人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，其基础软件生态的自主可控已成为国家科技竞争力的关键标志。山东师范大学朱莉琪、张文新参与编制的《中国人工智能基础研究2035发展》报告，系统梳理了我国人工智能基础软件开发的现状、挑战与中长期战略方向。本文结合该报告的核心观点，探讨中国人工智能基础软件开发的战略意义、现实瓶颈与突破路径。
一、战略意义：人工智能基础软件是智能时代的“操作系统”
人工智能基础软件涵盖深度学习框架、编译器、算子库、开发工具链、模型部署与推理引擎等底层技术栈。它上承芯片等硬件，下接各类智能应用，被誉为智能时代的“操作系统”。当前，全球主流框架如TensorFlow、PyTorch占据主导地位，我国虽涌现出百度飞桨、华为MindSpore、旷视天元等自主框架，但在生态完善度、社区活跃度、工业部署成熟度等方面仍有差距。《中国人工智能基础研究2035发展》指出，若不能实现基础软件的自主可控，我国人工智能产业将面临“沙滩上建高楼”的风险——上层应用繁荣，底层根基却受制于人。
二、发展现状：从“可用”迈向“好用”的关键期
报告显示，近年来我国人工智能基础软件取得显著进展。以飞桨为例，已汇聚超过千万开发者，服务数十万家企业，在产业实践中形成一定规模。报告也坦诚指出三大短板：其一，核心算法库与自动微分、动态图等关键技术仍存在原始创新不足；其二，软硬件协同优化能力薄弱，国产芯片与自研框架的适配效率有待提升；其三，开源生态治理与标准制定话语权有限，国际影响力尚不充分。朱莉琪、张文新等学者在报告中强调，基础软件开发不仅是工程问题，更涉及计算理论、认知科学与人机交互的深度融合，需从基础研究源头寻求突破。
三、2035愿景：构建自主、开放、协同的基础软件体系
《中国人工智能基础研究2035发展》为人工智能基础软件开发设定了分阶段目标：到2025年，国产框架在国内新增市场份额显著提升，关键工具链实现自主可控；到2030年，形成若干具有国际影响力的开源社区与事实标准，框架性能与易用性达到世界一流；到2035年，建成支撑通用人工智能的基础软件底座，在算子自动生成、编译优化、异构计算调度等前沿方向引领全球。报告特别倡导“开源开放、社区共建”的模式，呼吁高校、科研院所与企业形成合力，避免重复“造轮子”，同时注重培养兼具系统能力与人工智能素养的复合型人才。
四、突破路径：从基础研究到产业应用的闭环
实现上述愿景，需多措并举。第一，强化基础理论研究，重点支持自动微分、概率编程、神经符号融合等方向，为下一代框架提供原创思想。第二，推动软硬件协同设计，鼓励芯片企业与框架团队联合定义指令集与算子接口，降低迁移成本。第三，完善开源治理机制，建立国家级人工智能开源基金会，保障项目中立性与可持续投入。第四，深化产教融合，将基础软件课程纳入计算机与人工智能专业核心培养方案，依托山东师范大学等高校开展教材建设与师资培训。张文新教授曾指出，心理学与认知科学的成果可为智能软件的人机交互设计提供启示，体现了交叉学科视角的独特价值。
五、
人工智能基础软件开发是一场关乎长远竞争力的持久战。《中国人工智能基础研究2035发展》的编制，特别是朱莉琪、张文新等学者的参与，彰显了我国学术界对这一战略方向的深刻洞察。唯有坚守基础研究、秉持开放协作、尊重开源规律，才能打造出安全可靠、繁荣共生的智能软件生态，为中国乃至全球人工智能发展贡献底座力量。
