作者介紹

陳海波，OpenHarmony 技術(shù)指導(dǎo)委員會主席，華為中央軟件院副總裁，華為基礎(chǔ)軟件首席科學(xué)家。主要研究領(lǐng)域包括操作系統(tǒng)、并行與分布式系統(tǒng)、系統(tǒng)安全等。 長期從事基礎(chǔ)軟件的研究與產(chǎn)業(yè)落地工作，開創(chuàng)華為微內(nèi)核與自動形式化證明等技術(shù)，主持與推動操作系統(tǒng)多項(xiàng)核心技術(shù)在端、管、云場景海量商用，帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)在 Linux 5.10/14 等版本 patch 數(shù)貢獻(xiàn)世界排名第一，近五年在操作系統(tǒng)領(lǐng)域高水平學(xué)術(shù)論文數(shù)居世界第一（csrankings.org 統(tǒng)計(jì)），合著的《現(xiàn)代操作系統(tǒng)：原理與實(shí)現(xiàn)》出版僅 2 月就獲得 2020 年度 51CTO 最受讀者喜愛 IT 圖書獎(jiǎng)。 摘要 操作系統(tǒng)在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中發(fā)揮中樞作用，承擔(dān)釋放芯片與硬件能力、使能應(yīng)用高效運(yùn)行、提升全局能效的關(guān)鍵角色，同時(shí)也為應(yīng)用與云服務(wù)提供生態(tài)入口。

本篇文章將面向 2030 年中長期愿景，分別從計(jì)算架構(gòu)與硬件演進(jìn)趨勢、產(chǎn)業(yè)與應(yīng)用場景演進(jìn)趨勢等角度，分享本人對操作系統(tǒng)演進(jìn)的觀察與思考。

面向 2030 的操作系統(tǒng)總體展望

操作系統(tǒng)是軟硬件系統(tǒng)的中樞，向上要支持應(yīng)用與服務(wù)，包括提升用戶體驗(yàn)、提高業(yè)務(wù)競爭力、提供生態(tài)入口。向下需抽象并管理相關(guān)硬件，其核心挑戰(zhàn)是如何統(tǒng)籌全系統(tǒng)資源。

為解決此挑戰(zhàn)，我們可基于系統(tǒng)工程及運(yùn)籌學(xué)的方式思考。類似運(yùn)籌學(xué)研究工廠和作業(yè)的管理與調(diào)度，操作系統(tǒng)要解決的也是任務(wù)如何在硬件上進(jìn)行管理和調(diào)度，主要提供三個(gè)關(guān)鍵能力，即：

抽象協(xié)同芯片硬件，釋放硬件能力

統(tǒng)籌管理資源供需，提升全局能效

使能應(yīng)用高效運(yùn)行，提供生態(tài)入口

相應(yīng)地，操作系統(tǒng)的架構(gòu)演進(jìn)也會受到三個(gè)關(guān)鍵因素的驅(qū)動：

第一，新的產(chǎn)業(yè)場景與生態(tài)。產(chǎn)業(yè)場景對操作系統(tǒng)的影響非常大，場景的需求及其負(fù)載特征會對操作系統(tǒng)帶來新的驅(qū)動力。

第二，新的芯片與硬件架構(gòu)。操作系統(tǒng)運(yùn)行在芯片和硬件之上，釋放芯片和硬件的能力，因此芯片和硬件架構(gòu)變化也會推動操作系統(tǒng)演進(jìn)。

第三，軟硬件供需。操作系統(tǒng)作為核心的技術(shù)與生態(tài)底座，會受到軟硬件整體供需及先進(jìn)要素的可獲得性的影響。

從統(tǒng)計(jì)規(guī)律來看，操作系統(tǒng)約每 20 年左右會進(jìn)行一次換代，2030 年對操作系統(tǒng)而言其實(shí)很近。在這個(gè)階段中，操作系統(tǒng)會持續(xù)不斷向前演進(jìn)，同時(shí)會出現(xiàn)局部的革命。

