夯实产业基础，落实“人工智能+”行动 培育本土AI技术开发力量的路径探索

当前，人工智能正从单点技术突破走向与经济社会各领域深度融合的新阶段。落实“人工智能+”行动部署，关键在于夯实产业基础，而人工智能基础软件开发正是产业基础中最具牵引性、最需长期投入的核心环节。只有把基础软件这一“底座”筑牢，本土AI技术开发力量才能真正成长起来，形成可持续的产业竞争力。

一、人工智能基础软件是“人工智能+”的产业底座

“人工智能+”不是简单的应用叠加，而是以智能技术重构生产流程、服务模式和治理方式。应用层越繁荣，对底层基础软件的依赖越深。人工智能基础软件包括深度学习框架、训练推理引擎、算子库、编译器、分布式训练系统、模型开发平台与工具链等，它们决定了模型开发效率、算力利用水平和应用落地成本。基础软件薄弱，应用创新就容易被“卡脖子”，产业规模也难以持续扩大。因此，落实“人工智能+”行动部署，必须把基础软件作为产业基础来抓。

从产业结构看，基础软件处于AI技术体系的“中间层”：向上支撑算法模型与应用开发，向下适配芯片与算力设施。这一层做不强，芯片价值难以释放，应用生态也难以形成合力。夯实产业基础，首先要补齐基础软件的短板，形成自主可控、开放兼容的技术底座。

二、培育本土AI技术开发力量的关键着力点

本土AI技术开发力量不只是指几家龙头企业，而是包括框架开发者、工具链工程师、算法研究人员和应用集成团队在内的多层次人才与组织生态。培育这一力量，需要从平台、人才、生态三个维度协同发力。

第一，建设开源开放的基础软件平台。开源框架和工具链是培养开发者的“练兵场”。应支持本土开源社区和开源基金会发展，推动深度学习框架、推理引擎、模型库等基础软件开源开放，降低中小企业和高校团队的技术门槛。通过开源项目沉淀文档、教程和案例，让更多开发者在使用中成长，形成“使用—反馈—贡献”的正循环。

第二，强化产学研协同的人才培养机制。基础软件的攻关周期长、门槛高，需要稳定的研究队伍和工程队伍。应推动高校与企业在框架内核、编译器优化、分布式训练等方向联合培养人才，把产业真实问题引入课程和实训。鼓励企业开放基础软件岗位认证和开发者培训体系，扩大中高级工程人才的供给规模。

第三，构建基础软件与应用场景的对接机制。“人工智能+”行动涉及制造、医疗、交通、农业等众多场景，基础软件只有与场景结合才能迭代成熟。应鼓励行业头部企业与基础软件团队联合攻关，围绕大模型训练推理、边缘智能、行业模型开发等需求，打磨工具链和开发平台的易用性、稳定性与性能。场景反哺基础软件，基础软件再支撑更大范围的场景创新，方能形成良性循环。

三、以“人工智能+”行动带动基础软件持续演进

落实“人工智能+”行动部署，不能把基础软件当作一次性工程，而应视为持续演进的能力体系。一方面，要在政策层面稳定支持基础软件长期研发，建立容错和持续投入机制，避免“重应用、轻底座”的短视倾向。另一方面，要通过标准建设、评测体系和示范项目，引导基础软件与算力设施、模型服务、行业应用协同发展。

要注重国际交流与合作。基础软件生态天然具有开放属性，自主可控不等于闭门造车。应积极参与国际开源社区和技术标准制定，在开放合作中提升本土团队的技术水平和话语权。

夯实产业基础，落实“人工智能+”行动部署，归根结底要落到技术开发力量的建设上。人工智能基础软件开发周期长、难度大，却是决定产业高度的关键变量。以开源平台聚人、以产学研协同育人、以真实场景炼技术，持续培育本土AI技术开发力量，才能让“人工智能+”建立在坚实底座之上，推动人工智能产业行稳致远。