羣認爲，必須按照著作權的規定，通過構建一些特殊許可證來實現。雖然任何人都可以寫出自定義的許可證，但要寫出一個真正想表達其要求、而且在法庭上有效的許可證是一件很麻煩的事。由此，社羣開發了一些標準的、規範的許可證解決了這個問題。目前有三種最常使用的開源軟件著作權許可證:

• GNU General Public License (GPL)，這是世界上最通用的自由軟件許可證。

• Artistic License (藝術家的許可證)。

• BSD License。

由此，開源軟件就是按照OSD或自由軟件的規則，來進行軟件的開發、維護，並按照對應的軟件著作權許可證，發佈和使用的軟件。

目前開源的不僅有軟件的源代碼，還有一些編譯器/解釋器也開源了其源代碼。

相比封閉軟件，開源軟件在哪些方面具有優勢呢？

David. Wheeler構建了一套指標體系，用來說明開源軟件的獨特優勢。用非常翔實的數據，分析指出，開源軟件在各個領域的市場上都擁有較大的市場佔有率、更可靠穩定的性能、更高的安全性以及規模效應。（例子：下圖爲web server以及智能手機操作系統的比較）

開源軟件更爲詳細的研究[https://web.archive.org/web/20160920231938/https://www.whitehouse.gov/sites/default/files/omb/memoranda/2016/m_16_21.pdf]指出，無論政府、軍隊還是企業，都可以從開源軟件中獲益。其中最關鍵的三個因素是：透明度（Transparency）、成熟度（Maturity）、可持續性（Sustainability）和人力資源儲備（Talent Reserve）。研究還指出，超過一半的用戶會使用第三方的技術提供商來應用開源軟件。例如，雖然linux是開源軟件，但很多用戶還是會付錢給linux的技術提供商（比如Redhat）來獲得技術支持。

軟件在中國已經成爲一個巨大的產業。預計到2020年，中國的軟件收入將達到1.2萬億美元，在2016年，使用開源軟件所佔的比重就超過了83%，計劃中要用開源軟件的比例爲10%，只有約7%的軟件採用專有技術[Survey report from China Academy of Telecommunication Research, 2017]。華爲公司是中國開源軟件領先的開發者、技術服務商，它不僅參與開源項目的開發，貢獻代碼，而且也分發很多開源項目軟件，並提供技術服務。

雖然開源軟件的源代碼是免費的，但很多公司都可以從提供多樣化的服務實現盈利。這些服務包括爲用戶優化、擴展開源代碼；提供開源軟件相關的技術支持；構建圍繞開源軟件的生態體系等。

三、開源軟件社區

根據【推論1】，從給定的輸入空間到輸出空間變換的所有軟件集合中，存在最優軟件。但這個推論並沒有告訴我們實現最優的路徑。

開源軟件最早是作爲一種軟件工程方法引入社區的。這種方法是建立一個軟件開發者和軟件用戶的社區。軟件的源代碼可以被社區中的任何人查看、修改和貢獻新的代碼。因爲，任何人都可以提出質疑，建議和解決方案，軟件的每一行代碼都被置於“陽光下”，類似大集市的尋優機制就發揮起作用。社區內，人們可以相互學習，知識得到廣泛的傳播，各種觀點可以得到充分的討論和審視…。Eric S.Raymond 很早就洞察到，這種開放式的軟件工程方法有很多優點。很自然的，當社區內部的人才和規模達到一個臨界點後，就實現了一種自組織形式：軟件被自主的得到不斷的優化，以最有效率的方式，逼近最優。

以開源軟件linux爲例，數據和事實證明，linux系統的穩定性、可靠性和可擴展性等諸多評估軟件性能的指標都超過其他同類軟件，它被公認爲是服務器操作系統的最優軟件。

目前的軟件工程學還無法告訴人們，針對特定的輸入空間和輸出空間，怎麼開發出一個最優軟件。從上面的討論，可以看出，開源軟件無疑成爲一種實證最有效，經濟最可行的方法。

由於開源軟件能夠最有效率的逼近最優的軟件。對用戶而言，其效用相比封閉軟件就大。越來越多的用戶就會很自然的選擇使用它。與此同時，由於開發者可以自由使用開源代碼構建新的軟件，開源軟件就可以作爲部件被“裝入”越來越多的新軟件中。由於這些新軟件中都有共同的開源代碼，這些新軟件之間就形成了某種聯繫，這就形成了生態圈，開源軟件的用戶也就會增長。

由此，我們可以得出一個推論：【推論2】開源軟件社區的屬性決定了它的價值。這是因爲，開源軟件的每一行代碼都是由其社區生產的；開源軟件的網絡效應也是源自社區的。代碼質量和性能是由社區的人力資源和知識決定的。網絡效應則是由社區成員行爲決定的。