面向 2030，操作系統(tǒng)呈現(xiàn)萬物智聯(lián)新場景、新硬件和新供應(yīng)三大趨勢

萬物智聯(lián)的新場景

交互方式上，從觸摸式交互演進(jìn)為時(shí)空自然交互；任務(wù)調(diào)度上，從單節(jié)點(diǎn)調(diào)度，變成端到端確定性調(diào)度；算力資源上，從通用算力，變成多樣性融合的算力資源；同時(shí)隨著社會對隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全的需求日益增強(qiáng)，還可能會有一些新的數(shù)字身份與核心信用體系誕生。

新的芯片與硬件架構(gòu)

隨著Chiplet、3D 堆疊、Wafer Scale Computing 等芯片技術(shù)的出現(xiàn)，芯片工藝可能會演變?yōu)樾酒こ?，成為提升算力密度的關(guān)鍵路徑；還有新的計(jì)算存儲架構(gòu)，包括多樣性算力、新非易失性存儲、新互聯(lián)、硅碳融合存儲等；此外，5.5G/6G 的大帶寬、低時(shí)延、高密度、高精度的互聯(lián)通信也會使能新的場景。

軟硬件供需

面對新的全球形勢，軟硬件的先進(jìn)要素供應(yīng)可能會呈現(xiàn)出多元化供應(yīng)體系，這反過來也會對操作系統(tǒng)的演進(jìn)帶來很大影響。

賦能萬物智聯(lián)新場景與新生態(tài)

近年來，尤其受到疫情影響，社會數(shù)字化轉(zhuǎn)型至少加速五年。在過去，人類通過不斷創(chuàng)新數(shù)字技術(shù)來連接物理世界；在當(dāng)下，元宇宙、數(shù)字身份等這些新技術(shù)的出現(xiàn)，會推動數(shù)字世界和物理世界的融合。操作系統(tǒng)從硬件的附屬品到一個(gè)獨(dú)立軟件，再到生態(tài)入口，其重要性不斷增加。在萬物智聯(lián)時(shí)代，操作系統(tǒng)會發(fā)揮更關(guān)鍵的作用。

展望 2030，操作系統(tǒng)將成為數(shù)字世界與物理世界融合的技術(shù)底座

接下來會從操作系統(tǒng)賦能萬物智聯(lián)的新場景和新生態(tài)，支撐新硬件，構(gòu)建新抽象協(xié)同算力，技術(shù)重構(gòu)等幾個(gè)關(guān)鍵方面，與大家分享 10 個(gè)操作系統(tǒng)的演進(jìn)思考。

演進(jìn)思考 1：從觸摸交互走向時(shí)空自然交互，新交互帶來體驗(yàn)躍遷

第一個(gè)思考來自交互的變化。人類的交互體驗(yàn)從原來的機(jī)械式交互 (比如鍵盤、鼠標(biāo)等) 到現(xiàn)在的觸摸式交互，得到了大幅提升。在未來，交互是否會走向時(shí)空自然交互？

自然空間交互：比如基于語音、眼神、空間/姿態(tài)，甚至注意力/腦電波等更自然的人機(jī)交互形式。當(dāng)前這類交互模式已有雛形出現(xiàn)，包括腦機(jī)交互，及通過各種方式去抓取人的眼球動作進(jìn)行交互的模式等。不同于傳統(tǒng)的桌面、應(yīng)用入口，操作入口可能會變成場景式的智能時(shí)空入口形態(tài)。

系統(tǒng)級觸達(dá)：當(dāng)前 APP 的使用方式已深入人心，未來是否會變成一個(gè)彼此可嵌套的系統(tǒng)級可觸達(dá)方式，打破傳統(tǒng)應(yīng)用邊界，實(shí)現(xiàn)以任務(wù)和用戶為中心的推薦式、啟發(fā)式交互，也是下一步我們需探索的。

