人工智能基礎軟件作為支撐AI技術研發、部署與應用的核心“根技術”，是左右全球人工智能生態格局的關鍵所在。我國在人工智能基礎軟件開發方面取得了長足進步，正從應用層創新向底層技術深耕轉型，逐步構建起自主可控的軟件生態體系。

在深度學習框架領域，我國已涌現出如百度的飛槳（PaddlePaddle）、華為的MindSpore、曠視科技的MegEngine等一批具有國際影響力的開源框架。其中，飛槳已成為國內應用最廣泛的深度學習平臺，其開發便捷性、產業適配度及中文社區生態頗具優勢；MindSpore則憑借全場景協同、端邊云統一架構的特色，在昇騰芯片生態中扮演關鍵角色。這些框架正逐步打破TensorFlow、PyTorch等國外框架的壟斷，為我國AI技術研發提供了底層支撐。

在AI開發工具鏈與平臺方面，我國企業積極布局MLOps（機器學習運維）、自動化機器學習（AutoML）、模型壓縮與推理優化等工具軟件。阿里云、騰訊云、華為云等均推出了涵蓋數據標注、模型訓練、部署監控的全棧AI開發平臺，降低了AI應用門檻。針對特定場景的AI基礎軟件也在加速發展，如自動駕駛領域的仿真測試平臺、生物計算領域的藥物研發工具等。

我國人工智能基礎軟件發展仍面臨挑戰。核心算法庫與算力庫的原創性不足，部分底層算子仍依賴CUDA等國外生態；硬件適配與異構計算支持能力有待加強，軟硬協同優化尚未形成體系化優勢；開源社區的國際影響力與開發者生態建設仍需長期投入，高端人才儲備相對薄弱。

我國需從三方面持續發力：一是加大基礎研究投入，鼓勵數學、計算機科學等底層理論的創新突破；二是深化產學研用協同，推動基礎軟件與芯片、操作系統、行業應用的深度融合；三是構建開放共贏的開源生態，通過標準制定、人才培養與國際合作，提升我國在全球AI軟件生態中的話語權。

我國人工智能基礎軟件已從“跟跑”進入“并跑”階段，在部分領域實現局部領先。只有牢牢掌握基礎軟件這一“根技術”，才能在未來智能時代真正掌握生態主導權，為數字經濟發展筑牢根基。