人工智能（AI）作為新一輪科技革命和產業變革的核心驅動力，正深刻改變著全球經濟發展格局。我國高度重視AI產業的發展，在政策扶持、技術研發和產業應用等方面取得顯著進展。2021年，中國人工智能基礎層行業持續高速增長，其中基礎軟件開發作為核心技術支撐，展現出蓬勃活力和巨大潛力。
人工智能基礎軟件是構建AI系統的基礎設施，主要包括機器學習框架、數據處理工具、模型開發平臺和分布式計算系統等。這些軟件為上層應用提供算法實現、數據處理、模型訓練和部署能力，是AI產業鏈的關鍵環節。2021年，我國AI基礎軟件在開源生態、技術創新和產業應用方面取得重要突破。
在開源框架領域，百度飛槳（PaddlePaddle）、華為MindSpore等國產框架持續迭代，用戶規模和開發者社區快速擴張。飛槳作為國內領先的深度學習平臺，已服務超過400萬開發者，覆蓋工業、農業、醫療等多個行業。與此國際主流框架如TensorFlow和PyTorch在國內市場仍占重要地位，但國產框架在適配本土場景和安全可控方面優勢明顯。
數據處理和模型開發工具方面，2021年見證了AI開發平臺的普及化趨勢。阿里云、騰訊云、華為云等云服務商推出全棧AI開發平臺，提供從數據標注、模型訓練到推理部署的一站式服務。這些平臺降低了AI應用的技術門檻，推動了AI技術在中小企業的落地。
分布式計算和硬件協同優化成為2021年的技術熱點。隨著大模型時代的到來，AI訓練對計算資源的需求呈指數級增長。國內企業積極研發分布式訓練框架和異構計算技術，提升AI系統的性能和能效。例如，百度的ERNIE 3.0 Titan模型參數規模達到2600億，展現了我國在大模型訓練方面的技術實力。
政策環境方面，2021年國家發布《新一代人工智能發展規劃》中期評估報告，強調加強基礎軟件研發和開源生態建設。各地政府推出專項扶持政策，鼓勵企業加大AI基礎軟件投入，培育具有國際競爭力的AI軟件產品。
盡管取得顯著進展，我國AI基礎軟件發展仍面臨挑戰：核心算法與框架的創新性不足，高端人才短缺，產業鏈協同不夠緊密。隨著AI與各行業深度融合，基礎軟件將向標準化、自動化和安全可信方向演進。企業需加強核心技術攻關，構建開放合作生態，推動中國AI基礎軟件在全球市場中占據更重要的位置。