演進(jìn)思考 2：從單節(jié)點(diǎn)確定性走向端到端確定性

第二個(gè)演進(jìn)思考是有關(guān)任務(wù)調(diào)度的。在過去，我們關(guān)注單節(jié)點(diǎn)的確定性。當(dāng)前，尤其在通信場景和很多工業(yè)場景中，我們更關(guān)注能否做端到端的確定性時(shí)延。在未來，隨著數(shù)字世界和物理世界的融合，會出現(xiàn)更多的時(shí)延敏感場景，比如遠(yuǎn)程醫(yī)療、5G/6G to B (智能制造、工業(yè) 4.0) 、XR (實(shí)時(shí)交互) 等，對端到端的時(shí)延帶來很多新挑戰(zhàn)。

在時(shí)延敏感場景中，大家的第一反應(yīng)往往是降低網(wǎng)絡(luò)時(shí)延。5G 等技術(shù)在推動整個(gè)網(wǎng)絡(luò)時(shí)延的下降。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)延下降到一定階段后，操作系統(tǒng)在端到端時(shí)延的保障上就會起到非常關(guān)鍵的作用。在全系統(tǒng)的時(shí)延中，操作系統(tǒng)扮演著“樂隊(duì)指揮”的角色，需進(jìn)行全鏈路的管理，把云服務(wù)、承載網(wǎng)、端側(cè)設(shè)備打造成一個(gè)端到端的確定性低時(shí)延體系。

演進(jìn)思考 3：從垂域分治走向異構(gòu)融合，支撐萬物智聯(lián)多樣性計(jì)算

第三個(gè)演進(jìn)思考是有關(guān)算力資源的。在過去，我們常通過一個(gè)軟硬件垂域承載某一類計(jì)算，如通用計(jì)算、概率計(jì)算、AI 計(jì)算、物理計(jì)算、圖形計(jì)算等。但從發(fā)展趨勢上來看，計(jì)算架構(gòu)正在從“通用+專用計(jì)算”向“多樣性算力融合”演進(jìn)，但也存在大量挑戰(zhàn)。以“HPC+AI”為例，即高性能計(jì)算與人工智能的融合，要解決HPC 和 AI 的精度要求不一樣的問題，前者對浮點(diǎn)運(yùn)算精度要求非常高，后者對精度要求相對高，有時(shí)采用 Int8、Int16 來做近似計(jì)算。這些就需要操作系統(tǒng)從垂域分治走向異構(gòu)融合，將標(biāo)量、向量等算力進(jìn)行有效統(tǒng)籌。

同時(shí)，芯片架構(gòu)從原來的以CPU為中心，到如今CPU+XPU的協(xié)同，并逐步形成統(tǒng)一內(nèi)存架構(gòu) (Unified Memory Architeture, UMA)，減少數(shù)據(jù)搬遷，有效緩解內(nèi)存墻與存儲墻問題；此外存算一體和近數(shù)計(jì)算也可提升能效，即數(shù)據(jù)在哪就在哪計(jì)算，例如在搭載較強(qiáng)算力單元的智能網(wǎng)卡、智能 SSD 上。上述應(yīng)用和硬件的演進(jìn)都需要操作系統(tǒng)去使能，以支撐萬物智聯(lián)時(shí)代多樣化的計(jì)算。

演進(jìn)思考 4：從 OS 走向 OS Kit，元 OS 架構(gòu)支撐場景千變?nèi)f化

第四個(gè)思考是，如何從多個(gè)割裂的操作系統(tǒng)走向操作系統(tǒng)組件庫的集合，即 OS 到 OS Kit。原來的操作系統(tǒng)往往是場景專用的，如服務(wù)器操作系統(tǒng)、手機(jī)操作系統(tǒng)等，其很多能力和組件是孤立的。隨著 DSA (Domain Specific Architecture) 的發(fā)展，硬件和場景越來越多，可能會出現(xiàn)越來越多的操作系統(tǒng)。

