在近期舉辦的中國國際軟件博覽會上，一個清晰的聲音在眾多前沿議題中格外響亮：人工智能基礎軟件開發已成為驅動軟件產業升級、賦能數字經濟和工業互聯網的核心引擎，并正與區塊鏈等技術深度融合，塑造未來科技競爭的新格局。

一、 人工智能基礎軟件：從“應用繁榮”到“根基重塑”

多位與會專家指出，當前人工智能產業在應用層面百花齊放，但底層基礎軟件的自主可控與創新突破，才是決定產業長期健康度和國際競爭力的關鍵。這包括深度學習框架、AI開發平臺、智能芯片配套系統軟件、大規模數據處理與治理工具等。有聲音強調：“我們不僅需要會‘用’AI，更要掌握‘造’AI工具的能力。基礎軟件是AI時代的‘操作系統’，是匯聚算力、數據、算法，并最終孵化萬千智能應用的土壤。”

二、 賦能數字經濟與工業互聯網的核心樞紐

在數字經濟領域，人工智能基礎軟件正在降低技術門檻，讓更多的企業和開發者能夠便捷地調用AI能力，從而催生新業態、新模式。例如，低代碼AI開發平臺使得業務人員也能參與模型構建，加速了AI在金融、零售、政務等場景的滲透。

對于工業互聯網而言，其核心在于實現全要素、全產業鏈、全價值鏈的深度互聯與智能化。人工智能基礎軟件在此扮演了“大腦”與“神經中樞”的角色。它能夠處理海量、異構的工業數據，支撐復雜算法的運行與迭代，從而實現對生產流程的精準預測、優化控制與智能決策。有工業互聯網平臺企業代表表示：“沒有強大、穩定、易用的AI基礎軟件，工業互聯網的‘智能’將無從談起。它是將數據轉化為實際生產力的關鍵橋梁。”

三、 與區塊鏈等技術融合，構建可信智能新生態

值得關注的是，論壇上多次出現將人工智能與區塊鏈結合討論的聲音。專家認為，區塊鏈技術能為人工智能，特別是其基礎軟件層，提供數據確權、流程追溯、模型可信驗證等能力。例如，在聯邦學習等隱私計算場景中，區塊鏈可以確保數據使用過程的不可篡改與透明；對于AI模型的訓練數據來源和決策過程，區塊鏈也能提供審計線索。這種融合有助于解決AI發展中的數據安全、隱私保護和算法公平性等核心治理問題，為構建可信、可靠的人工智能體系奠定基礎。

四、 挑戰與共識：呼喚協同創新與生態共建

盡管前景廣闊，但重要聲音也指出了當前面臨的挑戰：一是核心技術仍有差距，尤其是在高端開發框架和工具鏈方面；二是產業生態碎片化，標準不統一，導致重復建設和互聯互通困難；三是兼具軟件工程與AI算法知識的復合型人才嚴重短缺。

對此形成的共識是，發展人工智能基礎軟件不能單打獨斗，需要“政產學研用”多方協同。國家應加強頂層設計與戰略引導，鼓勵開源開放；企業需加大研發投入，敢于啃硬骨頭；高校和科研機構需夯實理論基礎，培養跨界人才；上下游企業應共建共享，形成健康繁榮的產業生態。

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本次軟博會傳遞出一個明確的信號：人工智能的競爭，正從模型和應用的競爭，快速演進為基礎軟件、開發平臺乃至整個技術生態體系的競爭。夯實人工智能基礎軟件這一“地基”，不僅關乎軟件產業自身的升級，更是推動數字經濟高質量發展、深化工業互聯網賦能、確保未來技術主權和安全的關鍵所在。這已成為產業界、學術界和政策制定者的共同呼聲與行動方向。