▍报告来源：龙蜥社区（OpenAnolis）
▍会员权益：每天50篇各领域最新的高质量报告
《2025龙蜥操作系统白皮书》由龙蜥社区（OpenAnolis）发布，全面展示了龙蜥操作系统在通用计算、云原生、智能计算、一云多芯等领域的原生技术演进与生态建设成果。报告强调，龙蜥社区致力于打造一个开放、协同、可信的操作系统平台，助力企业应对数字化与智能化转型中的算力挑战。
社区伙伴与产业协作
白皮书首先回顾了社区与多家合作伙伴的协同创新实践，包括海光、龙芯、RISC-V等芯片厂商的深度适配，以及云厂商与系统集成商的联合验证。通过“芯”有灵“蜥”等合作模式，龙蜥社区实现了从芯片到应用的完整技术闭环，推动了软硬件协同发展。
社区技术演进与布局
龙蜥社区在技术上布局了“一云多芯”异构算力支持、软硬件协同、业务平滑迁移以及保障业务稳定可靠运行四大方向。报告指出，社区推出了可预期的发行版路线图、基于上游独立演进的内核基础能力，以及实现软硬件兼容性验证的自提交能力，为不同场景提供稳定可靠的基础设施。
原生技术概览：通用计算与云原生
通用计算场景重点介绍了龙蜥操作系统的发行版路线图、内核基础能力及软硬件兼容性验证。云原生场景则聚焦于RunD运行时和EROFS只读文件系统，支持跨云-边-端的统一计算。例如，RunD作为云原生计算的核心组件，提升容器启动速度与资源利用率。
原生技术概览：智能计算场景
智能计算场景是白皮书的重点之一，深入讨论了AI工作负载优化的龙蜥操作系统、LLM推理技术栈、智驾场景技术栈、编译优化以及面向AI Agent Sandbox场景的操作系统优化。这些技术通过指令集扩展、内存管理和GPU异构硬件支持，提升AI推理与训练的效率。例如，LLM推理技术栈提供了针对大型语言模型优化的算子库，显著降低推理延迟。
一云多芯与硬件生态
报告详细描述了龙蜥操作系统对多款前沿硬件的适配，包括AMD Turin、Intel GNR、Intel CWF、海光、龙芯以及RISC-V架构。此外，社区还支持GPU异构硬件，为高性能计算和AI工作负载提供灵活选择。编译优化方面，龙蜥通过自适应代码生成和向量化技术，充分释放硬件潜力。
运维、安全与编程语言
运维与性能部分介绍了SysOM一站式运维管理平台、Coolbpf跨平台跟踪诊断框架和KeenTune智能化全栈调优工具。软硬件协同方面，重点是多平台全链路RAS能力、面向DPU场景的协议栈以及面向HTTP 3.0的高性能网络协议栈。安全可信部分涵盖了商密软件栈与后量子密码支持、软件物料清单（SBOM）、机密计算技术和Lua-LSM内核安全框架。编程语言方面，社区维护了C++编译器和基础库以及Dragonwell Java运行时，确保企业级应用开发体验。
社区产品、生态与治理
白皮书最后介绍了龙蜥生态、龙腾计划3.0（AI引擎生态加速合作计划）以及三大联盟：智算联盟、安全联盟和系统运维联盟。同时列举了多个垂直行业解决方案与用户案例，展示龙蜥操作系统在政务、金融、制造等领域的落地成效。社区治理方面，龙蜥通过开放治理结构、多维度活动和年度年鉴，构建了活跃、健康的技术生态。
