2021年，中國人工智能基礎軟件生態在技術創新、產業應用和開源協同等多個維度展現出蓬勃生機。根據中國信息通信研究院發布的《人工智能基礎設施發展態勢報告》，我國AI基礎軟件正從“可用”向“好用”邁進，成為驅動產業智能化轉型的關鍵引擎。

核心框架體系日益完善，形成覆蓋開發全流程的技術棧。從底層的深度學習框架（如百度飛槳、華為MindSpore）到中層的模型開發平臺，再到上層的AI應用部署工具，國產基礎軟件實現了從訓練推理到部署運維的全鏈路支撐。飛槳作為國內首個開源開放的產業級深度學習平臺，已凝聚超過406萬開發者，服務了15.7萬家企事業單位；華為MindSpore堅持“AI算法即代碼”設計理念，在昇騰芯片生態中展現出軟硬協同優勢。

開發模式迎來三大轉變：從“工具鏈”向“操作系統”演進，基礎軟件不再局限于單一功能模塊，而是構建起涵蓋數據標注、模型訓練、推理部署的完整生命周期管理能力；云原生成為技術主流，容器化、微服務架構顯著提升了AI應用的彈性伸縮和資源利用率；第三，低代碼/無代碼開發快速普及，大幅降低了AI技術使用門檻，讓業務專家能夠直接參與模型構建。

開源生態建設成效顯著，形成雙輪驅動發展格局。一方面，企業主導的開源項目通過社區運營不斷吸納全球智慧，飛槳、MindSpore等項目在GitHub上的Star數量持續增長；另一方面，開源基金會模式逐步成熟，開放原子開源基金會為AI基礎軟件提供了中立的發展平臺。這種“企業貢獻+基金會治理”的模式，既保障了技術迭代效率，又避免了生態碎片化風險。

行業滲透呈現縱深發展特征。在工業領域，AI基礎軟件與工業互聯網平臺深度融合，推動預測性維護、視覺質檢等場景落地；在金融行業，基于自主可控基礎軟件的風控模型開發已成為行業標配；在醫療健康領域，醫學影像分析、藥物研發等專業工具鏈加速了AI與垂直領域的結合。

挑戰與機遇并存。當前我國AI基礎軟件仍面臨核心技術攻關（如自動機器學習、聯邦學習框架）、人才儲備不足、生態建設滯后等挑戰。但隨著國家“十四五”規劃明確將人工智能列為前沿領域，在新基建政策推動下，AI基礎軟件有望在開源治理標準制定、跨平臺互聯互通、人才培養體系構建等方面實現突破，為數字經濟高質量發展提供堅實底座。