人工智能基礎軟件作為人工智能技術體系的核心支撐，是推動產業智能化轉型的關鍵基石。本報告聚焦于2021年中國人工智能基礎軟件開發領域，從技術發展、市場格局、應用生態及未來趨勢等維度進行深入分析。
一、技術發展：開源與自主創新并進
2021年，中國人工智能基礎軟件在深度學習框架、開發工具鏈、數據處理與模型管理平臺等方面取得顯著進展。以百度飛槳（PaddlePaddle）、華為MindSpore、一流科技OneFlow等為代表的國產深度學習框架，在易用性、性能優化及產業適配能力上持續提升，逐步構建起與國際主流框架（如TensorFlow、PyTorch）競爭的技術生態。圍繞模型訓練、部署、監控的全生命周期管理工具（MLOps）成為研發熱點，自動化、低代碼的開發模式降低了AI應用門檻。
二、市場格局：頭部企業引領，初創力量活躍
市場呈現“雙軌并行”特征：一方面，以百度、華為、阿里巴巴、騰訊為代表的科技巨頭依托云服務與全棧技術布局，通過開源框架、平臺化產品及行業解決方案搶占市場份額；另一方面，專注細分領域的初創企業（如專注AI開發平臺的第四范式、專注數據管理的海致星圖等）憑借靈活的創新能力和垂直場景深耕，獲得資本市場青睞。2021年，基礎軟件領域投融資事件頻發，反映出市場對底層技術長期價值的認可。
三、應用生態：從通用能力到行業縱深
基礎軟件的應用生態加速向產業端滲透。在智能制造、智慧金融、智能交通、醫療健康等領域，企業紛紛基于基礎軟件平臺構建定制化AI能力。例如，飛槳已支撐超過400萬開發者，在工業質檢、氣象預測等場景形成規模化落地；MindSpore則聚焦全場景AI，助力昇騰芯片生態協同。面向中小企業的輕量化、云原生開發工具需求增長，推動AI普惠化發展。
四、挑戰與趨勢
盡管發展迅速，行業仍面臨核心算法與芯片協同優化不足、高端人才短缺、標準化體系待完善等挑戰。未來趨勢將呈現以下特點：
- 框架一體化：訓練與推理框架深度融合，支持端邊云協同部署；
- 開源協同化：國內外開源社區互動增強，產學研合作深化；
- 安全可信化：隱私計算、聯邦學習等技術與基礎軟件結合，提升數據安全與模型可信度；
- 生態國際化：國產基礎軟件加快出海步伐，參與全球技術標準制定。
2021年，中國人工智能基礎軟件開發正從“跟跑”邁向“并跑”，在政策支持、市場需求與技術創新的多重驅動下，有望成為全球AI基礎架構的重要貢獻者，為數字經濟高質量發展注入核心動能。
