2018年，中國(guó)信息通信研究院發(fā)布的《人工智能發(fā)展白皮書(shū)（產(chǎn)業(yè)應(yīng)用篇）》中，針對(duì)人工智能基礎(chǔ)軟件開(kāi)發(fā)進(jìn)行了深入剖析。白皮書(shū)指出，基礎(chǔ)軟件是人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心支撐，涵蓋算法框架、開(kāi)發(fā)工具、數(shù)據(jù)處理平臺(tái)等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其成熟度直接決定了人工智能技術(shù)在各行各業(yè)的應(yīng)用深度與廣度。

在算法框架層面，白皮書(shū)強(qiáng)調(diào)開(kāi)源生態(tài)的重要性。以TensorFlow、PyTorch等為代表的國(guó)際主流框架，以及國(guó)內(nèi)逐步興起的百度PaddlePaddle、華為MindSpore等，共同構(gòu)建了人工智能技術(shù)創(chuàng)新的基礎(chǔ)環(huán)境。這些框架通過(guò)降低開(kāi)發(fā)門(mén)檻、提供標(biāo)準(zhǔn)化接口，加速了模型研發(fā)與迭代，推動(dòng)了從學(xué)術(shù)研究到產(chǎn)業(yè)落地的轉(zhuǎn)化。

開(kāi)發(fā)工具與平臺(tái)的整合，則是提升工程化效率的關(guān)鍵。白皮書(shū)提到，自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)（AutoML）、可視化建模工具等，正逐步簡(jiǎn)化復(fù)雜算法的部署流程，幫助非專(zhuān)業(yè)開(kāi)發(fā)者快速構(gòu)建AI應(yīng)用。云平臺(tái)與邊緣計(jì)算平臺(tái)的結(jié)合，為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、訓(xùn)練與推理提供了彈性可擴(kuò)展的基礎(chǔ)設(shè)施，支撐了從云端到終端的一體化應(yīng)用。

數(shù)據(jù)處理作為基礎(chǔ)軟件的另一支柱，白皮書(shū)特別關(guān)注了數(shù)據(jù)標(biāo)注、清洗與管理工具的發(fā)展。隨著人工智能應(yīng)用場(chǎng)景的拓展，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的構(gòu)建成為瓶頸，智能化數(shù)據(jù)預(yù)處理工具的出現(xiàn)，部分緩解了數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的負(fù)擔(dān)，為金融、醫(yī)療、制造等領(lǐng)域的定制化應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。

白皮書(shū)還指出，安全與倫理考量正逐漸融入基礎(chǔ)軟件開(kāi)發(fā)流程。模型可解釋性、隱私保護(hù)、算法公平性等議題，催生了相應(yīng)的軟件工具與標(biāo)準(zhǔn)，促使產(chǎn)業(yè)在追求效率的兼顧可信賴(lài)與負(fù)責(zé)任的人工智能發(fā)展。

2018年的白皮書(shū)前瞻性地描繪了人工智能基礎(chǔ)軟件在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用中的橋梁作用。它不僅連接了底層硬件與上層應(yīng)用，更通過(guò)持續(xù)的技術(shù)迭代與生態(tài)建設(shè)，賦能千行百業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型，為后續(xù)人工智能產(chǎn)業(yè)的爆發(fā)式增長(zhǎng)奠定了堅(jiān)實(shí)的軟件基石。