這會帶來“昆蟲綱悖論”問題，即場景越來越多，設(shè)備形態(tài)也越來越多，雖然每類設(shè)備單獨(dú)的市場空間不大，但加起來的總空間十分大。另一方面，生態(tài)的碎片化使得這些設(shè)備難以充分發(fā)揮價(jià)值，不能形成規(guī)模產(chǎn)業(yè)，而沒有規(guī)模就沒有利潤，無法繼續(xù)發(fā)展，產(chǎn)生悖論。

我們提出了元 OS 架構(gòu)來緩解這個(gè)問題。通過一個(gè)操作系統(tǒng)去適應(yīng)所有場景，即“One OS for All”，已被證明是十分困難的。但如果將操作系統(tǒng)進(jìn)行一個(gè)有效的解耦/元化，將系統(tǒng)組件 kit 化，實(shí)現(xiàn)“One OS Kit for All”。這樣在面向多場景的不同需求時(shí)，可將kit進(jìn)行有效的組裝，來解決多場景能力共享、生態(tài)互通、極簡互聯(lián)、按需組合等問題。當(dāng)然，元 OS 架構(gòu)有很多的技術(shù)挑戰(zhàn)。例如如何對操作系統(tǒng)的狀態(tài)進(jìn)行有效管理，如何在解耦后保障其性能等。

演進(jìn)思考 5：從統(tǒng)計(jì)與推測走向精算與智能，精準(zhǔn)統(tǒng)籌資源供需

第五個(gè)思考有關(guān)操作系統(tǒng)的資源管理。前文提到操作系統(tǒng)與系統(tǒng)工程中的運(yùn)籌學(xué)有很多相通之處。如操作系統(tǒng)資源統(tǒng)籌調(diào)度的問題，如果在數(shù)學(xué)上進(jìn)行抽象，和運(yùn)籌學(xué)中 作業(yè)車間調(diào)度問題 (JSP) 與背包問題 (KP) 這兩個(gè) NP 難問題是比較相近的。通過一定的轉(zhuǎn)化規(guī)約，可將資源統(tǒng)籌調(diào)度問題變成一個(gè)多對象、多目標(biāo)優(yōu)化的實(shí)時(shí)在線 JSP 問題。

受限于設(shè)備運(yùn)行時(shí)算力、語義鴻溝、調(diào)度時(shí)延等約束，傳統(tǒng)操作系統(tǒng)很難進(jìn)行理想的“精算”。例如每隔5-10ms 就可能進(jìn)行一次調(diào)度，那么調(diào)度本身開銷期望是微秒量級。因此當(dāng)前操作系統(tǒng)基于統(tǒng)計(jì)、分而治之等實(shí)踐方法來用最小的開銷求一個(gè)盡可能優(yōu)的解，如采用公平輪轉(zhuǎn)的任務(wù)調(diào)度，根據(jù)訪問頻率采決策緩存的替換策略等。

隨著應(yīng)用場景的變化，有兩個(gè)因素可能會使基于“精算”的資源統(tǒng)籌變得有價(jià)值：

一方面，在萬物互聯(lián)的時(shí)代，系統(tǒng)復(fù)雜性劇增，通過簡單近似算法來進(jìn)行資源管理的效果會不斷下降。另一方面，隨著多樣性算力的出現(xiàn)，NPU 和加速器對特定負(fù)載可以有很強(qiáng)的算力提升，使得精確求解的收益變大。同時(shí)，操作系統(tǒng)通過語義透傳等技術(shù)，使得實(shí)時(shí)精算的收益大于成本，從而做到更加精準(zhǔn)的資源統(tǒng)籌和更為平衡的供需管理。

