《中国工业软件发展白皮书（2019）》深刻指出，在工业4.0与智能制造浪潮下，中国工业软件的自主发展迎来了历史性机遇与挑战。其中，人工智能基础软件开发 被视为实现工业软件智能化升级、构筑未来竞争优势的核心驱动力与战略制高点。

一、人工智能基础软件的战略定位

白皮书强调，人工智能基础软件是连接底层硬件算力与上层工业应用的关键“操作系统”与“使能层”。它并非单一工具，而是一个包含开发框架、算法库、模型管理平台、数据标注与处理工具等的完整技术栈。在工业领域，其核心价值在于将人工智能技术（如机器学习、计算机视觉、自然语言处理）封装成可被工业软件（如CAD/CAE/PLM、MES、SCADA）高效调用的标准化、模块化服务，从而赋能工业设计、生产、运维、管理等全链条的智能化。

二、2019年的发展态势与关键瓶颈

白皮书分析，2019年中国在人工智能基础软件领域已取得显著进展，尤其在开源框架的应用、特定算法优化等方面。与工业强国的要求相比，仍存在突出瓶颈：

1. 核心框架依赖度高：国内工业场景中广泛应用的深度学习框架仍以TensorFlow、PyTorch等国外开源项目为主，自主可控的高性能工业级框架生态尚未成熟，存在长期技术风险。
2. 工业数据与算法融合不足：通用AI算法难以直接适配工业场景中海量、多源、高噪声的时序数据与复杂物理机理。缺乏针对工业知识图谱、小样本学习、可解释性AI等关键需求的专用算法库与工具链。
3. 平台化与标准化缺失：能够支撑工业AI模型全生命周期管理（从数据准备、训练、部署到迭代优化）的一体化开发与部署平台较为稀缺。行业标准不统一，导致模型复用性差、开发效率低下。
4. 人才与产业协同薄弱：兼具深厚工业知识（Know-How）与尖端AI技术的复合型人才严重短缺。工业软件厂商、AI技术公司、垂直行业用户之间的协同创新机制尚不完善。

三、发展路径与核心建议

基于上述分析，白皮书为中国人工智能基础软件的工业级发展勾勒了清晰路径：

1. 坚持自主创新与开源协同：鼓励在消化吸收国际先进开源技术的基础上，聚焦工业特定需求（如实时性、可靠性、安全性），自主研发高性能、可解释的工业AI开发框架与推理引擎。积极参与并主导国际开源生态，争取话语权。
2. 深化“工业知识+AI”融合：推动建立覆盖主要工业领域的高质量、标准化数据集。大力发展将领域知识（如物理方程、专家规则）嵌入模型训练的“机理模型+数据驱动”混合建模工具，提升AI在复杂工业场景中的适用性与可靠性。
3. 打造工业AI开发与赋能平台：支持龙头企业或联合体构建开放的工业AI平台，提供从数据治理、模型训练、自动化部署到性能监控的一站式服务，降低工业用户应用AI的技术门槛与成本。
4. 构建产学研用协同生态：通过设立专项、共建实验室、举办竞赛等方式，加速培养跨领域人才。强化工业软件企业、制造业用户与AI科技公司之间的深度合作，以典型场景（如预测性维护、智能质检、工艺优化）为牵引，形成可复制推广的解决方案。

四、展望：赋能工业软件的未来

人工智能基础软件的成熟，将从根本上重塑工业软件的形态与能力。未来的工业软件将不再是封闭的、仅基于确定规则的工具，而是进化为能够自主学习、适应与优化的“工业智能体”。这要求中国工业软件产业必须将AI基础软件的自主可控发展置于核心战略位置，通过持续投入与生态建设，打通从底层芯片、基础软件到上层工业应用的完整价值链，最终实现从“软件定义制造”到“智能驱动创新”的跨越，为制造强国建设奠定坚实的数字基石。

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（注：本文内容是基于对《中国工业软件发展白皮书（2019）》中涉及人工智能基础软件相关论述精神的提炼、解读与延伸阐述，旨在呈现其核心观点与战略框架。）