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时间：2026年5月30日（周六）下午14:00-17:00

地点：长宁区古北路620号，上海对外经贸大学图书馆3楼会议室

本期主持：张国锋

本期主题：人工智能

出席：张国锋、张新宇、郭瑞景、王庆（Intel）、李孟轩、王剑峰、郭旭东、顾钧、陆秀峰、孙明、徐文军、许晶、屠文怡、谢苹果、华东师大2位博士生

一、新一代移动双臂协作具身智能机器人 Mobile OpenArm X1

华东师范大学软件工程学院嵌入式软件与智能系统系主任、中国ROS（机器人操作系统）暑期学校发起人张新宇教授围绕开源软件与硬件的协同共生，探讨了机器人操作系统（ROS）的生态价值，并介绍了开源硬件案例及机器人操作系统教育基金会的建设情况。

1. 开源软件与硬件的协同共生

背景与价值：从封闭系统向开放协同系统转型是技术进步的必然趋势。开源软件（如机器人操作系统ROS）和开源硬件的结合，能大幅降低开发成本、提高透明度与安全性，并促进全球技术社区的协同创新。

成功案例：

TurboBot：由扫地机改造而来，为推广ROS提供了低成本的硬件载体，使更多人能接触和使用该系统。
Light Robot SOARM101：专为具身智能设计的低成本开源机械臂，与ROS完美衔接，极大地促进了相关技术的普及和社区发展。
Open Arm：采用关节电机的低成本开源机械臂，具备高自由度和负载能力，为物理世界AI的发展提供了强大的平台。
Arduino：作为开源电子原型平台的鼻祖，其成功证明了开源硬件对技术普及的巨大赋能作用。

2. 机器人操作系统（ROS）的生态与未来

ROS自2007年诞生以来，已成为全球机器人领域的事实标准，被广泛应用于高校教育、科研、工业及航空航天等多个场景。

挑战与机遇：当前高昂的机器人设备成本（如30万至50万以上）阻碍了技术的普及和社区的开放，导致创新可能陷入封闭和缓慢迭代。开源模式被认为是打破这一瓶颈、实现技术民主化和快速迭代的关键。

未来方向：

AI深度融合：推动ROS与AI大模型的深度融合。
场景拓展：将应用拓展至家庭、健康、教育等消费级市场。
国产化替代：为应对潜在的商业化风险，正在布局国产机器人操作系统的研发。

3. 机器人操作系统教育基金会的建设与思考

该基金会是为促进ROS在中国的普及、产业化和产教融合而发起的公益组织，由华东师范大学软件工程学院系主任张新宇教授牵头。

主要活动：

暑期学校：已连续举办多年，从线下到线上，覆盖全国多所高校，模式已从统一授课转变为包含主题报告和多门并行课程的分科教学。
开发者大会：作为连接全球生态的桥梁，已成功举办多届，旨在推动中国和东南亚地区的生态建设。
核心理念：通过组织技术讲座、开发日、竞赛等活动，连接高校、企业及全球生态伙伴，共同促进开源技术生态的发展。

https://www.ros.org

https://www.openrobotics.org

二、AI时代代码生成工具对开源项目的挑战和思考

海光信息 AI专家郭瑞景、Intel王庆介绍了大语言模型与AI Agent的技术发展，及其对软件开发、开源社区和硬件产业带来的影响与挑战。主要观点如下：

1. 大语言模型与AI Agent技术发展

技术演进：从早期的图形化编程（如Scratch）到如今的自然语言编程，AI Agent通过规划、执行、回退迭代的模式，能处理复杂的任务。
技术架构：AI Agent需要结合知识库、历史对话压缩和API调用等技术，以应对模型的局限性。
产业影响：AI Agent将大幅提升工程师效率，但同时也对传统软件开发模式和组织架构构成挑战。

2. 对开源社区的影响

正面观点：AI能加速代码生成，促进开源社区发展，降低普通用户的使用门槛。
负面观点：部分开源社区（如Linux）的维护者认为AI生成的代码质量难以保证、可维护性差，且可能破坏社区原有的协作文化。同时，AI生成代码可能导致年轻开发者缺乏实践能力，形成人才断层。

3. 硬件产业的机遇与挑战

新需求：AI Agent的普及催生全新算力需求，任务运行过程中会产生大量数据解析与高频本地应用调用，对CPU架构提出更高要求。
新架构：X86、ARM、RISC-V三大主流架构同台竞技，现有架构难以完全匹配AI Agent的运行特性，各技术路线持续迭代优化，积极探索适配方案。
新生态：AI Agent推动软硬件深度融合，全新的产业生态体系正逐步构建成型。

4. 知识产权与代码重写

代码翻译：直接使用AI翻译他人的源代码可能构成著作权侵权。
合规重写：合规的做法是让AI理解并抽象出原软件的架构，再基于此生成新语言的代码，以规避侵权风险。

三、源自上海走向全球的唯一专注异构 GPU 虚拟化、调度的开源项目 HAMi 成长之路

上海密瓜智能联合创始人兼CTO李孟轩介绍了哈密智能项目，重点围绕其解决K8s上GPU利用率低和异构算力管理两大问题，并探讨了其在Kubernetes生态中的角色与价值。

