一、引言\n\n人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，其产业生态通常划分为基础层、技术层和应用层。基础层是 AI 产业的“底座”，涵盖芯片、传感器、云计算、数据服务以及基础软件（如深度学习框架、算法库、开发工具链、AI 操作系统等）。其中，基础软件开发直接决定了上层技术创新的效率与自主可控水平。在国家政策、资本投入和市场需求的多重驱动下，中国 AI 基础层行业取得了长足进步，但仍面临核心技术受制、生态碎片化等挑战。本报告旨在系统梳理中国 AI 基础层（尤以基础软件为核心）的发展现状、市场竞争格局，并研判未来趋势。\n\n## 二、发展现状\n\n### 2.1 政策环境持续优化\n\n自《新一代人工智能发展规划》发布以来，国家密集出台多项政策支持 AI 基础层研发。例如，“十四五”规划明确将深度学习框架、智能芯片等列为前沿领域；科技部通过“科技创新2030—新一代人工智能”重大项目，对基础软件给予重点资金支持；各地也纷纷建立人工智能计算中心和软件开源社区，为国内基础软件提供了试验田和落地场景.\n\n### 2.2 技术进展与产品体系\n\n#### （1）深度学习框架\n\n百度飞桨（PaddlePaddle）是国内最早开源、功能最全的端到端深度学习平台，已集聚超过 500 万开发者，服务 20 万家企事业单位。华为昇思（MindSpore）主打全场景协同与安全可信，在端边云协同方面特色鲜明。旷视天元（MegEngine）、一流科技 OneFlow 等也各有技术优势。但整体而言，PyTorch、TensorFlow 等国际主流框架仍占据国内开发者较高使用率。\n\n#### （2）AI 开发工具与平台\n\n国内基础软件正从单纯的框架向“框架+工具链+服务”演进。百度推出 BML 全功能 AI 开发平台，阿里云PAI 提供从数据处理到模型部署的一站式服务，华为云 ModelArts 则强调行业落地。开源社区方面，OpenI 启智、Gitee 等推动国产基础软件生态汇聚.\n\n#### （3）操作系统层\n\n在 AI 操作系统方向，华为鸿蒙系统集成了端侧 AI 能力，并逐步向 IoT 拓展；部分国产服务器操作系统（如麒麟、统信）也开始对 AI 框架进行适配优化\n\n### 2\. 3 芯片与基础软件的协同短板\n\n虽然寒武纪、华为昇腾、百度昆仑芯等 AI 芯片崭露头角，但基础软件对国产芯片的适配深度不够。许多框架优先支持英伟达 CUDA 生态，导致国产芯片在易用性、算子覆盖上与基础软件脱节，阻碍了软硬协同效能的释放.\n\n## 三、市场竞争格局\n\n### 3.1 国内头部企业主导基础软件生态\n\n中国 AI 基础软件市场呈现“科技巨头引领+垂直初创补充”的格局。百度飞桨、华为昇思凭借多年投入建立完整生态；阿里巴巴、腾讯依托云计算优势切入 MLOps 和 AI 平台服务。一流科技、九章云极、澜舟科技等初创公司聚焦特定方向（如分布式训练、AutoML），填补细分空白。但生态壁垒与数据积累使头部效应愈发明显.\n\n### 3.2 国际厂商仍占技术高地\n\n谷歌 TensorFlow、Meta 的 PyTorch 依然是学术与工业界首选框架; Hugging Face 主导预训练模型开源社区；微>Microsoft 的 ONNX 逐步统一模型格式标准。这些国际基础软件工具链成熟，且开发者迁移成本高，国产生态替代仍需要时间.\n\n### 3.3 开源与闭mix 版权\n\n国产基础软件主要与开源开放争夺开发者，闭源产品多以Cloud Service形式交付。短期来看，通过开源争取生态规模成为共同策略,，但长期如何商业化仍是业界难题。\n\n## 四、未来趋势\n\n### Trend 4．1 大模型驱动基础软用更;\n\n大模型热潮正催生新一代 AI 基础软件演进需求。分布式训练框 支持需更好支持超级算力集群, 数据管理4弹；又增强MoE支持也成为frame年重点。这就’需要出现更<协作]的工具用于>超大参数pandas from_data,\\,\t体系(\math)推进框架<异构存在 form化<领域据化!\n构建：内a>大模型 持续推动***作为型)\\\n\n要支持 more文5 -5> \\及成 数据安全-> 中integ对A全窗口|\n更。->维扩跨!!soft:),\n开源开 open作为策略，推动?从→软we’de:\