随着国家“新基建”战略的深入推进，人工智能（AI）作为其关键技术支撑与核心发展方向之一，正迎来前所未有的发展机遇。本白皮书旨在系统阐述人工智能基础软件在“新基建”宏大背景下的战略定位、技术体系、发展现状与未来路径，为产业升级与生态构建提供清晰蓝图。
一、战略交汇点：人工智能赋能“新基建”
“新基建”的核心在于以数字化、智能化技术为传统基础设施赋能升级，并构建新型信息基础设施。人工智能，特别是其基础软件层，正是实现这一“智能赋能”的关键。从智能交通、智慧能源到工业互联网，AI基础软件如同“操作系统”，为上层海量智能应用提供算法模型开发、部署、管理和优化的统一平台与工具链，是释放数据价值、优化决策流程、提升系统自治能力的基石。
二、人工智能基础软件的技术体系架构
人工智能基础软件构成了AI技术栈的“中间层”，向上支撑千行百业的智能化应用，向下兼容并高效利用异构算力硬件。其核心构成包括：
- 开发框架与工具链：如TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle等，提供模型构建、训练和调试的编程接口与环境，极大降低了AI研发门槛。
- AI平台与云服务：提供从数据预处理、模型训练、自动机器学习（AutoML）到模型部署、服务的全生命周期管理平台，实现AI能力的集约化、流程化生产。
- 运行时与推理引擎：负责将训练好的模型高效部署于各类终端、边缘及云端环境，并进行优化加速，是AI落地应用的性能保障。
- 数据管理与治理工具：确保AI所需高质量数据的安全、合规与高效流动，是AI系统可靠性的基础。
- 新兴方向软件：包括大模型训练与服务平台、AI for Science软件、AI安全与伦理工具等，代表着前沿趋势。
三、发展现状：机遇与挑战并存
机遇方面：
- 政策强力驱动：“新基建”国家战略为AI基础软件研发与应用提供了明确场景与市场空间。
- 技术快速迭代：开源生态繁荣，框架与平台能力持续增强，大模型等新技术范式催生新软件需求。
- 产业需求旺盛：各行业数字化转型深入，对标准化、可复用的AI基础软件需求迫切。
挑战方面：
- 核心技术待突破：在框架的易用性、效率、与国产硬件的深度协同优化方面仍有提升空间。
- 生态尚不完善：相比国际主流生态，国产基础软件的开发者社区、应用生态、标准体系仍需壮大。
- 人才缺口巨大：兼具深厚软件工程能力与AI算法知识的复合型人才严重短缺。
- 安全与可信要求：数据安全、模型鲁棒性、算法公平性等议题日益突出，相关基础软件支撑不足。
四、发展路径与建议
为推动人工智能基础软件健康发展，支撑“新基建”行稳致远，提出以下建议：
- 坚持自主创新与开源开放协同：在关键核心组件上加大研发投入，同时积极参与和贡献国际开源社区，构建开放共赢的生态体系。
- 深化与“新基建”场景融合：鼓励基础软件厂商与交通、能源、制造等垂直行业深度合作，开发行业级解决方案，在实践中迭代优化。
- 强化产业协同与标准建设：推动硬件厂商、软件开发商、云服务商、应用方形成产业联盟，制定软硬件接口、模型格式、评测基准等标准，降低集成成本。
- 加大人才培养与引进力度：完善高校课程体系，鼓励产学研联合培养，吸引全球顶尖人才。
- 构建安全可信的软件基座：将安全、可信、伦理考量内置于基础软件设计之中，发展相关检测与加固工具。
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人工智能基础软件是“新基建”智能化升级的“数字底座”和“核心引擎”。其发展水平直接决定了国家在智能时代的核心竞争力。抓住“新基建”的历史性机遇，集中力量突破关键软件技术，构建繁荣产业生态，必将能筑牢我国数字经济与智能社会的坚实根基，引领全球新一轮科技与产业变革。
