隨著新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的深入發(fā)展，人工智能已成為全球科技競(jìng)爭(zhēng)的戰(zhàn)略制高點(diǎn)。在這一進(jìn)程中，作為支撐人工智能技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的底層基石，人工智能軟件基礎(chǔ)設(shè)施，特別是人工智能基礎(chǔ)軟件開(kāi)發(fā)，其高質(zhì)量發(fā)展的戰(zhàn)略意義日益凸顯。本報(bào)告旨在探討中國(guó)在該領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀、關(guān)鍵挑戰(zhàn)與未來(lái)路徑。

一、人工智能基礎(chǔ)軟件：定義與核心價(jià)值

人工智能基礎(chǔ)軟件，主要指支撐人工智能算法研發(fā)、模型訓(xùn)練、應(yīng)用部署和系統(tǒng)運(yùn)維的一系列底層軟件平臺(tái)、框架、工具及中間件。其核心價(jià)值在于：

1. 技術(shù)底座：為上層人工智能應(yīng)用提供標(biāo)準(zhǔn)化、可復(fù)用的計(jì)算抽象、編程接口和開(kāi)發(fā)環(huán)境，降低技術(shù)門檻，加速創(chuàng)新迭代。
2. 生態(tài)粘合劑：連接底層硬件（如CPU、GPU、AI加速芯片）與上層多樣化的行業(yè)應(yīng)用，是構(gòu)建繁榮、協(xié)同人工智能生態(tài)系統(tǒng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。
3. 自主可控關(guān)鍵：基礎(chǔ)軟件的自主創(chuàng)新能力，直接關(guān)系到國(guó)家在人工智能領(lǐng)域的長(zhǎng)期技術(shù)安全、產(chǎn)業(yè)主導(dǎo)權(quán)和供應(yīng)鏈韌性。

二、中國(guó)人工智能基礎(chǔ)軟件開(kāi)發(fā)現(xiàn)狀

中國(guó)在人工智能基礎(chǔ)軟件領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展，呈現(xiàn)出以下特點(diǎn)：

1. 框架層百花齊放：以百度飛槳（PaddlePaddle）、華為MindSpore、一流科技OneFlow等為代表的國(guó)產(chǎn)深度學(xué)習(xí)框架已形成一定規(guī)模，在易用性、功能完備性和特定場(chǎng)景性能上不斷突破，逐步構(gòu)建起本土開(kāi)發(fā)者生態(tài)。
2. 工具鏈不斷完善：模型壓縮、自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)（AutoML）、推理部署、監(jiān)控運(yùn)維等工具鏈環(huán)節(jié)涌現(xiàn)出一批創(chuàng)新企業(yè)和開(kāi)源項(xiàng)目，支撐從研發(fā)到生產(chǎn)的全流程。
3. 與硬件協(xié)同深化：基礎(chǔ)軟件與國(guó)產(chǎn)AI芯片的協(xié)同優(yōu)化日益緊密，通過(guò)軟硬一體設(shè)計(jì)提升整體計(jì)算效率和能效，是差異化競(jìng)爭(zhēng)的重要方向。
4. 開(kāi)源生態(tài)初步形成：主要基礎(chǔ)軟件項(xiàng)目普遍采用開(kāi)源策略，吸引了大量開(kāi)發(fā)者參與，加速了技術(shù)傳播和社區(qū)反饋循環(huán)。

三、高質(zhì)量發(fā)展面臨的主要挑戰(zhàn)

