2024年，随着全球数字化进程的加速和科技竞争的深化，人工智能（AI）已成为驱动新一轮产业变革的核心引擎。在中国，人工智能行业正从技术探索与场景试点，迈向大规模、深层次的产业化应用新阶段。其中，作为技术基石与生态核心的“人工智能基础软件开发”，正迎来前所未有的战略机遇，同时也面临关键挑战。本报告旨在梳理2024年中国人工智能行业应用发展的主要趋势，并重点剖析人工智能基础软件在这一进程中的核心地位与发展路径。
一、 行业应用趋势总览：从“单点智能”到“系统智能”
2024年中国人工智能应用呈现出三大鲜明趋势：
1. 深度融合与垂直渗透：AI技术正与实体经济各垂直领域（如工业制造、金融服务、医疗健康、智慧城市、农业农村）进行前所未有的深度融合。应用重点从解决单一、孤立的痛点问题，转向优化整个业务流程、重塑产业价值链。例如，在工业领域，AI不仅用于视觉质检，更深度嵌入到生产排程、供应链管理、设备预测性维护等全环节。
2. 普惠化与平民化：随着大模型技术的突破和开源生态的繁荣，AI开发与应用的门槛持续降低。企业，尤其是中小企业，能够以更低的成本和更便捷的方式获取AI能力，推动AI从“尖端技术”变为“普惠工具”，赋能千行百业的数字化转型。
3. 可信与负责任AI成为刚需：在数据安全、隐私保护、算法公平性等法规与伦理要求日益严格的背景下，构建安全、可靠、透明、可解释的AI系统成为行业共识。应用侧对AI的可信度、鲁棒性和合规性提出了更高要求。
二、 人工智能基础软件：定义新时代的“操作系统”
在上述应用趋势的驱动下，人工智能基础软件的重要性日益凸显。它泛指支撑AI模型开发、训练、部署、管理和运营的全栈软件体系，包括但不限于：深度学习框架、AI开发平台与工具链、模型推理与服务框架、数据管理与处理平台、MLOps（机器学习运维）系统等。在2024年，其发展呈现出以下关键动向：
1. 框架层：自主创新与生态构建并重
以百度飞桨（PaddlePaddle）、华为昇思（MindSpore）为代表的国产深度学习框架，经过数年积累，在功能完备性、性能优化和易用性上已取得长足进步。2024年的重点是进一步扩大开发者生态，通过更友好的开发体验、更丰富的模型库和工具组件，吸引更多企业和开发者加入，形成从技术到应用的良性闭环，逐步构建自主可控的AI软件根技术体系。
2. 平台层：云原生与一体化成为标配
AI基础软件平台正全面拥抱云原生技术。基于容器、微服务、服务网格等云原生架构构建的AI平台，能够更好地实现资源的弹性调度、应用的高效部署与敏捷迭代。平台正向“一体化”方向发展，集成了数据准备、模型训练、模型评估、模型部署、监控运维的全生命周期管理能力，为开发者提供端到端的“开箱即用”体验，极大提升AI项目的落地效率。
3. 工具链：聚焦提升开发与运维效率
针对AI开发过程中数据标注难、模型调参复杂、部署环境异构等痛点，自动机器学习（AutoML）、低代码/无代码开发工具、智能化数据标注平台等工具将更加成熟和普及。MLOps工具链的完善成为重中之重，旨在标准化和自动化AI模型的持续集成、持续交付与持续监控，保障AI系统在生产环境中的稳定、高效运行。
4. 大模型时代的新要求：支撑超大模型训练与高效推理
大语言模型（LLM）及多模态大模型的兴起，对基础软件提出了极限挑战。分布式训练框架需要支持千卡乃至万卡集群的高效并行训练，解决通信瓶颈和稳定性问题。在推理侧，需要提供极致的模型压缩、量化、编译优化技术和高性能推理引擎，以降低大模型部署的成本与延迟，使其能够广泛应用于实际场景。
三、 面临的挑战与未来展望
尽管前景广阔，中国人工智能基础软件开发仍面临多重挑战：核心底层技术（如AI编译器、高性能算子库）与国际顶尖水平仍有差距；软硬件协同优化的深度有待加强；开源生态的全球影响力有待进一步提升；复合型高端人才短缺问题依然突出。
中国人工智能基础软件的发展路径将更加清晰：
- 坚持自主创新与开放合作相结合，在攻坚关键核心技术的积极参与全球开源社区，贡献中国智慧。
- 深化软硬件协同，推动AI基础软件与国产AI芯片（如昇腾、寒武纪等）的深度适配与优化，打造全国产化AI算力底座。
- 赋能产业智能化，基础软件的演进必须紧密围绕制造业升级、数字经济等国家战略需求，提供更贴合行业特性的解决方案。
- 构建可信AI基石，将安全性、公平性、可解释性等要求内置于基础软件的设计与开发流程之中。
2024年是中国人工智能从“应用落地”迈向“深度赋能”的关键一年。人工智能基础软件作为支撑这一跃迁的“数字底座”，其发展水平将直接决定中国在全球AI竞争中的地位和产业智能化的质量。唯有夯实基础软件根基，才能支撑起人工智能应用的参天大树，最终赢得智能时代的未来。
