2019年是中國(guó)人工智能（AI）產(chǎn)業(yè)持續(xù)深化發(fā)展的關(guān)鍵一年，其中基礎(chǔ)軟件開(kāi)發(fā)作為整個(gè)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)基石，其發(fā)展態(tài)勢(shì)備受關(guān)注。本報(bào)告旨在系統(tǒng)梳理2019年中國(guó)人工智能基礎(chǔ)軟件開(kāi)發(fā)的產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀、關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)展、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局、主要挑戰(zhàn)以及未來(lái)趨勢(shì)，為產(chǎn)業(yè)參與者與政策制定者提供參考。

一、產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀與市場(chǎng)規(guī)模
2019年，在政策扶持、資本投入與市場(chǎng)需求的共同驅(qū)動(dòng)下，中國(guó)人工智能基礎(chǔ)軟件產(chǎn)業(yè)保持了高速增長(zhǎng)。基礎(chǔ)軟件主要包括機(jī)器學(xué)習(xí)框架、深度學(xué)習(xí)平臺(tái)、算法庫(kù)、模型開(kāi)發(fā)工具及部署工具等。市場(chǎng)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，本土企業(yè)如百度飛槳（PaddlePaddle）、華為MindSpore、阿里PAI等開(kāi)發(fā)的框架與平臺(tái)加速迭代，并在部分領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了對(duì)國(guó)際主流產(chǎn)品（如TensorFlow、PyTorch）的追趕，特別是在中文自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等垂直場(chǎng)景的適配性上展現(xiàn)出優(yōu)勢(shì)。

二、關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)展

1. 框架與平臺(tái)自主化：國(guó)內(nèi)主流AI框架在分布式訓(xùn)練、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)（AutoML）、模型壓縮與優(yōu)化等方面取得顯著進(jìn)步，降低了AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)門(mén)檻。
2. 軟硬件協(xié)同優(yōu)化：基礎(chǔ)軟件與國(guó)產(chǎn)AI芯片（如華為昇騰、寒武紀(jì)）的深度適配成為重點(diǎn)，通過(guò)軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)提升計(jì)算效率。
3. 開(kāi)源生態(tài)建設(shè)：國(guó)內(nèi)企業(yè)積極構(gòu)建開(kāi)源社區(qū)，通過(guò)開(kāi)放核心代碼、提供豐富教程與工具鏈，吸引開(kāi)發(fā)者共建生態(tài)，加速技術(shù)普及與創(chuàng)新。

三、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局
市場(chǎng)呈現(xiàn)“巨頭引領(lǐng)、多元并存”的格局。互聯(lián)網(wǎng)巨頭（如百度、阿里、騰訊、華為）憑借技術(shù)、數(shù)據(jù)與資金優(yōu)勢(shì)，構(gòu)建了從底層框架到上層應(yīng)用的全棧能力。眾多初創(chuàng)企業(yè)專(zhuān)注于特定領(lǐng)域的基礎(chǔ)工具開(kāi)發(fā)（如自動(dòng)化標(biāo)注、模型監(jiān)控、聯(lián)邦學(xué)習(xí)平臺(tái)），形成了有益的補(bǔ)充。與國(guó)際領(lǐng)先水平相比，在算法前沿創(chuàng)新、全球開(kāi)發(fā)者社區(qū)影響力及跨平臺(tái)通用性方面仍存在差距。

四、面臨的主要挑戰(zhàn)

1. 核心技術(shù)依賴(lài)：部分高端算法、開(kāi)發(fā)工具及底層庫(kù)仍依賴(lài)國(guó)外開(kāi)源項(xiàng)目，長(zhǎng)期自主可控存在隱憂(yōu)。
2. 人才短缺：兼具算法理論與工程實(shí)踐能力的高端人才供不應(yīng)求，制約了基礎(chǔ)軟件的深度創(chuàng)新。
3. 生態(tài)成熟度：相較于國(guó)際成熟生態(tài)，國(guó)內(nèi)開(kāi)源社區(qū)的活躍度、第三方工具豐富度及國(guó)際化協(xié)作程度有待提升。
4. 商業(yè)化落地：如何將技術(shù)優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)化為可持續(xù)的商業(yè)模式，是許多基礎(chǔ)軟件提供商面臨的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。

五、未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)

1. 融合與集成：基礎(chǔ)軟件將更加強(qiáng)調(diào)與云服務(wù)、大數(shù)據(jù)平臺(tái)及行業(yè)知識(shí)的深度融合，提供一站式AI開(kāi)發(fā)與部署解決方案。
2. 低代碼/無(wú)代碼化：工具將進(jìn)一步簡(jiǎn)化，通過(guò)可視化界面和自動(dòng)化流程，賦能更多非專(zhuān)業(yè)開(kāi)發(fā)者。
3. 安全與可信AI：模型可解釋性、隱私保護(hù)（如聯(lián)邦學(xué)習(xí)）、算法公平性等將成為基礎(chǔ)軟件的內(nèi)置特性。
4. 邊緣計(jì)算適配：隨著AI向終端和邊緣側(cè)延伸，基礎(chǔ)軟件將更加注重輕量化、低功耗和實(shí)時(shí)性?xún)?yōu)化。

2019年中國(guó)人工智能基礎(chǔ)軟件開(kāi)發(fā)在自主創(chuàng)新與生態(tài)構(gòu)建上取得了長(zhǎng)足進(jìn)步，為AI產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用繁榮奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。面對(duì)唯有持續(xù)加大核心研發(fā)投入、培育開(kāi)源人才、深化產(chǎn)業(yè)協(xié)同，方能在全球AI技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)更有利位置，真正實(shí)現(xiàn)從“跟跑”到“并跑”乃至“領(lǐng)跑”的跨越。