随着人工智能技术成为全球科技竞争的核心领域，基础软件作为AI生态的基石，其自主可控性日益受到关注。当前，中国在人工智能基础软件领域仍面临“卡脖子”风险，亟需从关键技术研发、产业生态构建、人才培养等多维度实现突围。
一、关键技术研发：夯实自主创新根基
在人工智能基础软件领域，深度学习框架、开发工具链、分布式计算平台等核心技术长期由国外企业主导。中国需加大研发投入，集中突破关键算法与系统优化技术。例如，支持国内开源框架（如百度PaddlePaddle、华为MindSpore）的生态扩展，提升其在性能、易用性和兼容性方面的竞争力。应重视底层硬件与软件的协同设计，推动AI芯片与基础软件的深度融合，以提升整体系统效率。
二、构建开放协同的产业生态
基础软件的突围离不开健康的产业生态。政府、企业和科研机构需加强合作，推动标准制定与资源共享。通过设立国家级AI软件开源社区，鼓励企业贡献代码、共享技术成果，降低开发门槛。结合中国丰富的应用场景（如智慧城市、智能制造），推动基础软件在真实环境中迭代优化，形成“技术-应用-反馈”的良性循环。
三、强化人才培养与引进
人才是基础软件发展的核心驱动力。高校应加强计算机科学、软件工程与人工智能的交叉学科建设，注重系统软件与算法理论的结合。企业可通过联合实验室、实习计划等方式参与人才培养，同时积极引进国际高端人才，弥补关键领域的经验缺口。
四、政策支持与产业链协同
政府需通过资金扶持、税收优惠等政策，引导资源向基础软件领域倾斜。重点支持“产学研用”一体化项目，推动产业链上下游协同创新。例如，鼓励硬件厂商、云服务商与软件开发者合作，构建从芯片到应用的全栈式AI解决方案。
五、拥抱开源与国际化
在自主可控的基础上，中国应积极参与全球开源社区，吸收先进技术经验，避免闭门造车。通过国际合作、技术交流，提升中国基础软件的国际影响力。需建立安全审查机制，确保开源技术的应用符合国家安全标准。
结语
解决人工智能基础软件“卡脖子”问题，是一场涉及技术、生态与政策的系统性工程。中国唯有坚持自主创新与开放合作并重，才能在AI基础软件领域实现真正突破，为全球人工智能发展贡献中国智慧。