支撐新硬件，構(gòu)建新的抽象與協(xié)同能力

接下來會從如何支撐新硬件，構(gòu)建新的抽象與協(xié)同能力的視角來分享幾個(gè)演進(jìn)思考。

演進(jìn)思考 6：從算力抽象走向架構(gòu)感知，協(xié)同芯片工程提升算力密度

第六個(gè)思考是，如何從算力抽象走向架構(gòu)感知。抽象是計(jì)算機(jī)學(xué)科的重要方法論，是將一些底層細(xì)節(jié)和能力進(jìn)行封裝，從而實(shí)現(xiàn)更好的跨系統(tǒng)、跨算力。在工藝紅利放緩的背景下，芯片工程成為提升算力密度的關(guān)鍵路徑。芯片除了提供調(diào)頻調(diào)壓等能力，會出現(xiàn)更多的異構(gòu)組合，甚至是動態(tài)的異構(gòu)，這樣就需要操作系統(tǒng)去感知芯片的架構(gòu)，甚至架構(gòu)的實(shí)時(shí)變化，協(xié)同芯片工程，提升算力的密度。

在此過程中，操作系統(tǒng)需要去攻克一系列挑戰(zhàn)，包括如何去更精準(zhǔn)地進(jìn)行選核 (當(dāng)前有大、中、小，甚至可能有一些微型核)，如何做任務(wù)的瞬態(tài)遷移，如何做數(shù)據(jù)的局部性保障，如何在新架構(gòu)下進(jìn)行并發(fā)和協(xié)同設(shè)計(jì)等。(在動態(tài)異構(gòu)的芯片工程體系下，并發(fā)從原來的相對對稱變成非對稱的并發(fā)，這給協(xié)同也帶來很大挑戰(zhàn)。舉一個(gè)具體的例子，原來實(shí)現(xiàn)一個(gè)自旋鎖 spinlock，會假設(shè)所有線程拿鎖的機(jī)會差不多，但如果硬件是大小核架構(gòu)，或者是不同工藝的核，去同時(shí)競爭一把 spinlock 時(shí)，小核會有很大概率一直拿不到，因?yàn)樗鼡屾i的能力沒有大核強(qiáng)，這樣就會使資源分配不均衡。)

演進(jìn)思考 7：從 CPU 為中心和 DSA 對等架構(gòu)走向新計(jì)算架構(gòu)，計(jì)算范式重定義

第七個(gè)思考是，計(jì)算架構(gòu)的演進(jìn)。計(jì)算架構(gòu)從以 CPU 為中心，逐步到現(xiàn)在的DSA 對等架構(gòu) (包括 CPU、GPU、NPU、DPU、QPU 等，QPU 即量子計(jì)算單元)。未來會怎樣繼續(xù)演進(jìn)呢？會出現(xiàn)怎樣的新計(jì)算架構(gòu)？

在技術(shù)延長線上，操作系統(tǒng)要持續(xù)去攻克DSA 架構(gòu)下的 XPU 異構(gòu)算力間的高效協(xié)同與資源共享能力。但可以看到，DSA 的原生弊端正在逐步顯現(xiàn)，一方面是廠家需要看護(hù)多種多樣的硬件架構(gòu)，維護(hù)成本極其高，且存在功能重疊的問題。而且DSA 很多是為特定運(yùn)算設(shè)計(jì)的，稍微改變運(yùn)算的形狀 (shape)，可能會導(dǎo)致效率有很大下降。此外，還存在軟件棧難共享，XPU 間協(xié)同調(diào)度效率低等問題。

按照牧村定律，業(yè)界有望誕生出新的計(jì)算架構(gòu)。(牧村定律/牧村波動，是日立公司總工程師牧村次夫 (Tsugio Makimoto) 在 1987 年提出，芯片架構(gòu)的發(fā)展，總是在分層解耦和垂直整合之間交替擺動，大概每十年波動一次。牧村定律背后是性能功耗和開發(fā)效率之間的平衡。)經(jīng)過當(dāng)下 DSA 這樣的“分”之后，未來一段時(shí)間內(nèi)，如果大部分的算力模型已定型，出于維護(hù)、成本、能力發(fā)揮等因素的考量，大家可能會自然想到，能否將各種 XPU 進(jìn)行融合，甚至融合到同一個(gè)架構(gòu)上去呢？這個(gè)新計(jì)算架構(gòu)到底是什么，目前還需要進(jìn)一步探索。但不管怎么樣，操作系統(tǒng)的計(jì)算范式可能會被重新定義，其底層的機(jī)制也將大幅重構(gòu)。

