2019年，中国科学院发布的《人工智能发展白皮书》系统梳理了全球及我国人工智能的发展态势，其中将“人工智能基础软件开发”置于至关重要的位置，视其为驱动整个AI产业创新与落地的核心基石。白皮书指出，人工智能基础软件是连接底层硬件算力与上层AI应用的关键中间层，其发展水平直接决定了人工智能技术的创新能力、应用效率和产业生态的健全程度。
白皮书首先明确了人工智能基础软件的核心构成。它主要包括三大体系：一是框架与算法库，如TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle等深度学习框架，以及各类经典机器学习算法库，为开发者提供了构建和训练AI模型的核心工具；二是开发平台与工具链，涵盖从数据标注、模型训练、调优部署到监控管理的全生命周期支持，旨在提升开发效率、降低技术门槛；三是系统级软件与中间件，包括针对AI计算优化的操作系统、运行时环境、编译器及异构计算调度软件等，旨在高效管理和释放底层硬件（如GPU、NPU）的算力潜能。
白皮书深刻分析了当时我国在该领域面临的机遇与挑战。一方面，我国AI应用市场广阔，海量数据催生了对多样化、场景化基础软件的迫切需求，为自主创新提供了巨大动力。国内领先的科技企业和研究机构已在深度学习框架等领域取得显著进展，形成了初步的竞争实力。另一方面，挑战同样严峻：核心框架与生态的全球主导权仍被少数国外巨头掌握，存在技术依赖风险；在高端开发工具、系统性优化软件及与新型硬件协同等方面，我国仍存在短板；开源生态的活跃度、标准体系的建设以及跨平台适配能力有待进一步加强。
基于此，白皮书为我国人工智能基础软件的发展提出了战略建议。其核心路径在于坚持自主创新与开放合作并举。具体而言：
- 强化关键核心技术攻关：集中力量突破高性能计算调度、自动机器学习（AutoML）、端云协同、安全可信等底层软件技术，研发具有国际竞争力的自主AI框架。
- 构建繁荣的产业生态：鼓励龙头企业牵头，通过开源等方式构建开放共享的技术平台，吸引广大开发者、创业公司和行业用户参与，形成良性循环的软件应用生态。
- 推动软硬件协同优化：加强基础软件与国产AI芯片、服务器等硬件的深度适配与联合优化，打造高效、自主的AI计算系统解决方案。
- 重视人才培养与标准建设：加强AI软件工程、系统架构等复合型人才培养，并积极参与乃至主导相关国际国内标准制定，提升产业话语权。
总而言之，《中国科学院2019年人工智能发展白皮书》精准地将人工智能基础软件定位为产业发展的“操作系统”和“赋能引擎”。其发展不仅关乎技术自主可控，更关系到能否将人工智能的潜力转化为各行各业切实的生产力。回顾白皮书的洞见，其对基础软件重要性的强调，为之后我国在AI软件层加大投入、寻求突破提供了清晰的战略指引，其核心观点在当今AI技术深化融合、产业竞争日趋激烈的背景下，依然具有深刻的现实意义。
