人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力,其发展高度依赖于坚实的技术底座。人工智能基础层,特别是其中的基础软件开发,是构建整个AI产业生态的基石。本报告聚焦2021年中国人工智能基础软件开发领域,深入剖析其发展现状、关键趋势、主要挑战与未来机遇。
2021年,中国人工智能基础软件的发展进入一个从追求功能“可用”到追求生态“好用”和性能“卓越”的关键阶段。在国家政策引导、市场需求驱动和资本持续投入下,基础软件的核心地位日益凸显。这包括机器学习框架、深度学习编译器、AI芯片配套软件栈、数据管理与处理平台、模型开发与部署工具链等。国产化替代与自主创新成为贯穿全年的主题,众多科技企业与研究机构加大投入,力图在核心工具层构建自主可控的技术体系,减少对国外开源项目的过度依赖。
2. AI编译器与优化工具:
随着AI应用向边缘和终端下沉,以及专用AI芯片的百花齐放,连接上层框架与底层硬件的“编译器”成为性能瓶颈突破的关键。华为昇腾的CANN、寒武纪的Cambricon NeuWare、天数智芯的Skyverse等,均在致力于实现模型的高效编译、优化与跨平台部署,提升计算效率和能效比。该领域技术壁垒高,是体现软硬件协同设计能力的核心环节。
3. 数据管理与处理工具:
高质量数据是AI的“燃料”。针对数据标注、清洗、版本管理和隐私保护的平台化工具需求旺盛。2021年,自动化、智能化的数据流水线工具,以及结合联邦学习等隐私计算技术的数据协作平台,成为市场热点,旨在解决数据“获取难、质量差、流通险”的痛点。
4. 模型开发与部署运维(MLOps)工具:
随着AI工业化生产的到来,MLOps理念快速普及。覆盖模型训练、评估、版本管理、自动化部署、监控与持续迭代的全生命周期管理平台受到企业用户青睐。这类工具帮助企业将AI模型从实验室的“艺术品”转变为可稳定运行在生产环境的“工业品”,是AI规模化应用的必要支撑。
中国人工智能基础软件开发将呈现以下趋势:
发展建议:
对企业:应结合自身业务场景,积极参与国产基础软件生态,利用其定制化优势,同时建立内部的AI工程化能力。
对开发者:关注国产框架特性,积累全栈开发经验,成为连接算法与系统的桥梁型人才。
* 对行业:需加强产学研合作,共同攻克核心技术难题;鼓励形成健康的分工协作生态,避免重复造轮子和恶性竞争。
总而言之,2021年是中国人工智能基础软件夯实基础、寻求突破的关键一年。尽管前路挑战重重,但在巨大的市场潜力、坚定的国家意志和活跃的产业创新共同推动下,该领域正稳步迈向更加自主、成熟和繁荣的新阶段,为上层AI应用创新提供源源不断的底层动力。
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更新时间:2025-12-18 13:18:19