演進(jìn)思考 8：從多層走向一層融合存儲，泛存儲范式重定義

第八個(gè)演進(jìn)思考是從存儲的視角來看的。存儲有可能會從多層走向一層，或者是多層走向兩層三層的融合存儲。

一方面來講，新介質(zhì)與新互聯(lián)技術(shù)在持續(xù)地突破，加上高速存儲的存在，操作系統(tǒng)的存儲是否會向泛存儲范式演進(jìn)？傳統(tǒng)以 CPU 為中心的三層存儲架構(gòu)，即 CPU + DRAM + 閃存/硬盤，是否會演進(jìn)為一個(gè)以數(shù)據(jù)為中心的單級存儲 (Single-Level Store) 呢？(單級在這里是一個(gè)虛數(shù)，實(shí)際上可能熱數(shù)據(jù)在一層，冷數(shù)據(jù)在一層，同時(shí)冷數(shù)據(jù)還使用傳統(tǒng)的硬盤進(jìn)行存儲。)

進(jìn)一步地，結(jié)合計(jì)算架構(gòu)的演進(jìn)，存儲范式是否會演進(jìn)到以業(yè)務(wù)為中心的原位計(jì)算呢？事實(shí)上，傳統(tǒng)做法是將任務(wù)遷移到數(shù)據(jù)所在位置進(jìn)行計(jì)算。由于任務(wù)調(diào)度開銷性能方面的影響 (任務(wù)調(diào)度的開銷可能比數(shù)據(jù)搬移更大)，如果數(shù)據(jù)搬移的效率能得到非常顯著的提升，那么我們就可以考慮采用原位計(jì)算的方式，即不遷移任務(wù)到數(shù)據(jù)處，而是將數(shù)據(jù)搬移過來進(jìn)行計(jì)算，從而顯著降低時(shí)延。

演進(jìn)思考 9：從信任設(shè)備走向信任應(yīng)用，數(shù)字信任體系重構(gòu)

第九個(gè)演進(jìn)思考，即從信任設(shè)備逐步走向以應(yīng)用為中心構(gòu)建信任模型。萬維網(wǎng)之父曾提過，如何去重構(gòu)當(dāng)下中心化的互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)，如何去中心化。到底是不是去中心化，可能會受到各種技術(shù)因素和商業(yè)因素的影響。但我們可以看到，互聯(lián)網(wǎng)的安全模型正在從信任設(shè)備走向信任應(yīng)用，這要求我們重構(gòu)數(shù)字信任體系。

簡單來說，機(jī)密計(jì)算架構(gòu) (Confidential Compute Architecture, CCA) 是重構(gòu)數(shù)字信用體系中一個(gè)很重要的軟硬件架構(gòu)。早在 2002 年，ARM 就提出了 TrustZone 的概念，到現(xiàn)在正好 20 年。當(dāng)前 TrustZone 基本在 ARM 體系里，包括手機(jī)、車、電信設(shè)備等等，華為構(gòu)建的 iTrustee 安全操作系統(tǒng)也已布局在公司的各大平臺上。此外，2015 年 Intel 發(fā)布了 SGXv1，2016 年 AMD 推出 SEV，2019 年 AWS 也在軟硬件設(shè)計(jì)上進(jìn)行一些使能和推廣，云上也出現(xiàn)了 Confidential VM 這樣的新形態(tài)，RISC-V 上也有 KeyStone、Penglai 等新的機(jī)密計(jì)算架構(gòu)。

