隨著人工智能技術成為全球科技競爭的核心領域，基礎軟件作為AI生態的基石，其自主可控性日益受到關注。當前，中國在人工智能基礎軟件領域仍面臨“卡脖子”風險，亟需從關鍵技術研發、產業生態構建、人才培養等多維度實現突圍。

一、關鍵技術研發：夯實自主創新根基

在人工智能基礎軟件領域，深度學習框架、開發工具鏈、分布式計算平臺等核心技術長期由國外企業主導。中國需加大研發投入，集中突破關鍵算法與系統優化技術。例如，支持國內開源框架（如百度PaddlePaddle、華為MindSpore）的生態擴展，提升其在性能、易用性和兼容性方面的競爭力。應重視底層硬件與軟件的協同設計，推動AI芯片與基礎軟件的深度融合，以提升整體系統效率。

二、構建開放協同的產業生態

基礎軟件的突圍離不開健康的產業生態。政府、企業和科研機構需加強合作，推動標準制定與資源共享。通過設立國家級AI軟件開源社區，鼓勵企業貢獻代碼、共享技術成果，降低開發門檻。結合中國豐富的應用場景（如智慧城市、智能制造），推動基礎軟件在真實環境中迭代優化，形成“技術-應用-反饋”的良性循環。

三、強化人才培養與引進

人才是基礎軟件發展的核心驅動力。高校應加強計算機科學、軟件工程與人工智能的交叉學科建設，注重系統軟件與算法理論的結合。企業可通過聯合實驗室、實習計劃等方式參與人才培養，同時積極引進國際高端人才，彌補關鍵領域的經驗缺口。

四、政策支持與產業鏈協同

政府需通過資金扶持、稅收優惠等政策，引導資源向基礎軟件領域傾斜。重點支持“產學研用”一體化項目，推動產業鏈上下游協同創新。例如，鼓勵硬件廠商、云服務商與軟件開發者合作，構建從芯片到應用的全棧式AI解決方案。

五、擁抱開源與國際化

在自主可控的基礎上，中國應積極參與全球開源社區，吸收先進技術經驗，避免閉門造車。通過國際合作、技術交流，提升中國基礎軟件的國際影響力。需建立安全審查機制，確保開源技術的應用符合國家安全標準。

結語

解決人工智能基礎軟件“卡脖子”問題，是一場涉及技術、生態與政策的系統性工程。中國唯有堅持自主創新與開放合作并重，才能在AI基礎軟件領域實現真正突破，為全球人工智能發展貢獻中國智慧。