问题

中国为什么不做编译器和编程语言?

回答
中国在编译器和编程语言领域并非“不做”,而是“做得不如国外发达”。事实上,中国在这一领域有着悠久的探索和发展历史,并且近年来取得了显著的进步。然而,与国际顶尖水平相比,确实存在一些差距。理解中国为何在这一领域面临挑战,需要从多个维度进行分析,我将尽量详细地展开讲述:

一、 历史与起步的挑战

1. 起步较晚,追赶压力大:
全球发展格局: 现代编译器和编程语言的发展,如C、C++、Java、Python等,很大程度上源于西方国家在信息技术产业的早期积累和主导地位。这些语言和工具的生态系统经过几十年的沉淀,已经非常成熟和完善。
中国的发展历程: 中国在信息技术领域的快速发展是近几十年才开始的。在早期,国家经济建设和基础科研更侧重于引进、消化、吸收国外先进技术,而非从零开始独立创造。这种策略虽然有助于快速追赶,但也意味着在底层技术,如编译器和语言设计上,起步相对较晚。

2. 教育体系的侧重点:
应用驱动: 过去,中国的计算机教育更侧重于培养能够“使用”和“开发应用”的工程师,而不是深入到“构建”计算机科学基础工具的研发者。编程语言理论、编译原理等课程虽然存在,但往往作为理论知识点传授,独立深入研发的氛围和土壤相对不足。
人才流向: 顶尖的计算机科学人才,尤其是在早期,更倾向于选择更直接、回报周期更短的软件应用开发或互联网领域,而不是投入到相对冷门但极具挑战性的编译器和语言研发中。

二、 技术与生态的挑战

1. 核心技术的壁垒:
编译器技术复杂性: 编译器是连接高级编程语言和机器代码的桥梁,其技术复杂性极高,涉及词法分析、语法分析、语义分析、中间代码生成、代码优化、目标代码生成等多个环节。每一个环节都有大量深入的研究课题和工程挑战。
代码优化是核心难点: 现代编译器的核心竞争力在于代码优化能力,如何生成高效、快速、占用资源少的机器码,是各国编译器团队长期攻关的重点。中国在这一领域与LLVM、GCC等国际顶尖编译器在优化策略、并行性处理、特定硬件架构的适配等方面存在差距。
工具链的完整性: 一个成熟的编程语言和编译器体系,不仅仅是编译器本身,还包括调试器、性能分析器、链接器、构建系统、标准库等一系列完整的工具链。这些工具的开发和完善需要庞大的投入和长期的积累。

2. 生态系统的建设与推广:
“网络效应”和“锁定效应”: 国际主流编程语言和编译器已经形成了强大的生态系统。海量的第三方库、框架、开发工具、在线资源、社区支持以及大量的开发者习惯,都构成了巨大的“网络效应”和“锁定效应”。
新语言的推广难度: 中国虽然也研发了许多自己的编程语言(如Go, Rust的早期很多贡献者是中国人,也有一些国内主导的语言项目),但要让它们在通用领域取代甚至与之抗衡主流语言,需要克服生态系统的巨大惯性。这需要语言本身具有颠覆性的创新,并且需要大量的第三方开发者和企业投入资源来构建生态。
商业模式与市场推广: 即使技术上有所突破,将自主研发的编译器和语言推向市场,并形成商业模式,也面临挑战。企业更倾向于使用成熟稳定的国际产品,除非有明显的性能优势或特定需求。

3. 人才的积累与培养:
顶尖人才稀缺: 编译器和编程语言的研究属于计算机科学的最底层和最前沿领域,需要极强的理论功底、数学能力、算法设计能力以及严谨的工程实践能力。这类顶尖人才在全球范围内都是稀缺的,中国也不例外。
缺乏持续的研发投入: 编译器和语言的研发需要长期、稳定且大量的资金投入,并且成果的商业化周期可能较长。很多企业更愿意将资源投入到能快速看到商业回报的领域。
研究与工程的脱节: 有时也存在学术研究成果与工业界实际需求脱节的情况,难以将理论研究转化为可落地、可推广的工程实践。

