在当今全球科技竞争格局深度重塑的背景下，人工智能（AI）已成为驱动新一轮产业变革的核心引擎。其中，人工智能基础软件——涵盖深度学习框架、开发工具链、编译器、运行时环境等——作为连接底层硬件算力与上层AI应用的关键枢纽，其战略地位日益凸显。地平线创始人兼CEO余凯博士，作为中国AI芯片领域的领军人物，曾多次深入阐述在AI基础软件蓬勃发展的浪潮中，国产芯片与操作系统所面临的独特机遇与严峻挑战。

机遇：历史性窗口与内生动力

1. 新范式下的弯道超车机遇：传统计算生态（如x86+Windows）壁垒高筑，但AI计算，特别是边缘计算和端侧智能，催生了全新的计算架构需求（如异构计算、存算一体）。这为国产芯片（如AI专用处理器、NPU）和面向AI优化的操作系统（或中间件）提供了绕开传统垄断、在新赛道上定义标准的机会。AI基础软件的创新，如针对国产芯片的深度优化框架，能加速形成“国产芯+国产软”的协同优势。

1. 庞大市场与场景驱动：中国拥有全球最丰富的AI应用场景（智能汽车、安防、IoT、工业互联网等）和海量数据。这些具体需求能倒逼并快速迭代国产基础软硬件，使其更贴合实际，形成“需求-研发-反馈”的良性闭环，这是脱离实际需求的闭门研发难以比拟的优势。

1. 开源生态与自主可控诉求：全球AI基础软件（如TensorFlow、PyTorch）开源为主，降低了生态构建的部分初始门槛。国家战略与产业界对供应链安全、技术自主可控的空前重视，为国产替代提供了强大的政策与市场内需。

1. 软硬件协同创新的契机：AI时代，算法、软件、硬件必须紧密协同设计。国产芯片企业有机会从设计之初就与基础软件栈深度耦合，打造更高性能、更低功耗的解决方案，摆脱在传统生态中仅作为“兼容者”的被动角色。

挑战：生态壁垒与核心短板

1. 生态系统的巨大惯性：全球开发者已深度依赖英伟达的CUDA生态（芯片+软件栈）。构建一个能与CUDA在易用性、工具完备性、社区活跃度上竞争的国产软硬件生态，需要巨大的时间、资本投入和开发者心智争夺，这是最根本的挑战。

1. 基础软件的人才与经验匮乏：操作系统、编译器、高性能库等基础软件开发需要深厚的系统软件功底和长期积累。我国在此领域历史积累薄弱，顶尖人才稀缺，从“可用”到“好用”、“领先”需要持续攻坚。

1. 产业链协同难度：国产芯片、操作系统、基础软件、应用厂商分属不同主体，利益诉求不一，实现高效、深度的垂直整合与水平协作异常困难，容易陷入“芯片等软件、软件等应用、应用嫌芯片不好用”的怪圈。

1. 持续创新与商业闭环的压力：在追赶的还需应对国际巨头快速的技术迭代。如何在开放合作与自主可控间平衡，如何让国产方案在市场化竞争中不仅靠政策支持，更能凭性能、成本、服务胜出，形成健康的商业闭环，是长期生存的关键。

路径展望：协同、开放与持久战

余凯及行业共识指出，破局之道在于：

• 强化顶层设计，引导协同攻坚：国家层面需引导形成以场景为牵引、软硬件一体化的研发体系，鼓励甚至组织产业链关键环节共同定义接口标准。
• 拥抱开源，贡献中国智慧：积极参与国际开源项目，在此基础上创新并反馈，同时有策略地培育自主主导的开源项目，吸引全球开发者。
• 聚焦优势场景，实现单点突破：不追求全线对抗，而是先在智能汽车、边缘计算等优势领域，打造从芯片、OS到应用的全栈标杆方案，树立口碑后再横向扩展。
• 长期主义人才培育：加大对系统软件、交叉复合型人才的培养和激励，营造能“坐冷板凳”的研发环境。

在人工智能基础软件定义未来的时代，国产芯片与操作系统虽挑战重重，但正逢前所未有的战略机遇期。唯有以坚定的决心、开放的姿态、协同的精神和持久的投入，方能在核心底层技术上实现自立自强，赢得智能时代的主动权。