人工智能（AI）作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，正深刻改变着生产生活方式与社会治理模式。其技术体系通常分为基础层、技术层与应用层，其中基础层作为AI发展的“地基”，为上层技术提供核心支撑。本报告聚焦于人工智能基础层中的关键组成部分——人工智能基础软件开发，分析其发展现状、市场格局、挑战机遇与未来趋势，旨在为产业发展提供参考。
一、 人工智能基础软件概述
人工智能基础软件是构建、训练、部署和运行AI模型与系统的核心软件平台与工具链，是连接底层硬件算力与上层AI应用的关键“操作系统”和“中间件”。其核心构成主要包括：
- AI框架与开发平台： 如百度的飞桨（PaddlePaddle）、华为的昇思MindSpore、旷视科技的MegEngine等，为开发者提供模型构建、训练和推理的编程接口与工具。
- AI数据管理与处理工具： 用于数据采集、清洗、标注、增强、版本管理和隐私保护的软件系统。
- AI模型开发与部署工具： 包括模型可视化设计工具、自动化机器学习（AutoML）平台、模型压缩与优化工具、以及将模型部署到云端、边缘端或终端的推理引擎和部署平台。
- AI算力管理与调度平台： 负责对底层异构计算资源（GPU、NPU等）进行虚拟化、池化、调度和监控的软件系统，以提高资源利用率。
二、 中国AI基础软件开发现状
1. 政策环境持续利好
国家层面高度重视AI基础软硬件发展。《新一代人工智能发展规划》明确提出要突破基础软硬件瓶颈。“十四五”规划将人工智能置于前沿科技领域的首要位置，强调要打好关键核心技术攻坚战。各地政府也相继出台政策，支持国产AI框架、开源社区和生态建设，为产业发展提供了强有力的政策牵引。
2. 技术体系初步成型，国产框架崛起
中国已初步建立起较为完整的AI基础软件技术体系。以飞桨、MindSpore为代表的开源深度学习框架，在易用性、功能完备性和性能上快速追赶国际主流框架（如TensorFlow、PyTorch），并在某些场景（如产业智能化）形成了差异化优势。它们不仅提供了核心的模型开发能力，还逐步向上构建了模型库、开发套件和产业级模型，向下适配国产AI芯片，形成了软硬协同的“根技术”体系。
3. 市场格局：多元化竞争与生态构建
市场参与者呈现多元化：
科技巨头主导： 百度、华为、阿里巴巴、腾讯等凭借全栈技术能力和丰富应用场景，打造了从芯片到框架到应用的全链路平台。
垂直领域企业深耕： 如专注于计算机视觉的商汤科技（SenseParrots）、旷视科技（MegEngine），在其优势领域提供了深度优化的开发平台和工具。
* 新兴创新力量涌现： 一批初创企业专注于数据治理、MLOps（机器学习运维）、隐私计算等细分工具领域。
竞争焦点已从单一工具提供，转向以框架为核心的开发者生态构建，包括开源社区运营、人才培养、产业赋能等。
4. 应用驱动特征明显
中国庞大的应用市场为AI基础软件提供了丰富的试验场和迭代动力。基础软件的发展紧密围绕智能制造、智慧城市、金融科技、自动驾驶等实体经济的核心需求展开，强调与行业知识的结合，推动AI从“可用”向“好用、易用”发展。
三、 面临的挑战
- 底层核心技术仍存差距： 在AI编译器、底层算子库、高性能通信库等“硬核”技术方面，与全球顶尖水平相比仍有一定差距，影响框架的极致性能和泛化能力。
- 生态系统成熟度有待提升： 国产框架的全球开发者社区规模、第三方库和模型丰富度、与国际学术界的接轨程度，相比PyTorch等仍有提升空间。人才市场上，掌握国产主流框架的开发者比例仍需提高。
- 标准化与互操作性不足： 不同厂商的框架、硬件、工具之间尚未形成统一的规范和标准，导致模型迁移、部署和协同存在壁垒，增加了用户的选择成本和切换成本。
- 商业化模式仍在探索： 基础软件尤其是开源框架，其直接盈利模式尚不清晰，主要依靠带动云服务、硬件销售或行业解决方案来实现商业价值，可持续的独立发展路径需进一步探索。
四、 未来发展趋势与建议
发展趋势：
- 框架走向融合与大一统： 为降低开发复杂度，上层统一编程接口、下层自动适配异构硬件的“统一”或“超级”框架理念将成为趋势。
- MLOps与AI工程化成为焦点： 随着AI大规模落地，覆盖模型全生命周期的MLOps工具链需求激增，推动AI开发从“手工作坊”走向“工业化流水线”。
- 软硬协同深度优化： 针对特定领域（如大模型训练、自动驾驶）和国产算力硬件（如AI芯片），进行“芯片-框架-应用”的垂直整合与深度优化，将成为性能突围的关键。
- 拥抱开源与开放标准： 积极参与国际开源项目，并牵头或共同推动国内AI软件接口、模型格式、数据协议等标准的制定，是构建健康生态的必由之路。
- 面向大模型的基础软件革新： 超大规模预训练模型的兴起，对分布式训练、高效推理、存储与内存管理提出了全新要求，驱动基础软件架构的演进。
发展建议：
- 国家层面加强战略引导与投入： 持续支持底层核心技术的长期攻关，设立国家级开源项目和开放平台，鼓励产学研协同创新。
- 企业层面坚持长期主义与生态共建： 龙头企业需持续投入框架等“根技术”研发，同时以更开放的心态共建生态，避免“烟囱式”发展。中小企业可聚焦细分工具，做深做精。
- 推动标准化与产用互动： 加快制定并推广AI基础软件的互联互通标准，鼓励用户企业（特别是大型国企和重点行业）使用并反馈国产基础软件，形成应用牵引的良性循环。
- 强化人才培养与开源文化： 将国产主流AI框架纳入高校和职业教育课程，壮大本土开发者队伍。培育健康的开源贡献文化，吸引全球智力。
结论
中国人工智能基础软件开发已取得显著进展，国产框架的崛起为产业自主可控奠定了重要基石。在底层技术、生态成熟度和商业化方面仍面临挑战。行业需在政策引导下，坚持软硬协同、应用驱动、生态共建与标准先行的发展路径。通过持续的创新投入和开放的生态协作，中国AI基础软件有望从“跟跑并跑”迈向“并跑领跑”，真正筑牢智能时代的数字根基，赋能千行百业的智能化转型升级。
