由白玉蘭開源主辦，聯合多家研究機構、高校及行業領軍企業共同編制的《中國人工智能軟件基礎設施高質量發展報告》正式發布。該報告以“人工智能基礎軟件開發”為核心議題，系統梳理了當前中國在該領域的現狀、成就、關鍵瓶頸與發展路徑，旨在為構建自主可控、安全高效的人工智能軟件基礎設施體系提供洞察與建議。
報告開篇指出，人工智能軟件基礎設施是AI技術規模化應用和產業創新的基石，其核心組成部分包括深度學習框架、開發工具鏈、算法模型庫、數據處理與管理平臺等基礎軟件。在全球科技競爭日趨激烈的背景下，推動人工智能基礎軟件的高質量發展，對于提升中國人工智能產業的核心競爭力、保障技術供應鏈安全具有戰略性意義。
報告深入分析了中國人工智能基礎軟件的發展現狀。一方面，國內在深度學習框架等領域已取得顯著突破，出現了如百度飛槳（PaddlePaddle）、華為MindSpore等具有自主知識產權的代表性產品，形成了與TensorFlow、PyTorch等國際主流框架并存競爭的格局。開源生態建設也日益活躍，吸引了大量開發者參與，加速了技術創新與社區繁榮。另一方面，報告也客觀指出了面臨的挑戰：包括關鍵底層技術與核心工具鏈對國外依賴度仍較高；頂尖人才相對匱乏；產業應用生態的廣度與深度有待加強；開源治理與標準化體系尚需完善等。
針對高質量發展路徑，報告提出了多項核心建議：
- 強化核心技術自主創新：鼓勵加大對編譯器、算子庫、分布式訓練、推理引擎等底層關鍵技術的研發投入，突破性能、效率與易用性瓶頸，提升基礎軟件的原始創新能力。
- 構建繁榮協同的開源生態：倡導更加開放、規范的開源協作模式，通過基金會等中立組織推動產學研用深度融合。加強開源社區運營，吸引和培育全球開發者，形成具有國際影響力的開源項目與社區。
- 深化與產業應用的融合：推動基礎軟件與各行各業，特別是制造業、金融、醫療、科學計算等關鍵領域的深度融合。通過開發行業專用工具包、優化垂直場景性能、建立聯合實驗室等方式，解決實際應用中的痛點，以應用反哺技術迭代。
- 完善人才培養與評價體系：加強高校人工智能及相關基礎軟件課程建設，鼓勵產學研聯合培養。建立尊重技術創新與工程貢獻的多元化人才評價機制，吸引和留住高端人才。
- 推動標準制定與安全保障：積極參與并主導人工智能基礎軟件相關國際國內標準的制定。高度重視基礎軟件的安全性與可靠性，建立從代碼到供應鏈的全生命周期安全治理體系。
報告認為，人工智能基礎軟件的競爭是長期性、系統性的工程。中國需要立足長遠，堅持開放合作與自主創新并重，以扎實的技術根基、健康的開源生態和廣泛的應用落地，穩步推進人工智能軟件基礎設施的高質量、可持續發展，從而為數字經濟與智能社會的建設筑牢“軟實力”底座。
《中國人工智能軟件基礎設施高質量發展報告》的發布，為政策制定者、產業界、學術界提供了寶貴的參考，有望進一步凝聚共識，推動中國在全球人工智能基礎軟件格局中占據更有利的位置。
