隨著人工智能技術從學術探索走向產業應用，其底層軟件棧，特別是開源軟件生態，已成為決定技術發展深度與廣度的關鍵基石。近期發布的《中國人工智能開源軟件發展白皮書》，將目光聚焦于人工智能基礎軟件這一核心領域，系統梳理了其發展脈絡、現狀挑戰與未來趨勢，為中國在這一戰略高地的布局與發展提供了重要參考。

人工智能基礎軟件，通常指支撐人工智能模型開發、訓練、部署、管理和應用全流程的一系列底層軟件與工具。它構成了連接硬件算力、海量數據與上層智能應用之間的“操作系統”和“中間件”，其成熟度直接影響著人工智能技術的研發效率、創新速度與產業化水平。白皮書明確指出，開源模式已成為該領域發展的主流范式與核心驅動力。從全球范圍看，以TensorFlow、PyTorch等為代表的深度學習框架，以及Kubernetes、Docker等云原生技術，共同構建了當前人工智能研發與應用的基礎設施。

白皮書深入剖析了中國在人工智能基礎軟件開源領域的現狀與成就。一方面，國內產學研各界積極參與全球開源生態，貢獻代碼、共建社區，并在部分細分領域（如特定場景的推理框架、模型壓縮工具、聯邦學習平臺等）形成了具有自主特色和影響力的開源項目。另一方面，一批由國內企業或機構主導的開源基礎軟件項目正在加速成長，它們致力于解決大規模分布式訓練、端邊云協同、軟硬協同優化等實際產業難題，展現出強大的創新活力與工程能力。開源不僅降低了技術使用門檻，加速了知識擴散與人才培養，更通過開放協作的模式，有效匯聚了全球智慧，推動技術快速迭代。

白皮書也清醒地指出了當前面臨的挑戰。在最具戰略意義的深度學習框架等核心基礎軟件層，國際主流框架仍占據主導地位，其形成的技術標準、開發者習慣和生態系統具有強大的慣性。基礎軟件的技術棧長、復雜度高，需要長期、持續且高強度的投入，對人才、資金和工程能力提出了極高要求。開源治理、知識產權、供應鏈安全等問題日益凸顯，如何構建健康、可持續、安全可控的開源生態，是需要深入思考的戰略議題。

白皮書為人工智能基礎軟件的開源發展勾勒出清晰路徑。一是堅持開源開放，深化協同創新。 鼓勵企業、高校、科研機構在開源許可下共享核心基礎軟件成果，通過基金會等中立組織推動社區共建，避免重復造輪子，形成發展合力。二是瞄準核心突破，攻堅關鍵軟件。 集中資源在深度學習框架、AI編譯器、大規模訓練系統、AI芯片軟件棧等“根技術”上進行長期投入，力爭實現從跟跑、并跑到領跑的轉變。三是推動應用牽引，繁榮產業生態。 緊密結合智能制造、自動駕駛、科學計算等重大應用場景的需求，驅動基礎軟件的功能優化與性能提升，并通過豐富的工具鏈、模型庫和服務，降低AI應用開發難度，賦能千行百業。四是健全開源治理，保障安全發展。 建立符合國情的開源合規與安全評估體系，積極參與國際開源規則制定，在充分融入全球生態的提升對關鍵開源供應鏈的風險識別與應對能力。

總而言之，《中國人工智能開源軟件發展白皮書》的發布，標志著中國人工智能產業正將目光投向更底層、更核心的技術疆域。人工智能基礎軟件的開源發展，不僅是技術進步的必然要求，更是構建自主可控、繁榮健壯AI產業生態的戰略支點。唯有筑牢基礎軟件這一“地基”，才能支撐起人工智能技術大廈的巍然屹立，并在全球智能時代的競爭中贏得主動與未來。