《中國工業(yè)軟件發(fā)展白皮書（2019）》深刻指出，在工業(yè)4.0與智能制造浪潮下，中國工業(yè)軟件的自主發(fā)展迎來了歷史性機(jī)遇與挑戰(zhàn)。其中，人工智能基礎(chǔ)軟件開發(fā) 被視為實(shí)現(xiàn)工業(yè)軟件智能化升級(jí)、構(gòu)筑未來競爭優(yōu)勢的核心驅(qū)動(dòng)力與戰(zhàn)略制高點(diǎn)。

一、人工智能基礎(chǔ)軟件的戰(zhàn)略定位

白皮書強(qiáng)調(diào)，人工智能基礎(chǔ)軟件是連接底層硬件算力與上層工業(yè)應(yīng)用的關(guān)鍵“操作系統(tǒng)”與“使能層”。它并非單一工具，而是一個(gè)包含開發(fā)框架、算法庫、模型管理平臺(tái)、數(shù)據(jù)標(biāo)注與處理工具等的完整技術(shù)棧。在工業(yè)領(lǐng)域，其核心價(jià)值在于將人工智能技術(shù)（如機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理）封裝成可被工業(yè)軟件（如CAD/CAE/PLM、MES、SCADA）高效調(diào)用的標(biāo)準(zhǔn)化、模塊化服務(wù)，從而賦能工業(yè)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、運(yùn)維、管理等全鏈條的智能化。

二、2019年的發(fā)展態(tài)勢與關(guān)鍵瓶頸

白皮書分析，2019年中國在人工智能基礎(chǔ)軟件領(lǐng)域已取得顯著進(jìn)展，尤其在開源框架的應(yīng)用、特定算法優(yōu)化等方面。與工業(yè)強(qiáng)國的要求相比，仍存在突出瓶頸：

1. 核心框架依賴度高：國內(nèi)工業(yè)場景中廣泛應(yīng)用的深度學(xué)習(xí)框架仍以TensorFlow、PyTorch等國外開源項(xiàng)目為主，自主可控的高性能工業(yè)級(jí)框架生態(tài)尚未成熟，存在長期技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)。
2. 工業(yè)數(shù)據(jù)與算法融合不足：通用AI算法難以直接適配工業(yè)場景中海量、多源、高噪聲的時(shí)序數(shù)據(jù)與復(fù)雜物理機(jī)理。缺乏針對工業(yè)知識(shí)圖譜、小樣本學(xué)習(xí)、可解釋性AI等關(guān)鍵需求的專用算法庫與工具鏈。
3. 平臺(tái)化與標(biāo)準(zhǔn)化缺失：能夠支撐工業(yè)AI模型全生命周期管理（從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、訓(xùn)練、部署到迭代優(yōu)化）的一體化開發(fā)與部署平臺(tái)較為稀缺。行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，導(dǎo)致模型復(fù)用性差、開發(fā)效率低下。
4. 人才與產(chǎn)業(yè)協(xié)同薄弱：兼具深厚工業(yè)知識(shí)（Know-How）與尖端AI技術(shù)的復(fù)合型人才嚴(yán)重短缺。工業(yè)軟件廠商、AI技術(shù)公司、垂直行業(yè)用戶之間的協(xié)同創(chuàng)新機(jī)制尚不完善。

三、發(fā)展路徑與核心建議

基于上述分析，白皮書為中國人工智能基礎(chǔ)軟件的工業(yè)級(jí)發(fā)展勾勒了清晰路徑：

1. 堅(jiān)持自主創(chuàng)新與開源協(xié)同：鼓勵(lì)在消化吸收國際先進(jìn)開源技術(shù)的基礎(chǔ)上，聚焦工業(yè)特定需求（如實(shí)時(shí)性、可靠性、安全性），自主研發(fā)高性能、可解釋的工業(yè)AI開發(fā)框架與推理引擎。積極參與并主導(dǎo)國際開源生態(tài)，爭取話語權(quán)。
2. 深化“工業(yè)知識(shí)+AI”融合：推動(dòng)建立覆蓋主要工業(yè)領(lǐng)域的高質(zhì)量、標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集。大力發(fā)展將領(lǐng)域知識(shí)（如物理方程、專家規(guī)則）嵌入模型訓(xùn)練的“機(jī)理模型+數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”混合建模工具，提升AI在復(fù)雜工業(yè)場景中的適用性與可靠性。
3. 打造工業(yè)AI開發(fā)與賦能平臺(tái)：支持龍頭企業(yè)或聯(lián)合體構(gòu)建開放的工業(yè)AI平臺(tái)，提供從數(shù)據(jù)治理、模型訓(xùn)練、自動(dòng)化部署到性能監(jiān)控的一站式服務(wù)，降低工業(yè)用戶應(yīng)用AI的技術(shù)門檻與成本。
4. 構(gòu)建產(chǎn)學(xué)研用協(xié)同生態(tài)：通過設(shè)立專項(xiàng)、共建實(shí)驗(yàn)室、舉辦競賽等方式，加速培養(yǎng)跨領(lǐng)域人才。強(qiáng)化工業(yè)軟件企業(yè)、制造業(yè)用戶與AI科技公司之間的深度合作，以典型場景（如預(yù)測性維護(hù)、智能質(zhì)檢、工藝優(yōu)化）為牽引，形成可復(fù)制推廣的解決方案。

四、展望：賦能工業(yè)軟件的未來

人工智能基礎(chǔ)軟件的成熟，將從根本上重塑工業(yè)軟件的形態(tài)與能力。未來的工業(yè)軟件將不再是封閉的、僅基于確定規(guī)則的工具，而是進(jìn)化為能夠自主學(xué)習(xí)、適應(yīng)與優(yōu)化的“工業(yè)智能體”。這要求中國工業(yè)軟件產(chǎn)業(yè)必須將AI基礎(chǔ)軟件的自主可控發(fā)展置于核心戰(zhàn)略位置，通過持續(xù)投入與生態(tài)建設(shè)，打通從底層芯片、基礎(chǔ)軟件到上層工業(yè)應(yīng)用的完整價(jià)值鏈，最終實(shí)現(xiàn)從“軟件定義制造”到“智能驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新”的跨越，為制造強(qiáng)國建設(shè)奠定堅(jiān)實(shí)的數(shù)字基石。

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（注：本文內(nèi)容是基于對《中國工業(yè)軟件發(fā)展白皮書（2019）》中涉及人工智能基礎(chǔ)軟件相關(guān)論述精神的提煉、解讀與延伸闡述，旨在呈現(xiàn)其核心觀點(diǎn)與戰(zhàn)略框架。）