人工智能作為新一輪科技革命和產業變革的核心驅動力，其基礎軟件的自主可控是國家科技競爭力和產業安全的關鍵所在。當前，我國在人工智能算法與應用層面發展迅速，但在基礎軟件領域，如深度學習框架、編譯器、開發工具鏈、底層算子庫等核心環節，仍存在明顯短板，對國外開源生態存在較高依賴。面對這一現狀，亟需從戰略、技術、生態、人才等多個維度系統推進，構建自主、安全、繁榮的人工智能基礎軟件體系。
一、明確戰略定位，加大長期投入
人工智能基礎軟件的研發具有投入大、周期長、見效慢的特點，需要國家從頂層設計上進行長遠布局。
- 納入國家戰略：將人工智能基礎軟件提升到與操作系統、數據庫同等重要的基礎軟件地位，在國家科技重大專項、重點研發計劃中設立長期、穩定的支持項目。
- 鼓勵企業主導：發揮領軍科技企業的創新主體作用，支持其設立基礎軟件研究院，進行前瞻性、高風險的核心技術攻關。通過稅收優惠、研發補貼等方式，鼓勵企業向“硬科技”和底層技術投入。
- 構建多元投入機制：形成政府引導、企業為主、社會資本參與的多元化投入格局，對開源基金會、非營利研究機構等進行支持，保障基礎研發的持續性和穩定性。
二、聚焦核心技術，突破關鍵瓶頸
擺脫對國外框架的深度依賴，必須掌握從底層硬件到上層應用的垂直整合能力。
- 深耕自主深度學習框架：集中力量優化和完善已有的國產框架（如百度飛槳PaddlePaddle、華為MindSpore等），不僅在易用性和功能豐富度上追趕，更要在性能（尤其是分布式訓練與推理效率）、跨平臺部署能力、對新型硬件（如AI芯片、類腦計算）的支持上實現超越。
- 強化底層算子與編譯器：針對國產AI芯片，開發高性能、自動化的算子庫和編譯器。這是連接芯片硬件與上層框架的“橋梁”，是發揮硬件算力潛力的關鍵。需在自動算子生成、圖優化、混合精度編譯等方向取得突破。
- 布局下一代AI開發工具鏈：面向大模型開發與部署、科學計算、機器人等新興領域，提前布局開發、調試、調優、部署、監控一體化的全棧工具鏈，降低開發門檻，提升生產效率。
三、構建開放協同的產業生態
基礎軟件的成敗最終取決于生態的繁榮程度。
- 堅定擁抱開源：以更加開放、自信的姿態運營國產開源項目。建立符合國際規范的開源治理體系，吸引全球開發者參與。鼓勵國內企業將自研的優秀基礎軟件組件開源，回饋社區。
- 推動“軟硬協同”標準化：聯合芯片廠商、硬件設備商、軟件開發商、高校及科研機構，共同制定AI軟硬件接口、數據格式、性能評測等標準，打破技術壁壘，降低適配成本，形成統一開放的產業生態。
- 打造示范應用與標桿案例：在智能制造、智慧城市、生物醫藥等優勢行業領域，優先使用國產基礎軟件棧，通過真實的業務場景打磨產品，形成一批可復制、可推廣的成功案例，增強市場信心。
四、夯實人才根基，培育創新土壤
人才是基礎軟件發展的第一資源。
- 改革教育體系：在高校計算機、軟件工程等專業中，加強系統軟件、編譯原理、計算機體系結構等基礎課程，開設人工智能系統專題課程。鼓勵高校使用國產平臺進行教學和科研。
- 強化產學研融合：設立校企聯合實驗室和人才培養基地，讓學生早期接觸產業真實問題。設立專項獎學金、舉辦系統競賽（如操作系統、編譯器等），激勵學生投身基礎軟件領域。
- 引育高端人才：在全球范圍內吸引和匯聚系統軟件、編譯器、高性能計算等領域的頂尖科學家和工程師。在國內營造尊重“工匠精神”、鼓勵“坐冷板凳”的創新文化，讓人才能夠潛心鉆研關鍵技術。
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補齊人工智能基礎軟件的短板，是一場關乎未來智能時代發展主動權的攻堅戰。它并非一朝一夕之功，需要戰略定力、持續投入、開放合作和厚植人才。唯有打通從硬件到軟件、從技術到生態、從研發到應用的全鏈條，我國才能在人工智能的基石上筑起自主可控的摩天大廈，真正實現從“應用創新”到“基礎創新”的跨越，為數字經濟發展和國家現代化筑牢根基。
