在近期举办的中国国际软件博览会上，一个清晰的声音在众多前沿议题中格外响亮：人工智能基础软件开发已成为驱动软件产业升级、赋能数字经济和工业互联网的核心引擎，并正与区块链等技术深度融合，塑造未来科技竞争的新格局。
一、 人工智能基础软件：从“应用繁荣”到“根基重塑”
多位与会专家指出，当前人工智能产业在应用层面百花齐放，但底层基础软件的自主可控与创新突破，才是决定产业长期健康度和国际竞争力的关键。这包括深度学习框架、AI开发平台、智能芯片配套系统软件、大规模数据处理与治理工具等。有声音强调：“我们不仅需要会‘用’AI，更要掌握‘造’AI工具的能力。基础软件是AI时代的‘操作系统’，是汇聚算力、数据、算法，并最终孵化万千智能应用的土壤。”
二、 赋能数字经济与工业互联网的核心枢纽
在数字经济领域，人工智能基础软件正在降低技术门槛，让更多的企业和开发者能够便捷地调用AI能力，从而催生新业态、新模式。例如，低代码AI开发平台使得业务人员也能参与模型构建，加速了AI在金融、零售、政务等场景的渗透。
对于工业互联网而言，其核心在于实现全要素、全产业链、全价值链的深度互联与智能化。人工智能基础软件在此扮演了“大脑”与“神经中枢”的角色。它能够处理海量、异构的工业数据，支撑复杂算法的运行与迭代，从而实现对生产流程的精准预测、优化控制与智能决策。有工业互联网平台企业代表表示：“没有强大、稳定、易用的AI基础软件，工业互联网的‘智能’将无从谈起。它是将数据转化为实际生产力的关键桥梁。”
三、 与区块链等技术融合，构建可信智能新生态
值得关注的是，论坛上多次出现将人工智能与区块链结合讨论的声音。专家认为，区块链技术能为人工智能，特别是其基础软件层，提供数据确权、流程追溯、模型可信验证等能力。例如，在联邦学习等隐私计算场景中，区块链可以确保数据使用过程的不可篡改与透明；对于AI模型的训练数据来源和决策过程，区块链也能提供审计线索。这种融合有助于解决AI发展中的数据安全、隐私保护和算法公平性等核心治理问题，为构建可信、可靠的人工智能体系奠定基础。
四、 挑战与共识：呼唤协同创新与生态共建
尽管前景广阔，但重要声音也指出了当前面临的挑战：一是核心技术仍有差距，尤其是在高端开发框架和工具链方面；二是产业生态碎片化，标准不统一，导致重复建设和互联互通困难；三是兼具软件工程与AI算法知识的复合型人才严重短缺。
对此形成的共识是，发展人工智能基础软件不能单打独斗，需要“政产学研用”多方协同。国家应加强顶层设计与战略引导，鼓励开源开放；企业需加大研发投入，敢于啃硬骨头；高校和科研机构需夯实理论基础，培养跨界人才；上下游企业应共建共享，形成健康繁荣的产业生态。
本次软博会传递出一个明确的信号：人工智能的竞争，正从模型和应用的竞争，快速演进为基础软件、开发平台乃至整个技术生态体系的竞争。夯实人工智能基础软件这一“地基”，不仅关乎软件产业自身的升级，更是推动数字经济高质量发展、深化工业互联网赋能、确保未来技术主权和安全的关键所在。这已成为产业界、学术界和政策制定者的共同呼声与行动方向。