三、 国家战略与自主可控的需求

1. 国家战略的驱动:
自主可控的重要性: 近年来,随着国际形势的变化,中国越来越重视信息技术的自主可控和核心技术“卡脖子”问题的解决。编译器和编程语言作为底层核心技术,其自主可控对于国家信息安全和产业发展至关重要。
国家层面的推动: 在此背景下,国家层面开始加大对基础软件(包括操作系统、数据库、编译器等)的投入和支持,鼓励自主研发。

2. 具体项目和进展:
龙芯、鲲鹏等国产芯片: 为了配套国产芯片,中国有必要开发适配这些芯片架构的编译器和语言工具链。这是推动中国编译器和语言发展的重要驱动力。例如,为鲲鹏处理器开发GCC、LLVM的适配版本,以及支持特定编程范式的语言。
面向特定领域的语言和编译器: 在一些特定领域,如高性能计算、嵌入式系统、人工智能加速等,中国也在积极研发相关的编程语言和编译器。例如,一些针对AI芯片的编译器开发项目。
Rust语言在中国的社区活跃: Rust作为一门现代系统编程语言,因其内存安全和高性能的特点,在中国拥有非常活跃的社区,并涌现出不少基于Rust的开发和应用。
一些商业公司和开源项目的贡献: 一些中国科技公司(如华为、腾讯等)也在积极参与或主导一些开源编译器项目(如为ARM、RISCV等架构优化),并投入资源进行自主研发。

四、 未来展望

尽管存在挑战,中国在编译器和编程语言领域正在加大投入,并取得了一定的进展。未来的发展方向可能包括:

加强基础研究和人才培养: 在高校和科研机构加强编译原理、程序语言理论的深入研究,培养更多具备国际视野的顶尖人才。
鼓励产学研深度融合: 促进企业、高校和研究机构之间的合作,将科研成果快速转化为实际应用。
聚焦特定领域优势突破: 在国产芯片、AI、高性能计算等优势领域,先期突破,形成具有国际竞争力的编译器和语言工具链。
积极参与和贡献开源社区: 通过参与和贡献国际主流开源项目,学习先进技术,同时也为中国技术“走出去”奠定基础。
构建完整的生态系统: 除了核心的编译器,更要注重围绕自主编程语言构建一套完善的开发生态,包括库、框架、工具和社区。

总结来说,中国“不做”编译器和编程语言的说法是不准确的。 而是说,与国际顶尖水平相比,中国在这一领域的整体实力、生态成熟度和人才积累上还存在差距。这种差距是历史原因、技术复杂性、生态壁垒以及人才培养模式等多种因素共同作用的结果。但随着国家战略的重视和投入的加大,中国在该领域的发展潜力巨大,并且正在稳步前进。

网友意见

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说点政治不正确的。


虽然中国的软件行业借着互联网的东风着实风光了一把,程序猿满地走。

很多人就忽略了中国在computer science这一块的薄弱


中国的Computer Science(计算机科学)远没有中国的互联网市场这样繁荣昌盛,很多方面的确是落后于美国和其他发达国家的,这是一个客观事实。

而事实上程序设计语言和基础类库的构建,除了大把的码农之外,还需要很多的CS的人才才能有所建树。



据我所知,中国的这些互联网公司对上游科研工作也就是计算机科学的支持相当有限,这可能在今后成为中国互联网发展的瓶颈。

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我当年在美国读phd的学校并不是什么顶级名校,说实话就是个真的美国三流大学。

然而就算是美帝三流大学,教授也是mit/uiuc/stanford这些学校毕业的。

然后我印象最深的就是上compiler课的时候,上课的教授每堂课都几乎会讲一下这个内容在intel的某个compiler中怎么做的,在gcc里面又有什么变化…

很多年后我在川大兼职上课数据结构相关的课(当时创业,生活不易),也如法炮制,用百度搜索为切入点,讲了一下web search要涉及哪些内容,graph这些数据结构在其中的作用,引申到es和lucene的一些内容…其实也就是给学生讲点实际应用,不算太深,理论结合实际呗。

然后下来他们教导主任(还有几个别的学校的在旁听)委婉给我说讲得太发散了,可能不利于同学们聚焦…

然后我也去旁听了另一堂课,记得好像是讲c还是c++,怎么讲的呢?某校专家写一行什么代码,然后问:同学们你觉得下一行该写什么呢?是i++还是++i(大概这种问题)?同学们齐声回答后,专家高兴地说:同学们答对了!