1. 哈密智能项目介绍

核心功能：哈密智能项目主要解决两大问题。一是通过GPU复用技术，解决Kubernetes环境下因小模型任务导致的GPU算力碎片化问题，从而大幅提高GPU利用率。二是提供统一的异构算力管理能力，支持对英伟达、昇腾、寒武纪、海光等多种国产及异构计算设备进行统一调度和监控。
技术架构：项目定位为Kubernetes上的一个中间件，向上层应用提供统一的API，向下层硬件提供设备插件，实现对算力资源的细粒度管理、编排组织和优化。
项目进展：项目已贡献给CNCF基金会，作为沙盒项目正在申请孵化。在全球范围内已有贝壳、顺丰、科大讯飞等多家知名企业和海外用户（如Snow、LinkedIn、彭博社）使用。

2. 项目愿景与生态角色

生态承上启下：哈密智能项目旨在成为国内集群生态与Kubernetes社区之间的桥梁。它能将国内芯片厂商的诉求和声音汇聚到社区，同时帮助厂商推广其技术标准（如DRA），实现双赢。
用户价值：通过统一的API和调度能力，用户可以快速迁移和适配不同厂商的硬件，降低了使用门槛和迁移成本。

3. 技术实现与支持情况

DRA与DP架构：项目同时支持基于DRA和DP的两种架构。为兼容国内多数用户仍在使用的低版本Kubernetes集群，项目提供了不依赖DRA的基于DP的方案；对于高版本集群，则可使用基于DRA的方案，以实现更优的性能。
设备支持：项目支持对多种主流GPU进行虚拟化切分，包括英伟达、昇腾、海光、燧原等系列的硬件。

四、人工智能时代开源与数字经济的新问题

上海开源法律服务中心主任孙明律师指出，人工智能技术正推动软件形态发生根本变化。当软件从单一的代码堆叠，演进为以“训练数据+代码+模型权重+智能体”为核心的AI原生复合生态时，传统开源许可证已显现出明显的适用性局限。探索并确立面向AI的新一代开源规则，既是法律合规的必答题，也是数字经济时代企业开源商业战略的关键所在。

1. 传统开源许可证的确权基础动摇

传统开源许可证(如GPL、Apache等)的底层逻辑，深植于受著作权保护的人类智力成果。然而，在AI辅助及生成代码占比激增的当下，其可版权性判断正陷入前所未有的复杂境地。从全球司法实践来看，不同法域对AI生成物的裁判存在显著分歧；就国内而言，司法裁判路径以人类独创性智力投入为门槛分别认定：人类创作贡献充分者可构成作品，仅凭简单提示词触发者则可能不构成。这意味着，传统开源许可证赖以生存的确权基础正在被削弱，难以在现有制度内实现规模化的合规论证。因此，“开源”的内涵必须从狭义的“开放源代码”，向上跃升至对数据语料、模型权重、推理输出等全栈要素的开放与治理。

2. 新型开源模式的核心挑战

在AI驱动的协作创新网络中，研发模式已转变为多方动态博弈，企业面临全新的商业与法律风险：

价值链日趋复杂，贡献归属与责任追溯机制亟待建立。用户投入算力与提示词，开发者提供模型框架，数据方提供语料，平台方提供智能体工具。在这种边界模糊的众创模式中，如何精准记录贡献、归属权利，并在智能体引发侵权时进行责任追溯，是新规则必须解决的难题。
数据贡献机制不统一，制约模型进一步开源。语料/数据的来源与授权是AI开源最核心也最具争议的环节，国内外已出现多起相关诉讼。如何在数据开源与传统知识产权、商业秘密及个人信息保护之间取得平衡，需要进一步设计兼顾各方权益的开源协议制度。
智能体的系统性风险边界模糊，责任亟需厘清。当具备自主决策能力的AI智能体发生系统性事故(如违规交易或数据泄露)时，责任如何在大模型厂商、应用开发者与终端用户间划定与免责，是一项严峻的合规考验。尽管我国《生成式人工智能服务管理暂行办法》及相关判例已对服务提供者责任作出初步回应，合同层面亦有责任上限、赔偿担保等实践，但现有规则仍不充分，尚缺乏针对智能体自主决策场景的专门归因机制与开源协议条款。

3. 国际发展与中国路径

伴随底层技术快速迭代，面向AI的开源新规则正在加速成型，并呈现许可定义与治理标准两条主线：在许可与定义层面。2024年10月，开放源代码促进会(OSI)发布《开源AI定义》(OSAID)，将开源自由扩展至AI系统，并将“可供修改的优选形态”界定为数据信息、代码与模型参数三要素，...

上海开源信息技术协会

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