人工智能基础软件作为人工智能技术体系的核心支撑，是推动产业智能化转型的关键基石。本报告聚焦于2021年中国人工智能基础软件开发领域，从技术发展、市场格局、应用生态及未来趋势等维度进行深入分析。
一、技术发展：开源与自主创新并进
2021年，中国人工智能基础软件在深度学习框架、开发工具链、数据处理与模型管理平台等方面取得显著进展。以百度飞桨（PaddlePaddle）、华为MindSpore、一流科技OneFlow等为代表的国产深度学习框架，在易用性、性能优化及产业适配能力上持续提升，逐步构建起与国际主流框架（如TensorFlow、PyTorch）竞争的技术生态。围绕模型训练、部署、监控的全生命周期管理工具（MLOps）成为研发热点，自动化、低代码的开发模式降低了AI应用门槛。
二、市场格局：头部企业引领，初创力量活跃
市场呈现“双轨并行”特征：一方面，以百度、华为、阿里巴巴、腾讯为代表的科技巨头依托云服务与全栈技术布局，通过开源框架、平台化产品及行业解决方案抢占市场份额；另一方面，专注细分领域的初创企业（如专注AI开发平台的第四范式、专注数据管理的海致星图等）凭借灵活的创新能力和垂直场景深耕，获得资本市场青睐。2021年，基础软件领域投融资事件频发，反映出市场对底层技术长期价值的认可。
三、应用生态：从通用能力到行业纵深
基础软件的应用生态加速向产业端渗透。在智能制造、智慧金融、智能交通、医疗健康等领域，企业纷纷基于基础软件平台构建定制化AI能力。例如，飞桨已支撑超过400万开发者，在工业质检、气象预测等场景形成规模化落地；MindSpore则聚焦全场景AI，助力昇腾芯片生态协同。面向中小企业的轻量化、云原生开发工具需求增长，推动AI普惠化发展。
四、挑战与趋势
尽管发展迅速，行业仍面临核心算法与芯片协同优化不足、高端人才短缺、标准化体系待完善等挑战。未来趋势将呈现以下特点：
- 框架一体化：训练与推理框架深度融合，支持端边云协同部署；
- 开源协同化：国内外开源社区互动增强，产学研合作深化；
- 安全可信化：隐私计算、联邦学习等技术与基础软件结合，提升数据安全与模型可信度；
- 生态国际化：国产基础软件加快出海步伐，参与全球技术标准制定。
2021年，中国人工智能基础软件开发正从“跟跑”迈向“并跑”，在政策支持、市场需求与技术创新的多重驱动下，有望成为全球AI基础架构的重要贡献者，为数字经济高质量发展注入核心动能。
