随着全球人工智能技术的飞速发展，中国在人工智能基础层领域的布局日益深入，尤其在2021年，基础软件开发作为AI产业链的核心支撑，迎来了前所未有的突破与挑战。本报告聚焦2021年中国人工智能基础软件开发的发展现状、关键技术进展、行业生态及未来趋势，以期为相关从业者、投资者及政策制定者提供参考。

一、行业概述：基础软件成为AI发展的“基石”
人工智能基础软件主要指支撑AI模型开发、训练、部署和管理的软件工具与平台，包括深度学习框架、算法库、开发工具链、模型服务平台等。2021年，中国AI基础软件市场规模持续扩大，受益于国家政策支持（如“十四五”规划明确AI为战略性产业）、企业数字化转型加速以及开源社区的活跃，行业整体呈现高速增长态势。据统计，2021年中国AI基础软件市场规模同比增长超过30%，其中深度学习框架和云原生AI平台成为主要驱动力。

二、关键技术进展：自主创新与开源生态并行

1. 深度学习框架竞争加剧：2021年，百度飞桨（PaddlePaddle）、华为MindSpore等国产框架在易用性、性能和生态建设上取得显著进步。飞桨凭借其丰富的预训练模型和产业应用案例，用户量突破400万；MindSpore则强化全场景AI能力，覆盖端、边、云场景。国际框架如TensorFlow和PyTorch仍占据一定市场份额，但国产框架的自主可控性优势逐渐凸显。
2. 自动化机器学习（AutoML）工具普及：为降低AI开发门槛，AutoML工具在2021年得到广泛应用，如阿里的PAI AutoML、百度的EasyDL，帮助企业快速构建模型，提升开发效率。
3. 云原生AI平台兴起：随着云计算与AI的深度融合，云原生AI平台（如腾讯云TI平台、华为云ModelArts）成为企业部署AI应用的主流选择，提供从数据管理到模型服务的全流程支持。

三、行业生态：产学研协同推动创新
2021年，中国AI基础软件生态呈现多元化特征：
- 企业层面：互联网巨头（如百度、阿里、腾讯）持续投入，创业公司（如一流科技、第四范式）在细分领域崭露头角，推动行业竞争与创新。
- 开源社区：国产框架开源生态日益成熟，飞桨、MindSpore等社区吸引大量开发者贡献代码，加速技术迭代。
- 政策与标准：工信部等部门发布多项AI标准，规范基础软件发展；地方政府通过产业园区建设，促进AI产业集群化。

四、挑战与未来趋势
尽管进展显著，中国AI基础软件开发仍面临挑战：核心技术（如高端芯片依赖）受制于人、高端人才短缺、商业化落地难度大等。行业将呈现以下趋势：

1. 软硬协同优化：基础软件将更紧密适配国产AI芯片（如寒武纪、昇腾），提升整体性能与效率。
2. 低代码/无代码开发普及：进一步降低AI应用门槛，赋能中小企业数字化转型。
3. 安全与可信AI成焦点：基础软件将集成隐私计算、联邦学习等技术，保障数据安全与模型可靠性。
4. 跨界融合加速：AI基础软件与物联网、5G、区块链等技术结合，拓展智慧城市、工业互联网等应用场景。

2021年是中国人工智能基础软件开发的关键一年，自主创新与生态建设成果斐然。随着技术迭代和应用深化，基础软件将继续扮演AI产业“引擎”角色，助力中国在全球AI竞争中占据更有利位置。