人工智能作為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力，其發(fā)展高度依賴于堅(jiān)實(shí)的技術(shù)底座。人工智能基礎(chǔ)層，特別是其中的基礎(chǔ)軟件開發(fā)，是構(gòu)建整個AI產(chǎn)業(yè)生態(tài)的基石。本報(bào)告聚焦2021年中國人工智能基礎(chǔ)軟件開發(fā)領(lǐng)域，深入剖析其發(fā)展現(xiàn)狀、關(guān)鍵趨勢、主要挑戰(zhàn)與未來機(jī)遇。

一、行業(yè)發(fā)展概覽：從“可用”到“好用”的關(guān)鍵躍遷

2021年，中國人工智能基礎(chǔ)軟件的發(fā)展進(jìn)入一個從追求功能“可用”到追求生態(tài)“好用”和性能“卓越”的關(guān)鍵階段。在國家政策引導(dǎo)、市場需求驅(qū)動和資本持續(xù)投入下，基礎(chǔ)軟件的核心地位日益凸顯。這包括機(jī)器學(xué)習(xí)框架、深度學(xué)習(xí)編譯器、AI芯片配套軟件棧、數(shù)據(jù)管理與處理平臺、模型開發(fā)與部署工具鏈等。國產(chǎn)化替代與自主創(chuàng)新成為貫穿全年的主題，眾多科技企業(yè)與研究機(jī)構(gòu)加大投入，力圖在核心工具層構(gòu)建自主可控的技術(shù)體系，減少對國外開源項(xiàng)目的過度依賴。

二、核心領(lǐng)域深度剖析

1. AI框架與開發(fā)平臺：

• 競爭格局深化：以百度飛槳（PaddlePaddle）、華為昇思（MindSpore）為代表的國產(chǎn)主流框架在易用性、產(chǎn)業(yè)適配和生態(tài)建設(shè)上取得顯著進(jìn)展。飛槳持續(xù)降低開發(fā)門檻，深耕產(chǎn)業(yè)場景；昇思依托全棧全場景AI戰(zhàn)略，強(qiáng)化端邊云協(xié)同。兩者與全球主流框架（如TensorFlow、PyTorch）形成了差異化競爭與局部趕超的態(tài)勢。

• 趨勢聚焦：開發(fā)體驗(yàn)的優(yōu)化（動態(tài)圖、自動混合精度、動靜統(tǒng)一）、對大模型訓(xùn)練與推理的專項(xiàng)支持、與國產(chǎn)硬件的深度協(xié)同成為主要發(fā)展方向。

2. AI編譯器與優(yōu)化工具：
隨著AI應(yīng)用向邊緣和終端下沉，以及專用AI芯片的百花齊放，連接上層框架與底層硬件的“編譯器”成為性能瓶頸突破的關(guān)鍵。華為昇騰的CANN、寒武紀(jì)的Cambricon NeuWare、天數(shù)智芯的Skyverse等，均在致力于實(shí)現(xiàn)模型的高效編譯、優(yōu)化與跨平臺部署，提升計(jì)算效率和能效比。該領(lǐng)域技術(shù)壁壘高，是體現(xiàn)軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)能力的核心環(huán)節(jié)。

3. 數(shù)據(jù)管理與處理工具：
高質(zhì)量數(shù)據(jù)是AI的“燃料”。針對數(shù)據(jù)標(biāo)注、清洗、版本管理和隱私保護(hù)的平臺化工具需求旺盛。2021年，自動化、智能化的數(shù)據(jù)流水線工具，以及結(jié)合聯(lián)邦學(xué)習(xí)等隱私計(jì)算技術(shù)的數(shù)據(jù)協(xié)作平臺，成為市場熱點(diǎn)，旨在解決數(shù)據(jù)“獲取難、質(zhì)量差、流通險(xiǎn)”的痛點(diǎn)。

4. 模型開發(fā)與部署運(yùn)維（MLOps）工具：
隨著AI工業(yè)化生產(chǎn)的到來，MLOps理念快速普及。覆蓋模型訓(xùn)練、評估、版本管理、自動化部署、監(jiān)控與持續(xù)迭代的全生命周期管理平臺受到企業(yè)用戶青睞。這類工具幫助企業(yè)將AI模型從實(shí)驗(yàn)室的“藝術(shù)品”轉(zhuǎn)變?yōu)榭煞€(wěn)定運(yùn)行在生產(chǎn)環(huán)境的“工業(yè)品”，是AI規(guī)模化應(yīng)用的必要支撐。

