2017年，在中國浙江烏鎮(zhèn)舉行的第四屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會上，一份備受矚目的《2017全球人工智能發(fā)展報告》正式發(fā)布。該報告全面梳理了全球人工智能（AI）的發(fā)展態(tài)勢、關鍵技術突破、產(chǎn)業(yè)應用現(xiàn)狀與未來趨勢，其中，人工智能基礎軟件開發(fā)被置于重要位置，成為報告深入剖析的核心領域之一，標志著該領域正從技術探索邁向產(chǎn)業(yè)構建的關鍵階段。
報告指出，人工智能的第三次浪潮正以前所未有的深度和廣度席卷全球，其核心驅動力不僅在于算法的創(chuàng)新與數(shù)據(jù)的積累，更在于支撐算法高效運行、數(shù)據(jù)價值充分釋放的基礎軟件生態(tài)?；A軟件，包括深度學習框架、算法庫、開發(fā)工具、模型管理與部署平臺等，構成了AI技術研發(fā)與產(chǎn)業(yè)應用的“操作系統(tǒng)”和“基礎設施”。
在2017年的發(fā)展階段，全球AI基礎軟件開發(fā)呈現(xiàn)出幾個鮮明特點：
- 開源生態(tài)主導創(chuàng)新：以谷歌的TensorFlow、Facebook的PyTorch（當時已嶄露頭角）、百度的PaddlePaddle等為代表的開源深度學習框架成為全球AI研發(fā)的基石。它們極大地降低了AI模型開發(fā)的門檻，吸引了全球數(shù)百萬開發(fā)者參與共建，加速了技術迭代與應用落地。報告強調(diào)，開源不僅是技術協(xié)作模式，更成為企業(yè)構建生態(tài)、爭奪標準話語權的戰(zhàn)略核心。
- 從工具到平臺化服務演進：基礎軟件不再僅僅是孤立的開發(fā)工具，而是向著一體化、云原生的AI開發(fā)與服務平臺演進。各大科技巨頭和初創(chuàng)企業(yè)競相推出集數(shù)據(jù)處理、模型訓練、調(diào)優(yōu)、部署、監(jiān)控于一體的全棧式平臺（如AWS SageMaker、Google AI Platform等雛形或已推出），旨在為企業(yè)和開發(fā)者提供端到端的AI解決方案，簡化復雜流程。
- 硬件與軟件協(xié)同優(yōu)化成為關鍵：隨著AI計算任務復雜度的提升，專用于AI計算的芯片（如GPU、TPU、FPGA及各類ASIC）蓬勃發(fā)展。報告指出，基礎軟件開發(fā)必須與底層硬件架構進行深度協(xié)同優(yōu)化，以最大化發(fā)揮計算效能。針對特定硬件優(yōu)化的算子庫、編譯器等軟件層變得至關重要，成為提升AI系統(tǒng)整體性能的瓶頸突破點。
- 關注易用性與標準化：為了推動AI技術向更廣泛的行業(yè)滲透，基礎軟件的易用性、可解釋性和標準化受到空前重視。開發(fā)更加友好的高級API、可視化建模工具，以及推動模型格式、接口的標準化，旨在讓非AI專家（如領域工程師）也能高效利用AI能力，同時促進模型在不同平臺間的遷移和復用。
- 安全與倫理考量初現(xiàn)：報告亦前瞻性地指出，隨著AI系統(tǒng)日益深入社會經(jīng)濟生活，基礎軟件開發(fā)中需要開始嵌入對安全性、魯棒性、公平性和可追溯性的考量。如何開發(fā)出能防御對抗攻擊、避免偏見、確保決策透明的AI系統(tǒng)，成為基礎軟件設計的新課題。
《2017全球人工智能發(fā)展報告》通過對全球AI基礎軟件開發(fā)的深度掃描，揭示了該領域正從早期的學術研究工具，快速演變?yōu)橹沃悄芙?jīng)濟的關鍵產(chǎn)業(yè)層。它不僅是技術競爭的焦點，更是未來國家與企業(yè)間在人工智能時代構筑核心競爭力、獲取產(chǎn)業(yè)鏈主導權的戰(zhàn)略高地。報告的發(fā)布，為全球政策制定者、產(chǎn)業(yè)界和學術界理解AI發(fā)展趨勢、布局關鍵環(huán)節(jié)提供了重要的參考依據(jù)，也預示著AI基礎軟件將進入一個更加繁榮、但也競爭更加激烈的快速發(fā)展期。
