人工智能作為引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)，其發(fā)展水平已成為衡量國家科技競爭力的重要標(biāo)志。2021年，中國人工智能產(chǎn)業(yè)在政策支持、市場需求和技術(shù)創(chuàng)新的多重驅(qū)動下持續(xù)蓬勃發(fā)展，而人工智能基礎(chǔ)軟件作為整個技術(shù)體系的“底座”和“靈魂”，其重要性日益凸顯。本報(bào)告將聚焦2021年中國人工智能基礎(chǔ)軟件開發(fā)的關(guān)鍵進(jìn)展、核心特征、面臨挑戰(zhàn)與未來展望。

一、 關(guān)鍵進(jìn)展與核心特征

1. 開源生態(tài)日趨繁榮：以百度飛槳（PaddlePaddle）、華為MindSpore、曠視天元（MegEngine）等為代表的國產(chǎn)開源深度學(xué)習(xí)框架持續(xù)迭代，在易用性、功能完備性和性能優(yōu)化上取得顯著進(jìn)步。飛槳已成為國內(nèi)開發(fā)者首選的開源平臺之一，其產(chǎn)業(yè)級模型庫和豐富的工具組件，顯著降低了AI技術(shù)應(yīng)用門檻。開源不僅匯聚了開發(fā)者智慧，也加速了技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化和產(chǎn)業(yè)協(xié)同。
2. 從“框架”到“全棧”的演進(jìn)：基礎(chǔ)軟件的發(fā)展不再局限于單一的深度學(xué)習(xí)框架，而是向覆蓋開發(fā)、訓(xùn)練、部署、運(yùn)維和管理全生命周期的“全棧”體系演進(jìn)。包括模型開發(fā)工具、自動化機(jī)器學(xué)習(xí)（AutoML）平臺、數(shù)據(jù)管理與標(biāo)注工具、推理部署引擎、AI芯片算子庫及驅(qū)動等在內(nèi)的軟件棧不斷完善，致力于為開發(fā)者提供端到端的高效解決方案。
3. 與硬件的協(xié)同優(yōu)化成為焦點(diǎn)：面對多樣化的AI芯片（如GPU、NPU、ASIC等），基礎(chǔ)軟件的核心任務(wù)之一是充分發(fā)揮硬件算力。國內(nèi)企業(yè)大力推進(jìn)軟硬件協(xié)同優(yōu)化，通過定制化的算子庫、編譯優(yōu)化技術(shù)和運(yùn)行時(shí)調(diào)度，提升在國產(chǎn)化芯片上的計(jì)算效率，推動構(gòu)建自主可控的AI算力體系。
4. 大型預(yù)訓(xùn)練模型催生新工具需求：2021年，以“悟道”、“盤古”等為代表的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型取得突破，這對基礎(chǔ)軟件的分布式訓(xùn)練能力、超大模型存儲與加載、高效微調(diào)工具等提出了更高要求，推動了相關(guān)開發(fā)工具和平臺的創(chuàng)新。

二、 面臨的挑戰(zhàn)

1. 生態(tài)構(gòu)建任重道遠(yuǎn)：與國際領(lǐng)先的TensorFlow、PyTorch等框架相比，國產(chǎn)框架的全球開發(fā)者社區(qū)規(guī)模、第三方庫豐富度、學(xué)術(shù)研究采用率仍有提升空間。構(gòu)建一個活躍、自驅(qū)、國際化的開源生態(tài)是長期挑戰(zhàn)。
2. 核心技術(shù)原創(chuàng)性待加強(qiáng)：在底層算法、編譯器、編程模型等核心環(huán)節(jié)，原創(chuàng)性、引領(lǐng)性的技術(shù)創(chuàng)新仍顯不足。部分領(lǐng)域存在對國外技術(shù)路線的跟隨現(xiàn)象。
3. 標(biāo)準(zhǔn)化與互聯(lián)互通存在壁壘：不同企業(yè)的基礎(chǔ)軟件平臺之間，在模型格式、接口標(biāo)準(zhǔn)上尚未完全統(tǒng)一，導(dǎo)致模型遷移和部署成本較高，不利于產(chǎn)業(yè)整體效率提升。
4. 復(fù)合型人才嚴(yán)重短缺：同時(shí)精通底層系統(tǒng)軟件、機(jī)器學(xué)習(xí)算法和硬件架構(gòu)的頂尖人才極為匱乏，成為制約基礎(chǔ)軟件向縱深發(fā)展的關(guān)鍵瓶頸。

三、 未來展望與建議
中國人工智能基礎(chǔ)軟件開發(fā)將呈現(xiàn)以下趨勢：

1. 走向深度融合與普惠：基礎(chǔ)軟件將更深地與行業(yè)知識、具體業(yè)務(wù)場景融合，提供更易用、更智能的低代碼/無代碼開發(fā)體驗(yàn)，真正賦能千行百業(yè)。
2. 軟硬件一體化的自主創(chuàng)新：隨著國產(chǎn)AI芯片的崛起，軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)、深度融合優(yōu)化的全棧自主創(chuàng)新體系將成為核心競爭力所在。
3. 標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程加速：產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界將更積極地推動模型表示、數(shù)據(jù)接口等領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)制定，促進(jìn)工具鏈的互聯(lián)互通和產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展。
4. 安全與可信成為內(nèi)生需求：模型安全、隱私保護(hù)、公平性、可解釋性等可信AI特性將更深度地融入基礎(chǔ)軟件的設(shè)計(jì)與開發(fā)流程。

為此，我們建議：持續(xù)加大對基礎(chǔ)軟件研發(fā)的長期穩(wěn)定投入；鼓勵產(chǎn)學(xué)研合作，攻克關(guān)鍵核心技術(shù)；大力培育開源文化，建設(shè)開放共贏的生態(tài)體系；加快制定行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)協(xié)同；加強(qiáng)跨學(xué)科人才培養(yǎng)，夯實(shí)長遠(yuǎn)發(fā)展根基。

人工智能基礎(chǔ)軟件是筑牢AI產(chǎn)業(yè)大廈的基石。2021年，中國在這一領(lǐng)域取得了扎實(shí)的進(jìn)展，但通往全球領(lǐng)先之路仍充滿挑戰(zhàn)。唯有堅(jiān)持長期主義，聚焦核心技術(shù)創(chuàng)新與生態(tài)建設(shè)，方能在新一輪科技競爭中奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，賦能經(jīng)濟(jì)社會高質(zhì)量發(fā)展。