以 ARM 2021 年發(fā)布的 V9 CCA 架構(gòu)規(guī)范為例，可看到 Realm 架構(gòu)更多考慮從應(yīng)用視角出發(fā)，如何提供一個(gè)安全的機(jī)密計(jì)算執(zhí)行環(huán)境。從過往來看，ARM 每 10 年會有一次大的架構(gòu)創(chuàng)新，其 CCA 架構(gòu)對面向 2030 的信任體系影響是巨大的。操作系統(tǒng)的信任范式也很有可能會被重新定義，例如 ARM V9 CCA 架構(gòu)正是從“信任設(shè)備、不信任應(yīng)用”，演進(jìn)到“信任自己的應(yīng)用，但不必信任基礎(chǔ)設(shè)施提供商”。

ARM 2021 年發(fā)布 V9 CCA 新架構(gòu)

因此，面向 2030，操作系統(tǒng)要思考如何去支撐數(shù)字信任體系的重構(gòu)。按照華為公司發(fā)布的《智能世界2030》預(yù)測，50% 的場景將要采用隱私增強(qiáng)的技術(shù)。

全球產(chǎn)業(yè)展望 (GIV)《智能世界2030 —— 無界探索，翻開未來》：圍繞人類社會發(fā)展的需求，華為嘗試探索智能世界 2030，為每個(gè)人、每個(gè)家庭、每個(gè)組織發(fā)掘新機(jī)會，創(chuàng)造關(guān)于未來的無限可能。

報(bào)告地址：https://www.huawei.com/cn/giv

演進(jìn)思考 10：從分層解耦走向垂直整合，底座技術(shù)重構(gòu)

第十個(gè)思考，是從新的全球局勢來看，操作系統(tǒng)如何成為技術(shù)底座重構(gòu)的關(guān)鍵。

垂直整合和分層解耦看似是兩種不同的方法論，但實(shí)際是辯證統(tǒng)一的。分層抽象和解耦，是計(jì)算機(jī)領(lǐng)域普遍適用的分而治之思想。圖靈獎(jiǎng)獲得者 Butler Lampson 提過這樣一個(gè)大家熟知的理念，即“計(jì)算機(jī)科學(xué)的任何問題都可以通過增加一個(gè)中間層來解決”(其實(shí)是增加一個(gè)抽象來解決)，但他后面還講了一句話大家都常常忽視，“除了因此引起的層次厚重的問題”。我們可以看到，過去 IT 系統(tǒng)的發(fā)展主要是逐層抽象、分層解耦的方式。

為什么還要做垂直整合，因?yàn)樵谥饘映橄蟮倪^程中，不可避免地會出現(xiàn)一些冗余抽象，我們需要不斷消除冗余，降低開銷。另外，如果“過于抽象”，還會帶來跨層的語義鴻溝問題，使得上下層供給不精準(zhǔn)，跨層協(xié)同難。所以在計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)中，對于抽象理念有一個(gè)很重要的原則：“Abstract, but don't hide power”，即你可以抽象，但是不要隱藏能力。因此，我們要做跨層的精準(zhǔn)協(xié)同與精準(zhǔn)供給。

另一方面，抽象也不會是普適的，無法適用于所有場景。我們在很多場景中還是需要一些短鏈條式的創(chuàng)新。比如，操作系統(tǒng)的應(yīng)用調(diào)用，可以分不同層級，使其調(diào)用到不同效率的接口。整體而言，垂直整合是面向硬件與業(yè)務(wù)的重新分層與協(xié)同，并非走向“血肉模糊”與“煙囪化”。在合理軟硬分工協(xié)同上，應(yīng)結(jié)合硬件與業(yè)務(wù)的特征，提供“短鏈條創(chuàng)新”。

當(dāng)然，垂直整合仍要堅(jiān)持軟件的平臺化，構(gòu)筑友好的生態(tài)，而不是走向自我封閉。

總結(jié)

小結(jié)一下，本文面向 2030，從三大驅(qū)動力的視角，向大家分享了操作系統(tǒng)的 10 個(gè)演進(jìn)思考。包括操作系統(tǒng)如何賦能萬物智聯(lián)新場景與新生態(tài)，支撐新硬件，構(gòu)建新的抽象與協(xié)同能力等。
編輯：黃飛