人工智能（AI）作為引領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，其發展水平已成為衡量國家科技競爭力的重要標志。2021年，中國人工智能產業在政策支持、市場需求與技術突破的多重驅動下持續高速發展，其中，作為整個AI技術棧底座與生態核心的基礎層，尤其是人工智能基礎軟件開發領域，展現出蓬勃活力與關鍵進展。本報告旨在梳理2021年中國AI基礎軟件開發領域的現狀、趨勢與挑戰。

一、 產業概覽：政策與市場雙輪驅動，基礎軟件價值凸顯

2021年，國家層面及地方各級政府持續出臺人工智能發展規劃與扶持政策，將突破關鍵基礎軟件技術（如深度學習框架、AI編譯器、開發平臺等）置于優先位置。《“十四五”數字經濟發展規劃》等文件明確提出要強化人工智能等關鍵技術創新能力。在市場需求側，各行各業智能化轉型加速，對穩定、高效、易用的AI開發工具與平臺的需求激增，直接推動了基礎軟件市場的繁榮。資本也敏銳捕捉到這一趨勢，對AI基礎軟件初創企業的投資保持熱度，涵蓋了從框架、平臺到數據管理與模型部署的全鏈條。

二、 核心領域發展動態

1. 深度學習框架：國產力量崛起，生態構建成為關鍵

• 競爭格局：全球范圍內，TensorFlow和PyTorch仍占據主導地位，但中國本土框架如百度PaddlePaddle（飛槳）、華為MindSpore、一流科技OneFlow等在2021年取得了顯著進展。飛槳在開發者社區規模、產業應用廣度上持續領先，已成為國內應用最廣泛的國產框架；MindSpore憑借全場景AI和昇騰硬件的協同優勢，在科研與特定行業深化布局。

• 發展趨勢：框架競爭已從單純的功能、性能比拼，轉向全棧能力、易用性及產業生態的全面較量。動態圖/靜態圖統一、自動并行、跨平臺部署、與硬件深度協同優化等成為技術演進重點。開源開放、培育開發者社區、構建豐富的模型庫與工具鏈，是國產框架擴大影響力的核心路徑。

1. AI開發平臺與工具鏈：云化、自動化與低代碼化

• 云服務平臺：主要云廠商（如阿里云、騰訊云、華為云、百度智能云）均提供了集數據處理、模型訓練、推理部署、管理運維于一體的全生命周期AI開發平臺。這些平臺降低了AI應用的技術門檻和算力成本，成為企業，尤其是中小企業，采用AI技術的主要入口。

• 自動化機器學習（AutoML）與MLOps：AutoML工具在模型自動設計、超參調優方面更加成熟，助力非專家用戶提升開發效率。MLOps（機器學習運維）理念與實踐快速普及，專注于解決模型從開發到生產部署的流程化、標準化與自動化問題，相關工具鏈（如模型版本管理、持續集成/持續部署、監控）成為開發平臺的重要組成部分。

• 低代碼/無代碼AI開發：面向業務人員的可視化拖拽式AI建模工具開始涌現，進一步 democratize（普及）AI能力，加速AI在長尾場景的應用。

1. AI編譯器與芯片協同軟件棧

• 隨著AI芯片（如GPU、NPU、ASIC等）種類的爆發式增長，AI編譯器（如TVM、MLIR以及各芯片廠商自研編譯器）的作用至關重要。它充當了上層框架模型與底層異構硬件之間的“翻譯官”與“優化器”。2021年，國內芯片企業（如寒武紀、地平線、壁仞科技等）均大力投入其配套軟件棧（驅動、運行時庫、編譯器）的研發，致力于提升芯片的易用性和實際性能表現，軟硬協同優化成為釋放算力潛能的必由之路。

三、 面臨的挑戰與機遇

• 挑戰：

1. 核心技術原創性待加強：在部分基礎軟件（如底層編譯器技術、核心算法庫）上，對國際開源項目仍有依賴，原始創新與引領性成果有待突破。

1. 生態建設任重道遠：與國際主流生態相比，國產框架、平臺的全球開發者社區規模、第三方庫與模型豐富度仍有差距，形成良性循環的產業生態需要長期投入。

1. 人才短缺：同時精通系統軟件、AI算法和硬件架構的復合型高端人才嚴重不足。

1. 標準化與互操作性：不同框架、平臺、芯片之間的模型格式、接口標準尚未完全統一，給用戶選擇、遷移和集成帶來不便。

• 機遇：

1. 新硬件驅動創新：新興AI芯片架構為AI編譯器、運行時系統等基礎軟件帶來了全新的設計空間和優化機會。

1. 場景深化催生專用工具：垂直行業（如自動駕駛、生物計算、科學智能）的深入應用，將催生更多面向特定領域的基礎軟件和優化工具。

1. 開源與開放協作：積極參與和主導國際開源項目，通過開放協作匯聚全球智慧，是快速提升技術水平和影響力的有效途徑。

1. 政策持續加碼：國家對“卡脖子”基礎軟件的重視，為相關研發提供了長期穩定的政策與資金支持環境。

四、 未來展望

中國人工智能基礎軟件開發將呈現以下趨勢：軟硬協同深度優化將成為性能突破的主線；開源開放仍是技術發展與生態構建的主流模式；大型預訓練模型的興起將推動開發范式與工具鏈的變革；安全、可信、可控將日益融入基礎軟件的設計考量；垂直一體化的解決方案與橫向標準化的接口協議將并行發展。

2021年是中國人工智能基礎軟件夯實根基、蓄勢突破的關鍵一年。作為智能時代的“操作系統”，基礎軟件的自主創新與生態繁榮，直接關系到中國人工智能產業的長遠競爭力和安全發展。唯有持續投入、開放合作、深耕場景，才能筑牢中國AI大廈的堅實基座，賦能千行百業的智能化升級。