目前已經形成一套對開源軟件項目的評估體系：通過採集開源軟件託管平臺（如GitHub）上的數據，來評估該開源軟件項目。這些數據包括：社區的主要開發者以及其水平；託管平臺的代碼提交/修改/更新頻率；代碼下載數量；代碼貢獻活躍度，以及其他數據。通過這些社區數據的分析，能夠對該開源軟件的發展趨勢做出一定的預測。

以經濟學的視角，更近一步的研究是將開源軟件社區，作爲一個開放的虛擬組織（Open Virtual Organization）來研究[Hambley, Virtual Team Leadership:the effects of leadership style and communication medium team interaction styles and outcomes.] [Curseu P L, Emergent States in Virtual teams: a complex adaptive systems perspective.]。這樣就可以比較其與公司、NGO等組織形式的差異。這個視角指出，開源軟件社區區別於其他組織的顯著的特性是經濟可持續的大規模羣體協作（Mass Collaboration）和網絡效應[http://www.congo-education.net/wealth-of-networks/index.htm]（Yochai Benkler）。

既然開源軟件具有這麼多的優勢，那麼採用開源軟件社區這種組織架構來生產軟件是不是唯一的最佳選擇呢？康威定律（Conway Law）[https://en.wikipedia.org/wiki/Conway%27s_law]對這個問題給出了答案。他指出，“一個產品或系統的架構受到其生產組織自身交流溝通結構的制約。” 換句話說，每個組織架構的特性都會被“鏡像”[Alan MacCormack, Exploring the Duality between Product and Organizational Architectures: A Test of the “Mirroring” Hypothesis ]到其生產的產品或系統中。以軟件爲例，也就是說，組織架構與軟件架構之間存在“鏡像”關係——這個後來被稱爲“鏡像假說（Mirroring Hypothesis）”。因此，並不是所有的軟件都適合用開源社區這種組織架構來生產，採用什麼樣的組織架構最佳，事實上取決於用戶的需求。用戶的需求決定軟件的架構，而按照“鏡像假說”，軟件的架構最好與生產它所採取的組織架構相匹配。（見左圖）

鏡像假說更嚴格的數學描述就是“同構（isomorphism）[https://en.wikipedia.org/wiki/Isomorphism]”。同構是指兩個系統在所有本質方面都相同。在軟件領域，這個本質方面主要包括任務、過程和關係這三個方面[Ayoko, Managing conflict and emotions for performance in virtual teams.]。

隨着開源項目的日益增長，很多問題也逐漸暴露出來。例如，與頭部開源項目異常火爆相比，大多數開源項目都吸引不到足夠多的開發人才和活躍度。很多開源項目隨着時間的增長，很多人都離開社區，而去了更吸引他的其他項目中，社區留下來很少的人，完全憑着一種精神在維護和維持代碼。社區內部的衝突也開始變的複雜和難以協調… 數據顯示，雖然開源軟件佔據了非常重要的地位，但大部分開源軟件項目都難以爲繼。人們也在質疑，依託自由精神的開源軟件社區是否可以持續？

事實上，開源軟件社區的組織形式也在不斷演進，特別顯著的就是基於區塊鏈的DAO和AI的應用。

隨着區塊鏈技術的發展，最近幾年出現的去中心化的組織（DAO）發展迅速。DAO全稱是Decentralized Autonomous Organization，也稱作Decentralized Autonomous Corporation。這種形式的組織的運行完全通過計算機程序，這類程序稱作智能合約。 而一個DAO組織通過ICO來進行融資支撐其運營開支，其財務記錄以及運行規則都是放在區塊鏈上。這種完全由計算機代碼控制運作的類似公司的實體，旨在徹底根除影響公司效率的人爲因素，被認爲是對於現行的公司體制的一個潛在的變革。

已經有一些軟件項目採用DAO的組織形式來生產。這些軟件項目大多數是開源的。與傳統的開源軟件社區不同的是，DAO的成員可以根據其貢獻或提供的勞務，獲得此DAO發行的代幣（Token）。這些代幣上市後，可以在交易所進行買賣。購買代幣的主要來源被設想是使用這個DAO提供的產品或服務需要支付代幣。代幣被作爲一種激勵機制，吸引更多的資源來實現這個DAO的目的。隨着代幣市場近期表現的暴跌，DAO這種組織形式，賴以生存的根基就顯得很脆弱。但DAO仍然被認爲是一種潛力很大的組織形式。但它到底適合什麼樣軟件，或許還需要一段時間才能給出答案。

四、開源軟件經濟學

事實上，開源軟件社區已經積累了大量的“可重複使用”的代碼庫，這些代碼庫就如同樂高積木塊一樣已經存在並在持續的被開發出新的積木塊。生產新的軟件，就變成如何用這些積木塊搭建出一個有意義的“樂高玩具”的問題。由人去設計一個藍圖是一個途徑；訓練機器去實現也是一個可行的途徑；人-機混合編程，更是一條潛力巨大的途徑。

