2018年，中國信息通信研究院（以下簡稱“中國信通院”）發布的《人工智能發展白皮書（產業應用篇）》中，對人工智能基礎軟件開發這一關鍵領域進行了深入剖析。該報告明確指出，基礎軟件是人工智能技術從實驗室走向規模化產業應用的“操作系統”和“使能器”，其發展水平直接決定了整個AI產業生態的成熟度與創新能力。
一、基礎軟件的核心地位與構成
白皮書將人工智能基礎軟件定義為支撐人工智能算法開發、模型訓練、部署運行和系統管理的軟件平臺與工具鏈。其核心構成主要包括：
- 計算框架與開發平臺：如TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle等，提供了算法模型構建、訓練和推理的基礎編程環境與接口，極大地降低了AI開發的技術門檻。
- 數據管理與處理工具：涵蓋數據采集、清洗、標注、存儲與管理全流程的軟件工具，確保高質量數據這一“AI燃料”的有效供給。
- 模型部署與運維平臺：實現訓練后模型在不同硬件環境（云、邊、端）的高效部署、版本管理、性能監控與持續優化，是AI能力產品化的關鍵環節。
- 專用算法庫與中間件：針對計算機視覺、自然語言處理、語音識別等特定領域，提供優化后的算法組件和中間服務，加速應用開發。
二、2018年的發展態勢與關鍵洞察
報告指出，2018年中國AI基礎軟件生態呈現以下特點：
- 開源主導與生態競爭：全球范圍內，以TensorFlow和PyTorch為代表的開源框架已成為事實標準，構建了龐大的開發者生態。國內企業如百度（飛槳）、華為（MindSpore）等也積極布局開源框架，爭奪生態主導權。
- 軟硬件協同優化成焦點：隨著AI專用芯片（如GPU、NPU、FPGA）的興起，基礎軟件與底層硬件的協同優化（如算子庫、編譯器）成為釋放算力潛能、提升應用性能的核心技術挑戰。
- 從“工具鏈”到“全棧平臺”演進：領先的廠商正致力于提供從數據準備、模型訓練、自動機器學習（AutoML）到模型部署和管理的端到端一體化平臺，以提升開發效率與系統易用性。
- 產業需求驅動垂直化發展：面向工業制造、醫療健康、金融風控等具體行業，開始出現結合領域知識的專業化基礎軟件與解決方案，以解決通用平臺難以應對的特定場景問題。
三、面臨的挑戰與未來方向
白皮書同時揭示了當時基礎軟件開發面臨的主要瓶頸：
- 核心技術自主可控壓力：底層框架、編譯器、開發工具等仍對國外開源項目存在較強依賴，存在長期風險。
- 易用性與自動化程度不足：開發流程仍顯復雜，對專業人才依賴度高，AutoML等降低人力成本的技術尚處早期。
- 部署與運維復雜度高：模型在異構、動態的真實環境中部署、更新、監控和保障可靠性仍是普遍難題。
- 標準化與安全性缺失：模型格式、接口、性能評估等方面缺乏統一標準，模型安全與隱私保護機制薄弱。
報告預測基礎軟件將向 “普惠化”（降低使用門檻）、“自動化”（融入更多AutoML與MLOps能力）、“一體化”（云邊端協同管理） 和 “安全可信化” 方向發展。它不僅將繼續作為AI技術創新與應用的“底座”，更將作為推動AI與實體經濟深度融合、賦能千行百業數字化轉型的關鍵基礎設施。
****
2018年中國信通院的這份白皮書，精準地將人工智能基礎軟件開發定位為產業應用爆發的“供給側”核心。其發展軌跡表明，構建強大、自主、開放、易用的基礎軟件生態，是推動我國人工智能產業從技術追趕邁向全面引領的必由之路。
