随着人工智能技术从学术探索走向产业应用，其底层软件栈，特别是开源软件生态，已成为决定技术发展深度与广度的关键基石。近期发布的《中国人工智能开源软件发展白皮书》，将目光聚焦于人工智能基础软件这一核心领域，系统梳理了其发展脉络、现状挑战与未来趋势，为中国在这一战略高地的布局与发展提供了重要参考。
人工智能基础软件，通常指支撑人工智能模型开发、训练、部署、管理和应用全流程的一系列底层软件与工具。它构成了连接硬件算力、海量数据与上层智能应用之间的“操作系统”和“中间件”，其成熟度直接影响着人工智能技术的研发效率、创新速度与产业化水平。白皮书明确指出，开源模式已成为该领域发展的主流范式与核心驱动力。从全球范围看，以TensorFlow、PyTorch等为代表的深度学习框架，以及Kubernetes、Docker等云原生技术，共同构建了当前人工智能研发与应用的基础设施。
白皮书深入剖析了中国在人工智能基础软件开源领域的现状与成就。一方面，国内产学研各界积极参与全球开源生态，贡献代码、共建社区，并在部分细分领域（如特定场景的推理框架、模型压缩工具、联邦学习平台等）形成了具有自主特色和影响力的开源项目。另一方面，一批由国内企业或机构主导的开源基础软件项目正在加速成长，它们致力于解决大规模分布式训练、端边云协同、软硬协同优化等实际产业难题，展现出强大的创新活力与工程能力。开源不仅降低了技术使用门槛，加速了知识扩散与人才培养，更通过开放协作的模式，有效汇聚了全球智慧，推动技术快速迭代。
白皮书也清醒地指出了当前面临的挑战。在最具战略意义的深度学习框架等核心基础软件层，国际主流框架仍占据主导地位，其形成的技术标准、开发者习惯和生态系统具有强大的惯性。基础软件的技术栈长、复杂度高，需要长期、持续且高强度的投入，对人才、资金和工程能力提出了极高要求。开源治理、知识产权、供应链安全等问题日益凸显，如何构建健康、可持续、安全可控的开源生态，是需要深入思考的战略议题。
白皮书为人工智能基础软件的开源发展勾勒出清晰路径。一是坚持开源开放，深化协同创新。 鼓励企业、高校、科研机构在开源许可下共享核心基础软件成果，通过基金会等中立组织推动社区共建，避免重复造轮子，形成发展合力。二是瞄准核心突破，攻坚关键软件。 集中资源在深度学习框架、AI编译器、大规模训练系统、AI芯片软件栈等“根技术”上进行长期投入，力争实现从跟跑、并跑到领跑的转变。三是推动应用牵引，繁荣产业生态。 紧密结合智能制造、自动驾驶、科学计算等重大应用场景的需求，驱动基础软件的功能优化与性能提升，并通过丰富的工具链、模型库和服务，降低AI应用开发难度，赋能千行百业。四是健全开源治理，保障安全发展。 建立符合国情的开源合规与安全评估体系，积极参与国际开源规则制定，在充分融入全球生态的提升对关键开源供应链的风险识别与应对能力。
总而言之，《中国人工智能开源软件发展白皮书》的发布，标志着中国人工智能产业正将目光投向更底层、更核心的技术疆域。人工智能基础软件的开源发展，不仅是技术进步的必然要求，更是构建自主可控、繁荣健壮AI产业生态的战略支点。唯有筑牢基础软件这一“地基”，才能支撑起人工智能技术大厦的巍然屹立，并在全球智能时代的竞争中赢得主动与未来。
