如果把杀毒软件比如成一辆汽车的话，那杀毒软件的引擎就是这辆汽车的发动机。由此可见杀毒引擎技术对于一款杀毒软件的重要性。比较悲哀的是，目前国内的杀毒软件厂商用的几乎都是国外的杀毒引擎技术，即使有自主研发，也非常弱。
杀毒软件也叫反病毒软件（英语：Antivirus software），使用于侦测、移除电脑病毒、电脑蠕虫、和特洛伊木马程序。 杀毒软件通常含有实时程序监控识别、恶意程序扫描和清除和自动更新病毒数据库等功能。随着互联网的普及，大量木马病毒的出现，电脑上不装安全软件几乎是不可能的事，除非你的电脑只用来访问固定的几个网站或不联网操作。这就像一个不穿衣服的妹子走在大街上一样，很难不引起“坏人”的注意，除非这位呆着家里不出门。
正是出于对电脑安全的极大需求，过去的十几年里，国内出现了一批安全软件厂商，金 山，瑞星这些老牌厂商之前也做过自研引擎。那么问题来了，国内杀毒软件自研技术哪家强？比较悲哀的是，目前国内厂商几乎清一色采用国外的杀毒引擎技术。对于土豪辈出的中国互联网行业，为什么没有公司愿意大手笔投入研发自研杀毒引擎呢？关于这个问题，基本上就和为什么中国厂商没有自己的操作系统一样，很难回答，不光是钱的问题。纵观全球市场，杀毒引擎技术还是被国外那几家公司牢牢掌控者，就像电脑操作系统一样。
自研引擎为什么这么难
关于自研引擎为什么这么难的问题，我们还是试着从以下几个角度来略作说明。
首先是资金问题。如果是做一款操作系统的话，投入上百亿都不嫌多，并且这是一个长期的工程。需要投入大量人力、物力，大量的时间，需要解决海量的基础应用问题，需要解决大量的与软硬件的适配问题，而且还需要在规模用户测试、使用过程中不断发现并解决问题，这是一个非常艰苦的积累过程。做杀毒引擎也是一样，如果要打造一款和国外同量级的杀毒引擎，至少需要投入几十亿美元并持续投入，试问一下，谁愿意？
其次是中国市场环境。在不盈利的情况下，又要保护广大用户的安全方面的需求。目前国内BAT三大互联网公司中的百度和腾讯均已经有自己的安全软件产品（杀毒软件和卫士类产品），最近阿里也涉足安全领域，推出移动端的安全产品。但目前的现状是，杀毒软件业务并不会给企业带来利润，甚至还需要对这块业务贴钱。企业是追逐利益的，谁也不会投入这么多的钱在一个目前无法盈利的业务上。但如果有市场或战略布局上的需求，公司就会加大力度推动在这方面的投入。
最后是技术积累沉淀的难度。就像推出一款自己的操作系统一样，要提出一款自研引擎同样是一项漫长积累的工作。即使你从国外牛逼公司挖来一批懂技术的人，但你挖不过来这些公司的精神和文化，安全软件行业是一个需要沉淀积累的行业。罗马不是一天建成的。这里面涉及到人才的积累，病毒样本的积累，以及未来趋势的把握等等。
为什么自研引擎如此重要
至于为什么要推出自研杀毒引擎，这个问题相对来说较容易回答，相信谁也不愿意核心技术掌握在别人手。最近斯诺登事件曝光的绝密资料已经足够触目惊心，大到国家，小到个人，只要你用的是别人的东西（硬件和软件），就会有安全方面的担忧。虽然这些国外公司跳出来说，绝对不会留有后门，但相信你也不会相信。只有掌握核心技术，才不会受制于人，就也是我国要大力投入掌握飞机和汽车发动机技术的原因，要推出自主研发的操作系统也是一个道理。
百度做自研引擎的优势
说了这么多，似乎预示着国内杀毒软件只能是受国外控制的命运。其实不然，作为BAT一员的百度最近已经推出了杀毒3.0产品，搭载了自己研发的杀毒引擎——雪狼引擎，这也可以说是国内首款世界级的杀毒引擎，虽然只是起步，但已经让我们看到了曙光，相信以百度的实力，资金不是问题。另一方面，为什么说百度在安全软件领域更有优势或者说驱动力，或者说百度做安软更合适，因为百度是一家技术驱动的互联网公司，做杀毒这样的安全软件产品也符合公司本身的气质。
从实际需求和战略布局来看，安全软件可以是说是百度的“防卫军”。刚刚宣判结果的腾讯和360之间的“3Q大战”相信大家还记忆犹新，这一场大战的其中一个结果是导致腾讯下定决心做了自己的安全软件产品，也就是现在的电脑管家产品，对于腾讯来说同样是起到防卫军的作用。百度自然也明白其中的道理，所以从需求和战略布局来看，百度在这一块的投入预计会持续下去。
开创者的路是艰难的，因为没有人走过，因为要孤独前行，因为你就是自己的灯塔。
杀毒软件未来发展
未来杀毒软件朝什么方向发展？与大数据结合是其中一个方向。大数据谁家强？在大数据这一块，百度也是最有优势的一家。关于大数据，首先需要有大数据，也就是病毒行为样本的积累。其次是处理数据的经验和能力。举例形象的例子，扔铅球比赛，能举起铅球来是一回事，能扔多远又是另一回事，处理分析数据的能力就是能扔多远。百度过去这些在大数据处理能力上的积累是其他公司难以企及的，在今年的百度世界大会上，百度的首席科学家吴恩达提出来赢人工智能者赢互联网未来。百度人工智能融合了深度学习算法、数据建模、大规模GPU并行化平台等技术，实现了实时学习和成长，构成了一套巨大的深度神经网络。对于病毒样本大数据的分析，未来也是通过机器来完成，在这方面，百度已经走在前面。