三、市場驅(qū)動因素與挑戰(zhàn)

• 驅(qū)動因素：
• 政策利好：“十四五”規(guī)劃將人工智能列為前沿科技，各地出臺扶持政策，鼓勵基礎(chǔ)軟件創(chuàng)新。

• 產(chǎn)業(yè)需求：傳統(tǒng)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型深入，對定制化、可落地的AI解決方案提出更高要求，倒逼基礎(chǔ)軟件提供更強(qiáng)大的支撐能力。

• 技術(shù)演進(jìn)：大模型、AI科學(xué)計(jì)算等新范式對基礎(chǔ)軟件的算力調(diào)度、分布式訓(xùn)練和內(nèi)存管理提出了前所未有的挑戰(zhàn)與機(jī)遇。

• 安全自主：供應(yīng)鏈安全與科技自立自強(qiáng)的國家戰(zhàn)略，為國產(chǎn)基礎(chǔ)軟件提供了廣闊的替代空間和發(fā)展窗口。

• 主要挑戰(zhàn)：
• 生態(tài)壁壘：全球主流框架已形成強(qiáng)大的開發(fā)者生態(tài)和學(xué)術(shù)研究慣性，國產(chǎn)框架在吸引全球開發(fā)者和構(gòu)建活躍社區(qū)方面仍需時間。

• 人才稀缺：兼具深厚系統(tǒng)軟件功底和AI算法理解能力的復(fù)合型人才極度短缺。

• 技術(shù)成熟度：在極端性能優(yōu)化、超大規(guī)模集群訓(xùn)練的穩(wěn)定性和效率方面，與國際頂尖水平仍存在差距。

• 商業(yè)變現(xiàn)：基礎(chǔ)軟件開源模式與商業(yè)化盈利之間的平衡仍處于探索期。

四、未來展望與建議

中國人工智能基礎(chǔ)軟件開發(fā)將呈現(xiàn)以下趨勢：

1. 垂直整合與軟硬一體：針對特定場景（如自動駕駛、生物計(jì)算）的軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)將更為普遍，基礎(chǔ)軟件與芯片、服務(wù)器的綁定將更深。
2. 開源與開放成為主流：通過開源構(gòu)建生態(tài)、確立標(biāo)準(zhǔn)，將成為基礎(chǔ)軟件擴(kuò)大影響力的核心路徑。
3. 智能化與自動化：AI技術(shù)將反哺基礎(chǔ)軟件開發(fā)，出現(xiàn)更多用于開發(fā)AI的AI工具，如自動代碼生成、智能調(diào)試與性能調(diào)優(yōu)。
4. 聚焦“落地最后一公里”：工具鏈將更加關(guān)注模型的輕量化、部署簡易性和運(yùn)維成本，切實(shí)降低企業(yè)應(yīng)用門檻。

發(fā)展建議：
對企業(yè)：應(yīng)結(jié)合自身業(yè)務(wù)場景，積極參與國產(chǎn)基礎(chǔ)軟件生態(tài)，利用其定制化優(yōu)勢，同時建立內(nèi)部的AI工程化能力。
對開發(fā)者：關(guān)注國產(chǎn)框架特性，積累全棧開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，成為連接算法與系統(tǒng)的橋梁型人才。
* 對行業(yè)：需加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研合作，共同攻克核心技術(shù)難題；鼓勵形成健康的分工協(xié)作生態(tài)，避免重復(fù)造輪子和惡性競爭。

總而言之，2021年是中國人工智能基礎(chǔ)軟件夯實(shí)基礎(chǔ)、尋求突破的關(guān)鍵一年。盡管前路挑戰(zhàn)重重，但在巨大的市場潛力、堅(jiān)定的國家意志和活躍的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新共同推動下，該領(lǐng)域正穩(wěn)步邁向更加自主、成熟和繁榮的新階段，為上層AI應(yīng)用創(chuàng)新提供源源不斷的底層動力。