这是大概2013年的事情,现在相信有很大提高。只是历史的一颗尘埃回忆,不代表现在国内cs教学水平。

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这个其实锅在大学和科学院。

按说他们衣食无忧,不用担心发不出工资破产,真真的该去做些这种不太赚钱但是很有技术含量的东西。但是。。。

至于公司,为什么不做?

以下场景纯属虚构:

甲:我们被卡脖子了,我需要MATLAB,国家批下来一笔钱。。(以下省略套话1000字),你们公司能做不

乙:要做MATLAB,,这个是个大工程,不得做个好几年。。

甲:我们****前就得上,要给******献礼。。。。。BLABLABLA

乙:(崩溃1)就几个月,也就做几个功能。。能不能给个需求文档

甲:说了MATLAB乐,就跟那个一样就行

乙:(崩溃2)那几个月绝对不可能。。。不可能

甲:是嘛,,哎,,你说你们这些公司真是。。。行吧,,就做ABC这几个功能吧

乙:那几个月还可以,(心想:只能用人家的库了,改个名吧)。我算了算,三个月,10W块

甲:怎么这么贵!不行,绝对不行

乙:。。。。三个月10W,一个好点的程序员工资都不止这个数。。。。

甲:4W,爱干不干

乙:¥%#¥%¥……¥%……,,,,,

====================================

补充:之所以说锅在大学和科学院,一则是因为他们吃皇粮,没有破产和KPI压力。二则,类似编译器,或者编程语言这种,重复前人事没意义的,要做的话,需要有更创新的理论基础,新的思路,这方面大学显然更有优势。总是说美帝如何如何,人家的程序员也不是上班不干活,很多·好的想法新东西也是先在大学萌芽,出个大模样,公司再进一步的细化推广。

指望某个公司当成一个产品来做这种事,相当于让一家公司去挑战人家从大学研究所到多个巨头公司的完整生态,本身就不太合理。

指望一家公司做这事,即便强如微软谷歌,也就做到C#和KOTLIN的地步,普及度远谈不上主流,这还是他们操作系统优势地位的前提下做到的。

中国公司要做这事,先做系统建生态吧。谷歌微软是站在美国这个巨人的肩膀上,BAT全靠自己做这事太难了。。。。。。。。

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虽然圆胖肿是Java白,但是这次我觉得他在理:

编译器和编程语言在美国有很多并不是公司主导的。

当然确实有很多是公司做的,比如高贵的C和C++是贝尔实验室生出来的,而贝尔实验室是由AT&T发起的。但是那个时候的贝尔实验室也是有一点半官方学术机构的感觉,不是一个完全的商业研究机构。

现在像Google的go,dart和v8,ms的csharp(以及cli)和ts,apple的swift,jb的kotlin,这些算公司主导。

(不过jb是一家本质毛子公司)


但是现在的c和c++,gcc是gnu的,msvc是ms的,llvm和clang你能说是apple的吗?不能吧。所以c++是社区和学术界主导。

那么es呢,它是tc39主导,虽然的确说tc39成员有很多来自google,apple和ms,但是至少Mozilla你不能说是公司吧,而且tc39也有学术界的人,所以es是大杂烩,并不是公司主导。(Google:嗯对对对)

咱这还没说完全由社区推动的rust。Mozilla不是公司对吧,咱这得说清楚。

Python。这是从个人项目到社区开发的,和公司没啥关系的那种。

Perl:个人项目

Ruby:个人项目

Lua:个人项目,学术界

PHP:个人项目,虽然和jb有点说不清道不明的关系

还有估计肿酱可能会(喜欢)的某jvm函数式语言,这也是学术界开发的。


所以与其说这是学术界主导的,还不如说很多语言是一些有闲的技术大牛们自娱自乐出来的。

那么为什么中国不搞?因为中国的技术大牛没有闲。不然你看vue,不也是搞得很好吗?大牛去公司都996写bug搞办公室政治去了,哪还有一点多余的创造力能剩下来?

所以什么时候中国能多养几个 @尤雨溪 这样的人,那就有人搞pl了。

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事实上中国人有在研发编译器,例如 XOC, XPOLY, 如果有兴趣的话,可以在 github 上搜 stevenknownxoc , 以及 stevenknownxpoly, 前者是阿里研发的编译器,后者是编译器中基于多面体模型的的循环变换引擎。

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