人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，其基础软件的自主可控是国家科技竞争力和产业安全的关键所在。当前，我国在人工智能算法与应用层面发展迅速，但在基础软件领域，如深度学习框架、编译器、开发工具链、底层算子库等核心环节，仍存在明显短板，对国外开源生态存在较高依赖。面对这一现状，亟需从战略、技术、生态、人才等多个维度系统推进，构建自主、安全、繁荣的人工智能基础软件体系。
一、明确战略定位，加大长期投入
人工智能基础软件的研发具有投入大、周期长、见效慢的特点，需要国家从顶层设计上进行长远布局。
- 纳入国家战略：将人工智能基础软件提升到与操作系统、数据库同等重要的基础软件地位，在国家科技重大专项、重点研发计划中设立长期、稳定的支持项目。
- 鼓励企业主导：发挥领军科技企业的创新主体作用，支持其设立基础软件研究院，进行前瞻性、高风险的核心技术攻关。通过税收优惠、研发补贴等方式，鼓励企业向“硬科技”和底层技术投入。
- 构建多元投入机制：形成政府引导、企业为主、社会资本参与的多元化投入格局，对开源基金会、非营利研究机构等进行支持，保障基础研发的持续性和稳定性。
二、聚焦核心技术，突破关键瓶颈
摆脱对国外框架的深度依赖，必须掌握从底层硬件到上层应用的垂直整合能力。
- 深耕自主深度学习框架：集中力量优化和完善已有的国产框架（如百度飞桨PaddlePaddle、华为MindSpore等），不仅在易用性和功能丰富度上追赶，更要在性能（尤其是分布式训练与推理效率）、跨平台部署能力、对新型硬件（如AI芯片、类脑计算）的支持上实现超越。
- 强化底层算子与编译器：针对国产AI芯片，开发高性能、自动化的算子库和编译器。这是连接芯片硬件与上层框架的“桥梁”，是发挥硬件算力潜力的关键。需在自动算子生成、图优化、混合精度编译等方向取得突破。
- 布局下一代AI开发工具链：面向大模型开发与部署、科学计算、机器人等新兴领域，提前布局开发、调试、调优、部署、监控一体化的全栈工具链，降低开发门槛，提升生产效率。
三、构建开放协同的产业生态
基础软件的成败最终取决于生态的繁荣程度。
- 坚定拥抱开源：以更加开放、自信的姿态运营国产开源项目。建立符合国际规范的开源治理体系，吸引全球开发者参与。鼓励国内企业将自研的优秀基础软件组件开源，回馈社区。
- 推动“软硬协同”标准化：联合芯片厂商、硬件设备商、软件开发商、高校及科研机构，共同制定AI软硬件接口、数据格式、性能评测等标准，打破技术壁垒，降低适配成本，形成统一开放的产业生态。
- 打造示范应用与标杆案例：在智能制造、智慧城市、生物医药等优势行业领域，优先使用国产基础软件栈，通过真实的业务场景打磨产品，形成一批可复制、可推广的成功案例，增强市场信心。
四、夯实人才根基，培育创新土壤
人才是基础软件发展的第一资源。
- 改革教育体系：在高校计算机、软件工程等专业中，加强系统软件、编译原理、计算机体系结构等基础课程，开设人工智能系统专题课程。鼓励高校使用国产平台进行教学和科研。
- 强化产学研融合：设立校企联合实验室和人才培养基地，让学生早期接触产业真实问题。设立专项奖学金、举办系统竞赛（如操作系统、编译器等），激励学生投身基础软件领域。
- 引育高端人才：在全球范围内吸引和汇聚系统软件、编译器、高性能计算等领域的顶尖科学家和工程师。在国内营造尊重“工匠精神”、鼓励“坐冷板凳”的创新文化，让人才能够潜心钻研关键技术。
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补齐人工智能基础软件的短板，是一场关乎未来智能时代发展主动权的攻坚战。它并非一朝一夕之功，需要战略定力、持续投入、开放合作和厚植人才。唯有打通从硬件到软件、从技术到生态、从研发到应用的全链条，我国才能在人工智能的基石上筑起自主可控的摩天大厦，真正实现从“应用创新”到“基础创新”的跨越，为数字经济发展和国家现代化筑牢根基。
