2018年，中國信息通信研究院（以下簡稱“中國信通院”）發(fā)布的《人工智能發(fā)展白皮書（產(chǎn)業(yè)應用篇）》中，對人工智能基礎軟件開發(fā)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(guī)模化產(chǎn)業(yè)應用的“操作系統(tǒng)”和“使能器”，其發(fā)展水平直接決定了整個AI產(chǎn)業(yè)生態(tài)的成熟度與創(chuàng)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(fā)、模型訓練、部署運行和系統(tǒng)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(fā)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(huán)境與接口，極大地降低了AI開發(fā)的技術門檻。
- 數(shù)據(jù)管理與處理工具：涵蓋數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)這一“AI燃料”的有效供給。
- 模型部署與運維平臺：實現(xiàn)訓練后模型在不同硬件環(huán)境（云、邊、端）的高效部署、版本管理、性能監(jiān)控與持續(xù)優(yōu)化，是AI能力產(chǎn)品化的關鍵環(huán)節(jié)。
- 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(yōu)化后的算法組件和中間服務，加速應用開發(fā)。
二、2018年的發(fā)展態(tài)勢與關鍵洞察
報告指出，2018年中國AI基礎軟件生態(tài)呈現(xiàn)以下特點：
- 開源主導與生態(tài)競爭：全球范圍內(nèi)，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(fā)者生態(tài)。國內(nèi)企業(yè)如百度（飛槳）、華為（MindSpore）等也積極布局開源框架，爭奪生態(tài)主導權。
- 軟硬件協(xié)同優(yōu)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(xié)同優(yōu)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(zhàn)。
- 從“工具鏈”到“全棧平臺”演進：領先的廠商正致力于提供從數(shù)據(jù)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(fā)效率與系統(tǒng)易用性。
- 產(chǎn)業(yè)需求驅動垂直化發(fā)展：面向工業(yè)制造、醫(yī)療健康、金融風控等具體行業(yè)，開始出現(xiàn)結合領域知識的專業(yè)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(zhàn)與未來方向
白皮書同時揭示了當時基礎軟件開發(fā)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(fā)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(fā)流程仍顯復雜，對專業(yè)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(tài)的真實環(huán)境中部署、更新、監(jiān)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(tǒng)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(xié)同管理） 和 “安全可信化” 方向發(fā)展。它不僅將繼續(xù)作為AI技術創(chuàng)新與應用的“底座”，更將作為推動AI與實體經(jīng)濟深度融合、賦能千行百業(yè)數(shù)字化轉型的關鍵基礎設施。
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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(fā)定位為產(chǎn)業(yè)應用爆發(fā)的“供給側”核心。其發(fā)展軌跡表明，構建強大、自主、開放、易用的基礎軟件生態(tài)，是推動我國人工智能產(chǎn)業(yè)從技術追趕邁向全面引領的必由之路。
