引言
人工智能(AI)已成為全球科技創新的核心驅動力之一。開源軟件(Open Source Software, OSS)以其開放協作、快速迭代的特性,在AI技術的發展中扮演著不可或缺的角色。在中國,隨著政策支持、資本投入和技術社區的壯大,人工智能開源軟件(AIOSS)生態,尤其是基礎軟件層面,正迎來蓬勃發展的關鍵時期。本白皮書旨在梳理中國AIOSS,特別是人工智能基礎軟件的發展現狀、核心挑戰與未來趨勢。
一、 人工智能基礎軟件的核心地位
人工智能基礎軟件是構建整個AI技術棧的基石,主要包括深度學習框架、編譯器、運行時環境、算子庫、模型部署工具以及大規模分布式訓練平臺等。它們向上支撐各類AI模型與應用的高效開發與部署,向下屏蔽底層硬件(如CPU、GPU、NPU)的復雜性。
- 深度學習框架:如百度的PaddlePaddle(飛槳)、華為的MindSpore、一流科技的OneFlow等,已成為中國AI開源生態的標志性成果。它們提供了模型構建、訓練和推理的全流程工具鏈。
- 編譯器與運行時:針對AI計算圖的優化編譯器(如PaddlePaddle的Paddle Lite、阿里的MNN)和高效運行時,是實現模型跨平臺、高性能部署的關鍵。
- 算子庫與高性能計算:針對特定硬件優化的基礎算子庫(如華為的CANN),是釋放AI芯片算力的核心軟件層。
- 開發與部署工具鏈:涵蓋模型壓縮、自動化機器學習(AutoML)、可視化調試、服務化部署等環節的工具集,提升開發效率與模型落地能力。
二、 中國AI基礎軟件開源發展現狀
- 政策與生態支持:國家層面將人工智能和開源軟件列為戰略重點。《“十四五”軟件和信息技術服務業發展規劃》等政策明確支持開源生態建設。地方政府、高校和研究機構積極參與,形成了產學研聯動的良好氛圍。
- 企業主導,社區共建:中國AI基礎軟件開源主要由頭部科技企業(如百度、華為、阿里巴巴、騰訊、商湯等)發起和主導。這些企業將自身在業務中錘煉的技術開源,并積極建設開發者社區,吸引全球貢獻者參與。例如,飛槳PaddlePaddle已匯聚數百萬開發者。
- 技術特色與創新:中國AI框架在易用性、產業落地(如與國產硬件深度適配)、特定場景(如大模型訓練)等方面形成了差異化優勢。部分框架在動態圖/靜態圖統一、分布式訓練效率、端側部署輕量化等領域實現了技術突破。
- 應用驅動,賦能千行百業:中國豐富的應用場景(如智慧城市、智能制造、金融科技、互聯網服務等)為AI基礎軟件的迭代與優化提供了海量數據和現實需求,推動了軟件快速成熟。
三、 面臨的主要挑戰
盡管發展迅速,中國AI基礎軟件開源仍面臨諸多挑戰:
- 全球生態影響力待提升:與國際主流框架(如TensorFlow、PyTorch)相比,中國框架的全球開發者基數、第三方庫/模型生態豐富度、學術研究采用率仍有差距,建立全球性的技術標準與事實規范任重道遠。
- 底層核心技術依賴:在編譯器、編程語言、高性能數學庫等更底層的基礎軟件領域,以及對國際開源項目(如LLVM、CUDA)的深度依賴,仍是潛在的“卡脖子”風險點。自主可控的硬軟件協同技術棧構建尚需時日。
- 開源治理與可持續性:如何建立更加開放、中立、透明的開源治理模式,平衡企業戰略與社區利益,保障項目的長期健康發展,是需要持續探索的課題。商業化路徑與開源模式的結合也需更多創新。
- 人才結構性短缺:既精通AI算法又深諳系統軟件(編譯、分布式、高性能計算)的頂尖復合型人才嚴重匱乏,制約了底層技術的深度創新。
四、 未來發展趨勢與建議
- 深耕底層,強化自主創新:加大對編譯器、編程模型、異構計算中間件等“根技術”的研發投入,構建從硬件指令集到上層應用的完整、自主、高效的軟件棧,降低對單一技術路徑的依賴。
- 擁抱大模型與科學智能新范式:基礎軟件需適應超大模型訓練與推理、AI for Science等新范式,在超大尺度分布式訓練、內存優化、稀疏計算、新型算子等方面持續演進。
- 構建開放共贏的全球化生態:鼓勵中國開源項目更深度地融入全球開源體系,積極參與國際標準制定。以更加開放的心態運營社區,吸引全球開發者,共同解決共性技術難題。
- 深化產學研用協同:加強高校在系統軟件領域的教育與科研,設立聯合實驗室,培養跨學科人才。推動基礎軟件在關鍵行業(如工業、生物醫藥)的深度應用與反饋迭代。
- 完善開源治理與知識產權體系:探索符合中國國情與國際慣例的開源基金會治理模式,明晰知識產權與貢獻者協議,保護貢獻者權益,促進健康、可持續的社區發展。
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人工智能基礎軟件的開源發展,是中國能否在AI時代掌握技術主動權的關鍵一環。當前,我們已建立起初具規模且富有活力的本土生態。面向唯有堅持長期主義,在核心技術上攻堅克難,在開放合作中匯聚智慧,才能推動中國AI開源基礎軟件從“可用”走向“好用”乃至“領先”,為全球人工智能技術進步貢獻中國智慧與中國方案。