AI技術的發展，將軟件開發推向新的高度。就像訓練AlphaGo類似，人們嘗試訓練可以編寫程序的AI Programmer。一項研究報告[Jay，Will humans even write code in 2040 and what would that mean for extreme heterogeneity in computing?]更預計，2040年AI將可以自主編程，人-機混和軟件開發模式將成爲主流，大多數代碼都將是由AI程序員編寫的。這些AI也會按照軟件工程的分工，更細緻的分類爲諸如AI架構師、AI數據庫以及AI前端等“工種”。

一旦訓練出來，由於低廉的成本，可以想象，幾萬、幾十萬甚至更多的AI程序員可以組成一個龐大的AI軍團來開發某個軟件。軟件的生產效率、速度會實現幾何級數的提高。這樣的軟件生產組織體系可大幅度降低成本，用戶按需定製自己需要的“專用軟件”也就成爲可能。 在這種情況下，生產出來的軟件代碼的重要性顯著的降低了，選擇什麼樣的AI程序員來生產軟件就顯得更重要些。

如何讓AI程序員公平對待每一個用戶，不僅僅是技術問題，還涉及AI的倫理道德。可以設想，如果一個隱藏了某種“偏好”的AI程序員可以對特定的一個或一類用戶採用特殊的代碼，就會導致這樣的問題。現在人們熟悉的Bug、病毒，本質就是將不適當的代碼提供給用戶。相比Bug可以通過持續的反饋——改進流程來排除，病毒就麻煩很多。爲軟件用戶建立一套類似人體的免疫系統的思路，會成爲軟件和計算機體系架構變革的主要驅動力。

與此同時，很多第三方技術服務商幫助用戶在使用開源軟件時做到“量體裁衣”。例如，不是每個用戶都需要將龐大的linux裝進自己的系統，需要哪些代碼，不僅僅是優化問題，更多是適當性的考量。

金融科技外包服務，在過去很長一段時間，由第三方給銀行提供硬件以及IT方面的採購、外包服務。而現在，則涉及由軟件驅動的功能（如客服、獲客）、信息和知識（如算法和模型）等多個維度的服務。科技公司用軟件“肢解”了金融的每一個流程，並部分或全部承擔了這些流程。那麼到底“誰在做金融？” 以往監管並不涉及金融科技公司。但現在越來越多的監管機構開始將金融科技公司納入監管視野，監管溯源的原則很自然的最終就是對軟件源代碼的監管。

無人駕駛系統已經發生的一些意外事故，引發一些思考：當一輛無人駕駛汽車面臨是撞擊一個老人和一個小孩的兩難選擇的時候，算法到底怎麼決定？“誰在駕駛？”的溯源也最終落在軟件源代碼上。

開源軟件社區演進的主要方向是：AI自治的社區（AAC：AI Autoamous Community）和人機混合社區（HAC：Hyper—AI Community）。他們都將面臨比現在更爲複雜的挑戰：如何將“適當的代碼”提供給用戶。將每一行代碼暴露在陽光下，接受最大限度的監督和審查，是過去開源軟件取得成功的關鍵。當軟件成爲每個人生活、工作的不可或缺時，將適當的代碼提供給用戶尤其顯得重要。

【作者簡介】

1995年-1997年創辦期貨經紀公司，北京商品交易所會員，從事商品期貨經紀業務。

1995年-2003年涉足證券投資與股權投資。

2006年-2009年在國外從事結構化金融衍生品交易，包括CDO,CDS等。

2009年6月創建私募證券投資管理公司，負責決定公司的投資計劃、投資策略、投資原則、投資目標、資產分配及投資組合的總體規劃。

2014年初創建金融科技公司，從事人工智能投顧、監管科技的業務。

發表過有金融人工智能、數字貨幣、網絡空間貿易與投資、區塊鏈等二十餘篇文章，政策建議。著有《證券投資人工智能》等專著。參與多項央行、證監會的多項優秀課題研究。2017、2018年證券業協會的優秀課題。2015年開始涉足區塊鏈的應用和技術研究。是Hyperledger中國區首家會員，開發多項區塊鏈的應用研究和跨鏈技術。

i4CN（工業4.0中國-簡稱），是中國最系統化、最全面的工業4.0、工業互聯網、智能製造、無人工廠領域的第三方諮詢公司。公司整合華爲、博世、騰訊、美的等專家，首家提供工業4.0整合方案，包括i4技術項目、i4四大管理體系、十大思想變革的三層金字塔式諮詢架構；能夠指導企業實施專業化的工業4.0變革和無人工廠規劃建設與運營管理。助力國家實現中國製造2025的宏偉藍圖。

樑卓業 i4CN首席諮詢顧問中國工業4.0、智能製造、無人工廠、工業互聯網專家，華爲ISC、IPD體系專家華爲ISC+項目組成員，智能製造標杆車間項目經理工業4.0十大思想變革、無人工廠建設體系首創人中山大學麻省理工學院雙MBA，廣東工業大學機電學院本科歡迎需要導入華爲ISC、IPD體系，實施工業4.0無人工廠的企業與i4CN合作。

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