2017年，在中國浙江烏鎮舉行的第四屆世界互聯網大會上，一份備受矚目的《2017全球人工智能發展報告》正式發布。該報告全面梳理了全球人工智能（AI）的發展態勢、關鍵技術突破、產業應用現狀與未來趨勢，其中，人工智能基礎軟件開發被置于重要位置，成為報告深入剖析的核心領域之一，標志著該領域正從技術探索邁向產業構建的關鍵階段。
報告指出，人工智能的第三次浪潮正以前所未有的深度和廣度席卷全球，其核心驅動力不僅在于算法的創新與數據的積累，更在于支撐算法高效運行、數據價值充分釋放的基礎軟件生態。基礎軟件，包括深度學習框架、算法庫、開發工具、模型管理與部署平臺等，構成了AI技術研發與產業應用的“操作系統”和“基礎設施”。
在2017年的發展階段，全球AI基礎軟件開發呈現出幾個鮮明特點：
- 開源生態主導創新：以谷歌的TensorFlow、Facebook的PyTorch（當時已嶄露頭角）、百度的PaddlePaddle等為代表的開源深度學習框架成為全球AI研發的基石。它們極大地降低了AI模型開發的門檻，吸引了全球數百萬開發者參與共建，加速了技術迭代與應用落地。報告強調，開源不僅是技術協作模式，更成為企業構建生態、爭奪標準話語權的戰略核心。
- 從工具到平臺化服務演進：基礎軟件不再僅僅是孤立的開發工具，而是向著一體化、云原生的AI開發與服務平臺演進。各大科技巨頭和初創企業競相推出集數據處理、模型訓練、調優、部署、監控于一體的全棧式平臺（如AWS SageMaker、Google AI Platform等雛形或已推出），旨在為企業和開發者提供端到端的AI解決方案，簡化復雜流程。
- 硬件與軟件協同優化成為關鍵：隨著AI計算任務復雜度的提升，專用于AI計算的芯片（如GPU、TPU、FPGA及各類ASIC）蓬勃發展。報告指出，基礎軟件開發必須與底層硬件架構進行深度協同優化，以最大化發揮計算效能。針對特定硬件優化的算子庫、編譯器等軟件層變得至關重要，成為提升AI系統整體性能的瓶頸突破點。
- 關注易用性與標準化：為了推動AI技術向更廣泛的行業滲透，基礎軟件的易用性、可解釋性和標準化受到空前重視。開發更加友好的高級API、可視化建模工具，以及推動模型格式、接口的標準化，旨在讓非AI專家（如領域工程師）也能高效利用AI能力，同時促進模型在不同平臺間的遷移和復用。
- 安全與倫理考量初現：報告亦前瞻性地指出，隨著AI系統日益深入社會經濟生活，基礎軟件開發中需要開始嵌入對安全性、魯棒性、公平性和可追溯性的考量。如何開發出能防御對抗攻擊、避免偏見、確保決策透明的AI系統，成為基礎軟件設計的新課題。
《2017全球人工智能發展報告》通過對全球AI基礎軟件開發的深度掃描，揭示了該領域正從早期的學術研究工具，快速演變為支撐智能經濟的關鍵產業層。它不僅是技術競爭的焦點，更是未來國家與企業間在人工智能時代構筑核心競爭力、獲取產業鏈主導權的戰略高地。報告的發布，為全球政策制定者、產業界和學術界理解AI發展趨勢、布局關鍵環節提供了重要的參考依據，也預示著AI基礎軟件將進入一個更加繁榮、但也競爭更加激烈的快速發展期。
