随着全球数字化、智能化浪潮的加速推进，人工智能已成为推动新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力。在这一宏观背景下，作为支撑人工智能技术落地与应用的关键基石，人工智能软件基础设施的高质量发展，对于提升我国在全球科技竞争中的地位、赋能千行百业智能化转型具有至关重要的战略意义。本报告聚焦于人工智能软件基础设施，特别是其在支撑人工智能应用软件开发层面的高质量发展现状、挑战与未来路径。
一、 人工智能软件基础设施的内涵与核心价值
人工智能软件基础设施，是指为人工智能技术的研发、部署、运行和管理提供通用性、基础性支撑的软件平台、框架、工具链及服务体系的统称。它主要包括：
- 计算框架与开发平台：如深度学习框架（TensorFlow, PyTorch及其国产化版本）、机器学习平台，为算法模型的设计、训练与优化提供底层编程环境。
- 模型与算法库：预训练大模型、行业专用模型库、开源算法集合，显著降低应用开发的起点和技术门槛。
- 开发与部署工具链：涵盖从数据标注、模型训练、压缩、编译、到部署、监控、迭代的全生命周期管理工具。
- AI云服务与中间件：以云服务形式提供的AI能力（如计算机视觉、自然语言处理API）以及连接底层算力与上层应用的调度、管理中间件。
其核心价值在于，通过标准化、模块化和服务化的方式，将复杂的底层技术封装成易用、可靠的组件，使人工智能应用软件开发人员能够聚焦于业务逻辑与场景创新，从而大幅提升开发效率、降低技术成本、加速AI应用的规模化落地。
二、 支撑应用软件开发的高质量发展现状
我国在人工智能软件基础设施领域取得了长足进步，为应用生态繁荣奠定了坚实基础：
- 自主创新生态初步形成：国内科技企业、高校及科研机构积极投入，推出了百度飞桨（PaddlePaddle）、华为MindSpore、清华计图（Jittor）等一批具有自主知识产权的深度学习框架，并构建了相对完整的工具链和社区生态，用户量与开发者活跃度持续增长。
- 大模型驱动基础设施升级：以预训练大模型为代表的技术突破，正在重塑软件基础设施的形态。国产大模型不仅提供了强大的通用智能底座，其配套的微调工具、提示工程平台和模型即服务（MaaS）模式，正成为新一代应用开发的核心基础设施。
- 垂直行业平台加速渗透：针对工业、医疗、金融、城市治理等特定领域，涌现出一批集成了行业知识、数据特性和业务流程的AI开发平台，实现了基础设施与行业场景的深度耦合，提升了应用开发的针对性和实效性。
- 开源开放成为主流模式：国内主导的开源项目与国际主流社区互动增强，通过开源协作汇聚创新力量，促进了技术标准化、知识共享和人才培养，为应用开发提供了丰富的“工具箱”。
三、 面临的主要挑战与瓶颈
在迈向高质量发展的道路上，我国人工智能软件基础设施仍面临一系列挑战：
- 底层核心技术依赖与生态壁垒：在部分高端AI芯片的配套软件栈、核心算法库等方面仍存在对外依赖。全球主流框架生态已形成较高壁垒，国产框架在海外开发者吸引、国际化生态构建上仍需持续努力。
- 软硬件协同优化不足：针对国产AI芯片的深度适配与性能优化仍有提升空间，软硬件一体化的协同设计能力有待加强，以充分发挥异构算力的潜能。
- 易用性与企业级能力待提升：相较于顶尖水平，部分国产工具在开发体验、调试便利性、企业级部署的可靠性、安全性和可维护性方面尚有差距，影响其在复杂核心生产环境的广泛应用。
- 标准体系与安全治理滞后：AI模型开发、测评、部署的标准化体系尚不健全，数据安全、隐私保护、算法公平性与可解释性等治理要求如何融入基础设施层面，仍需系统性的解决方案。
四、 推动高质量发展的策略建议
为构建安全可控、创新引领、高效易用的人工智能软件基础设施，更好赋能人工智能应用软件开发，建议从以下方面着力：
- 强化自主核心能力，构建协同创新体系：持续加大对基础框架、编译器、编程语言等根技术的研发投入，鼓励产学研用联合攻关。支持国产软硬件开展从架构设计到应用落地的全栈优化，打造具有国际竞争力的技术组合。
- 深化场景驱动，完善行业级基础设施：鼓励基于国产基础软件，面向智能制造、智慧医疗、科学计算等国家重大需求与优势行业，打造深度适配的行业AI平台和解决方案，形成“基础设施-行业平台-场景应用”的良性循环。
- 培育繁荣开源生态，加强国际交流合作：积极主导和参与国际开源项目，建设更具吸引力的开源社区，完善开发者支持体系。在保障安全的前提下，推动技术接口、数据格式、测评基准的互联互通，融入全球创新网络。
- 健全标准与治理框架，筑牢安全发展基石：加快制定人工智能软件基础设施的技术标准、测评规范和治理指南。将安全、可信、可控的理念内置于基础设施的设计之中，开发内置隐私计算、算法审计、鲁棒性增强等功能的工具组件。
- 加大人才培养与产业推广力度：将国产AI软件工具全面纳入高等教育和职业培训体系，举办高水平开发竞赛与产业实践。通过试点示范、采购引导等措施，推动优质基础设施在关键行业和广大中小企业的规模化应用。
结论
人工智能软件基础设施的高质量发展，是激活我国人工智能应用创新潜能、夯实数字经济发展底座的战略支撑。当前正处于从“可用”向“好用”、“领先”迈进的关键时期。唯有坚持自立自强与开放合作并举，以应用需求为牵引，以技术创新为内核，以生态建设为纽带，方能构建起支撑千行百业智能化升级的坚实软件基座，推动我国从人工智能应用大国向人工智能技术强国稳步迈进，为经济社会高质量发展注入强劲的智能动能。
