深圳市人工智能行業協會正式發布了《2021人工智能發展白皮書》，該報告全面梳理了全球及中國人工智能產業的最新進展，并特別將人工智能基礎軟件開發作為核心篇章進行深入剖析。白皮書的發布，不僅為行業從業者、政策制定者和投資者提供了寶貴的參考，也凸顯了基礎軟件在人工智能技術體系中的關鍵地位。
白皮書指出，2021年，人工智能產業持續高速發展，尤其在深度學習、自然語言處理、計算機視覺等領域取得了顯著突破。這些上層應用的繁榮，離不開底層基礎軟件的堅實支撐。人工智能基礎軟件，包括框架、平臺、庫、工具鏈等，構成了AI技術開發的“操作系統”，其成熟度直接關系到AI模型的研發效率、部署效果和生態繁榮。
在基礎軟件開發方面，白皮書了以下幾個核心趨勢：
- 開源生態主導創新：以TensorFlow、PyTorch等為代表的深度學習框架繼續鞏固其市場地位，開源模式極大地降低了技術門檻，加速了算法迭代和社區協作。國產基礎軟件如百度飛槳（PaddlePaddle）、華為MindSpore等也在積極構建生態，尋求在特定場景下的差異化優勢。
- 全棧化與自動化：基礎軟件正從單一的框架向覆蓋數據準備、模型訓練、推理部署、監控管理的全棧平臺演進。自動化機器學習（AutoML）工具被深度集成，旨在讓開發者更專注于業務邏輯而非繁瑣的參數調優。
- 軟硬協同優化成為關鍵：隨著AI芯片種類的增多，基礎軟件需要更好地適配不同的硬件架構（如GPU、NPU、FPGA），通過編譯器、算子庫等實現計算性能的極致優化，釋放硬件算力。
- 聚焦工程化與標準化：AI模型從實驗室走向大規模生產應用（MLOps）面臨諸多挑戰。基礎軟件正在加強對模型版本管理、持續集成/持續部署（CI/CD）、資源調度和性能監控的支持，行業標準與規范的建設也在同步推進。
白皮書也揭示了當前面臨的挑戰：核心技術（如底層算子、編譯器）仍存短板；對復雜場景和新型算法（如大模型、聯邦學習）的支持有待加強；人才短缺，尤其是兼具算法和系統能力的復合型人才匱乏；以及數據安全、隱私保護帶來的新技術要求。
針對未來發展，白皮書建議，應繼續加大在基礎軟件領域的研發投入，鼓勵產學研用協同攻關；培育健康的開源社區，吸引全球開發者參與；推動標準體系建設，促進軟硬件協同；并加強人才培養，構建可持續的創新梯隊。
深圳市作為中國人工智能產業的高地，擁有完整的產業鏈和活躍的創新氛圍。此次白皮書的發布，體現了深圳在引領人工智能產業向基礎層、核心層深化發展的決心，也為全國人工智能產業，特別是基礎軟件領域的自主創新與務實發展，提供了重要的“深圳洞察”與路徑參考。
