随着人工智能技术从概念探索走向大规模产业应用，作为支撑整个AI生态的基石——人工智能基础层，其战略价值日益凸显。2021年，在政策引导、市场需求和技术演进的多重驱动下，中国人工智能基础层行业，特别是其中的基础软件开发领域，呈现出蓬勃发展的态势，并展现出独特的本土化特征与挑战。本报告旨在系统梳理2021年中国AI基础软件开发领域的现状、关键进展、竞争格局及未来趋势。
一、 行业概览：基础软件成为AI产业的核心“操作系统”
人工智能基础层通常包含算力（如AI芯片、服务器）、数据（数据集、数据服务）与算法框架/平台（基础软件）三大支柱。其中，基础软件开发是连接底层硬件算力与上层行业应用的关键纽带，主要包括深度学习框架、AI开发平台、模型库以及相关的工具链。
2021年，中国AI基础软件市场在“十四五”规划将人工智能列为前沿科技首要方向的政策春风下，获得了前所未有的关注与资源投入。市场认知从单纯追求“AI应用”向“夯实AI基础”转变，基础软件的自主可控与创新成为行业共识。
二、 核心进展：国产框架崛起，开源生态与工程化能力并重
- 国产深度学习框架格局初定：以百度的PaddlePaddle（飞桨）、华为的MindSpore和旷视科技的MegEngine为代表的国产框架在2021年持续发力。飞桨凭借其完整的产业级工具链和丰富的模型库，进一步巩固了其国内综合占有率第一的地位，并加速向全场景、低门槛演进。MindSpore则强化其“端-边-云”全场景协同及与昇腾AI芯片的软硬件一体化优势。国产框架已从“可用”向“好用”、“易用”迈进，在开发者社区规模、企业采纳度上取得显著增长。
- 开源成为主流发展模式：几乎所有主流AI基础软件均采用开源策略。通过开源，企业得以快速构建开发者生态，汇聚创新力量，形成事实标准。2021年，中国AI开源社区的活跃度持续提升，围绕主流框架的贡献者、项目数与创新应用案例快速增长，本土化开源运营能力增强。
- 工程化与标准化能力提升：行业焦点从算法创新更多转向AI的规模化部署与运维（MLOps）。AI开发平台普遍加强了模型训练、部署、监控、管理的全生命周期工具支持，致力于降低AI应用的门槛和成本。行业在模型格式、接口规范等方面的标准化探索也开始起步。
- 大模型浪潮下的基础软件新需求：2021年，超大规模预训练模型（如GPT-3、悟道、盘古等）引发热潮，这对底层分布式训练框架的算力调度效率、超大模型存储与通信、训练稳定性提出了极高要求，推动了基础软件在支持大规模并行训练和极致性能优化方面的技术进步。
三、 竞争格局：多元化参与者与差异化路径
当前市场参与者主要分为几类：
- 科技巨头（如百度、华为、阿里）：提供全栈式解决方案，强调软硬件协同与云服务集成，生态构建能力强。
- 垂直领域AI公司（如旷视、商汤）：从自身业务需求出发，将内部框架开源化，寻求技术影响力与行业标准话语权。
- 创新型初创企业：专注于开发流程中的特定工具（如数据标注、模型压缩、推理部署），以“尖刀”产品切入市场。
- 开源基金会与学术机构：在基础理论、前沿方向探索和社区治理中扮演重要角色。
竞争已从单一的技术特性比拼，扩展到生态完整性、产业渗透深度、对开发者的服务支持等综合维度。
四、 挑战与机遇
挑战：
- 核心技术根技术依赖：在底层编译器、编程模型、高性能计算库等方面，仍不同程度依赖国际开源项目或技术。
- 生态成熟度差距：与国际顶级框架（如TensorFlow、PyTorch）相比，国产框架的全球开发者生态、学术研究采用率及海外市场影响力仍有提升空间。
- 商业化与可持续性：如何将庞大的开发者流量转化为健康的商业模式，保障基础软件研发的长期持续投入，是所有厂商面临的共同课题。
- 人才短缺：兼具顶尖AI算法能力和底层系统开发经验的复合型人才极度稀缺。
机遇：
- 巨大的内需市场：中国丰富的行业应用场景为AI基础软件的迭代优化提供了独一无二的“试验场”和驱动力。
- 政策强力支持：自主可控的国家战略为国产基础软件提供了明确的政策窗口和市场机会。
- 技术范式演进：AI向更大规模、多模态、与科学计算融合等方向发展，带来了换道超车或开辟新赛道的机会。
- 产业智能化刚需：千行百业的数字化转型进入深水区，对标准化、平台化、低成本的AI开发工具产生刚性需求。
五、 未来趋势展望
中国人工智能基础软件开发将呈现以下趋势：
- 一体化与低代码/无代码化：平台将进一步整合数据处理、模型构建、应用部署各环节，并通过可视化、自动化工具极大降低AI使用门槛，赋能更广泛的行业开发者。
- 软硬件协同深度优化：针对国产AI芯片及其他新型硬件（如存算一体芯片）的深度适配与性能优化将成为关键竞争点，形成更具竞争力的国产AI技术体系。
- 聚焦行业解决方案：通用平台将衍生出更多面向金融、制造、医疗、能源等关键行业的专用开发套件和预置模型，提升落地效率。
- 重视安全、可信与治理：随着AI应用深入社会各领域，基础软件将内置更多关于模型可解释性、隐私保护（如联邦学习支持）、算法公平性、安全鲁棒性的工具和规范。
- 生态共建成为胜负手：能否构建一个活跃、开放、共赢的产学研用生态共同体，将是决定中国AI基础软件能否实现长期繁荣与全球影响力的核心。
结论
2021年是中国人工智能基础软件发展承前启后的关键一年。国产力量已然崛起，并在本土市场站稳脚跟。通往全球AI技术体系之巅的道路依然漫长。需要产业界、学术界与政策制定者协同努力，持续投入底层创新，繁荣开源生态，深化产业融合，方能在人工智能这一全球战略高地上，构建起坚实而自主的中国特色基础软件基石，最终赋能千行百业的智能化升级，驱动数字经济高质量发展。