盡管進(jìn)步明顯，但邁向高質(zhì)量發(fā)展仍面臨多重挑戰(zhàn)：

1. 技術(shù)原創(chuàng)性與引領(lǐng)性不足：在核心算法、編程范式、系統(tǒng)架構(gòu)等根本性創(chuàng)新方面，仍較多跟隨國(guó)際主流路線，開(kāi)辟新范式、定義新標(biāo)準(zhǔn)的能力有待加強(qiáng)。
2. 產(chǎn)業(yè)應(yīng)用深度與廣度待拓展：基礎(chǔ)軟件在關(guān)鍵行業(yè)（如工業(yè)制造、生物醫(yī)藥、科學(xué)計(jì)算）的滲透率和適用性仍需提升，滿足復(fù)雜、高可靠性場(chǎng)景需求的能力是關(guān)鍵考驗(yàn)。
3. 生態(tài)系統(tǒng)成熟度與國(guó)際化：相比國(guó)際頂尖生態(tài)，國(guó)產(chǎn)基礎(chǔ)軟件在全球開(kāi)發(fā)者數(shù)量、第三方庫(kù)豐富度、企業(yè)級(jí)服務(wù)支持體系及國(guó)際影響力方面仍有差距。
4. 頂尖人才持續(xù)短缺：兼具深厚系統(tǒng)軟件功底和人工智能前沿知識(shí)的復(fù)合型頂尖人才儲(chǔ)備不足，制約了長(zhǎng)期創(chuàng)新能力。
5. 標(biāo)準(zhǔn)化與互操作性：不同框架、工具間數(shù)據(jù)格式、接口標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)一和互操作性有待加強(qiáng)，以避免生態(tài)碎片化，降低用戶遷移成本。

四、推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展的路徑建議

為實(shí)現(xiàn)人工智能基礎(chǔ)軟件的高質(zhì)量、可持續(xù)發(fā)展，建議從以下方面著力：

1. 強(qiáng)化長(zhǎng)期主義的基礎(chǔ)研究：鼓勵(lì)高校、科研機(jī)構(gòu)與企業(yè)加強(qiáng)在人工智能編譯技術(shù)、新型并行計(jì)算模型、分布式系統(tǒng)、AI安全與隱私等底層技術(shù)的長(zhǎng)期投入和原始創(chuàng)新。
2. 深化“軟件定義”與行業(yè)融合：推動(dòng)基礎(chǔ)軟件團(tuán)隊(duì)深入理解垂直行業(yè)的核心業(yè)務(wù)流程與痛點(diǎn)，共同開(kāi)發(fā)行業(yè)專用組件、模型庫(kù)和解決方案，從“能用”走向“好用”、“愛(ài)用”。
3. 構(gòu)建開(kāi)放共贏的生態(tài)系統(tǒng)：以開(kāi)源為核心，通過(guò)更開(kāi)放的治理模式、更友好的開(kāi)發(fā)者體驗(yàn)、更完善的商業(yè)支持服務(wù)，吸引全球開(kāi)發(fā)者與合作伙伴。積極推動(dòng)國(guó)內(nèi)框架間及與國(guó)際主流生態(tài)的互操作。
4. 加大多層次人才培養(yǎng)與引進(jìn)：完善從高校教育到在職培訓(xùn)的人才體系，特別注重培養(yǎng)系統(tǒng)級(jí)軟件架構(gòu)師和AI工程化專家。優(yōu)化環(huán)境，吸引國(guó)際頂尖人才。
5. 完善政策與標(biāo)準(zhǔn)體系：制定有利于基礎(chǔ)軟件長(zhǎng)期發(fā)展的產(chǎn)業(yè)政策，避免短期重復(fù)投入。積極參與和主導(dǎo)人工智能軟件相關(guān)的國(guó)際、國(guó)內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)制定，掌握規(guī)則話語(yǔ)權(quán)。
6. 保障安全與可信：將安全、可靠、公平、可解釋性等要求內(nèi)置于基礎(chǔ)軟件的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)流程，為構(gòu)建負(fù)責(zé)任、可信的人工智能體系奠定基礎(chǔ)。

人工智能基礎(chǔ)軟件是驅(qū)動(dòng)中國(guó)從人工智能應(yīng)用大國(guó)邁向技術(shù)強(qiáng)國(guó)的核心引擎。其高質(zhì)量發(fā)展絕非一蹴而就，需要產(chǎn)、學(xué)、研、用各方秉持開(kāi)放協(xié)同、攻堅(jiān)克難的精神，在技術(shù)創(chuàng)新、生態(tài)構(gòu)建與產(chǎn)業(yè)融合上持續(xù)深耕。唯有筑牢這一軟件基石，中國(guó)的人工智能浪潮才能擁有不竭動(dòng)力，真正賦能千行百業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)，并在全球科技格局中占據(jù)更為主動(dòng)和引領(lǐng)性的位置。