2018年，中國信息通信研究院發(fā)布的《人工智能發(fā)展白皮書（產(chǎn)業(yè)應(yīng)用篇）》中，對(duì)人工智能基礎(chǔ)軟件開發(fā)進(jìn)行了深入剖析。該報(bào)告指出，基礎(chǔ)軟件作為人工智能技術(shù)落地和產(chǎn)業(yè)賦能的核心支撐，其發(fā)展水平直接關(guān)系到整個(gè)AI生態(tài)的成熟度與應(yīng)用廣度。

白皮書強(qiáng)調(diào)，人工智能基礎(chǔ)軟件主要包括框架、庫、工具鏈及開發(fā)平臺(tái)等，它們共同構(gòu)成了從算法研發(fā)到模型部署的全鏈路技術(shù)底座。2018年前后，全球范圍內(nèi)以TensorFlow、PyTorch等為代表的深度學(xué)習(xí)框架競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈，而國內(nèi)企業(yè)如百度（PaddlePaddle）、華為（MindSpore）等也開始積極布局自主可控的底層框架，旨在降低開發(fā)門檻、提升研發(fā)效率，并逐步構(gòu)建從芯片到應(yīng)用的全棧能力。

在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用層面，基礎(chǔ)軟件的成熟推動(dòng)了人工智能在金融、醫(yī)療、制造、交通等領(lǐng)域的快速滲透。例如，通過標(biāo)準(zhǔn)化的開發(fā)工具和預(yù)訓(xùn)練模型，企業(yè)能夠更便捷地開發(fā)智能風(fēng)控系統(tǒng)、醫(yī)學(xué)影像輔助診斷工具或工業(yè)質(zhì)檢解決方案，加速了AI技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室走向規(guī)?；逃谩０灼瑫r(shí)提醒，我國在基礎(chǔ)軟件領(lǐng)域仍面臨核心技術(shù)依賴度高、生態(tài)建設(shè)滯后、復(fù)合型人才短缺等挑戰(zhàn)。

報(bào)告建議加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研協(xié)同，鼓勵(lì)開源創(chuàng)新，完善標(biāo)準(zhǔn)體系，并注重與硬件、數(shù)據(jù)、安全等環(huán)節(jié)的協(xié)同發(fā)展，以夯實(shí)人工智能產(chǎn)業(yè)長(zhǎng)期健康的軟件根基。2018年的這份白皮書，不僅為當(dāng)時(shí)的基礎(chǔ)軟件開發(fā)繪制了清晰的產(chǎn)業(yè)圖譜，也為后續(xù)數(shù)年AI技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合奠定了重要的戰(zhàn)略思考基礎(chǔ)。