瞭望丨左右人工智能生态的根技术 我国人工智能基础软件发展现状与未来路径

人工智能（AI）的浪潮正席卷全球，其发展高度依赖于底层的基础软件栈。这些基础软件，如深度学习框架、编译器、算子库、开发工具链等，构成了AI技术体系的“根技术”与“操作系统”，深刻左右着整个产业的生态格局、技术路线和创新能力。我国在应用层面成果斐然，但在决定长期竞争力的AI基础软件领域，发展现状如何，又面临哪些机遇与挑战？

一、AI基础软件：生态命脉与战略制高点

AI基础软件是连接底层芯片算力与上层AI应用的桥梁与核心载体。它决定了算法研发的效率、模型运行的性能以及整个技术栈的自主可控程度。全球AI生态的竞争，很大程度上是基础软件平台及其生态体系的竞争。例如，谷歌的TensorFlow和Meta的PyTorch两大主流深度学习框架，凭借先发优势、活跃社区和丰富模型库，构建了强大的生态壁垒，吸引了全球绝大多数开发者和研究者，深刻影响着算法创新方向。

因此，发展自主可控、技术先进、生态繁荣的AI基础软件，不仅是突破“卡脖子”环节、保障AI产业链安全的关键，更是我国能否从AI应用大国迈向AI科技强国，在未来智能时代掌握规则制定权与产业主导权的战略制高点。

二、我国发展现状：从破局起步到局部领先，生态建设任重道远

在国家战略引导和产业界共同努力下，我国在AI基础软件领域取得了显著进展，呈现出“重点突破、多元发展、生态初建”的格局。

1. 深度学习框架：形成“双雄”引领格局。 百度的飞桨（PaddlePaddle）和华为的昇思MindSpore已成为国内自主深度学习框架的杰出代表。飞桨是国内最早开源、功能最全的产业级深度学习平台之一，在开发便捷性、产业落地适配方面积累了显著优势，已凝聚数百万开发者。昇思MindSpore主打“全场景AI”和“原生支持昇腾算力”，在科学计算、大模型训练等场景展现出特色性能。两者均已进入全球主流框架行列，打破了国外产品的绝对垄断。

1. 算子库与编译器：与硬件协同深度优化。 围绕国产AI芯片（如华为昇腾、寒武纪思元等），国内厂商配套开发了高性能算子库（如CANN）、编译器等基础软件，致力于最大化释放国产算力潜能。这些软件与硬件耦合紧密，在特定场景下已达到国际先进水平，是软硬件协同创新的重要成果。

1. 工具链与平台：面向场景持续丰富。 模型开发工具、可视化调试工具、自动化部署工具以及AI开发平台（如百度BML、华为ModelArts等）不断完善，降低了AI技术应用门槛，赋能千行百业。

挑战依然严峻：

• 生态影响力仍需提升： 与国际顶级框架相比，我国框架的全球开发者基数、学术研究采用率、第三方模型与工具丰富度仍有差距。构建全球性开源生态是一个长期过程。
• 全栈技术纵深待加强： 在更底层、更通用的编译器、编程语言、系统软件等领域，积累相对薄弱，原始创新不足。
• 产业协同有待深化： 芯片、框架、应用等各环节间的标准互通、适配优化仍需加强，以形成合力。
• 顶尖人才短缺： 基础软件研发需要深厚的技术功底和长期投入，相关顶尖人才储备不足。

三、未来路径：聚焦核心、开放协同、筑牢根基

面向推动我国AI基础软件高质量发展，需多措并举：

1. 坚定长期投入，攻坚核心底层技术。 鼓励和支持龙头企业、科研机构持续投入资源，不仅在应用框架上保持领先，更要向操作系统、编程模型、底层编译等“深水区”进军，争取原创性突破。

1. 繁荣开源生态，构建全球影响力。 以更加开放的心态运营自主开源项目，积极参与国际开源社区与标准组织。通过提供卓越体验、优质文档、丰富案例和激励计划，吸引全球开发者共建共享，是生态做大的不二法门。

1. 深化软硬协同，打造一体化优势。 推动AI芯片厂商、基础软件开发商、整机厂商和大型应用方紧密合作，开展从架构设计到应用落地的全栈联合优化，形成具有差异化竞争力的软硬件一体化解决方案。

1. 强化人才培养与引进。 加强高校相关课程建设，鼓励产学研联合培养；优化环境，吸引全球顶尖基础软件人才来华工作交流。

1. 拓展前沿与融合场景。 积极布局面向大模型、科学智能（AI for Science）、机器人、自动驾驶等前沿领域的基础软件创新，同时深化与云计算、大数据等基础软件的融合。

结论

左右人工智能生态的根技术之争，是一场关乎未来科技产业主导权的持久战。我国在AI基础软件领域已成功破局，站上了重要的起跑线，但远未到高枕无忧之时。唯有保持战略定力，坚持自主创新与开放生态并重，持续深耕核心技术，广泛凝聚全球智慧，才能筑牢人工智能发展的软件根基，最终在智能时代的浪潮中立于不败之地。