《中国工业软件发展白皮书（2019）》将人工智能基础软件开发作为核心议题之一，深入剖析了其在推动中国工业软件体系演进与制造业智能化转型中的关键作用。白皮书指出，人工智能基础软件是构建工业智能应用生态的基石，其发展水平直接关系到工业数据分析、智能决策与自主控制的能力上限。
在2019年的产业背景下，中国人工智能基础软件发展呈现出机遇与挑战并存的局面。一方面，国内在机器学习框架、计算机视觉、自然语言处理等通用AI技术领域已涌现出一批具有自主知识产权的开源项目与商业化产品，为工业场景的应用提供了初步工具支撑。国家层面通过政策引导与专项支持，积极推动AI与工业技术的深度融合。另一方面，白皮书也清醒地指出，面向复杂、高可靠、实时性要求严苛的工业环境，现有AI基础软件在专用算法库、工业数据标准接口、模型部署与运维工具链等方面仍存在显著短板。核心工业知识模型与AI技术的结合尚处早期，生态体系薄弱，高端人才匮乏，成为制约工业AI规模化落地的瓶颈。
白皮书强调，发展工业级人工智能基础软件，必须坚持“需求牵引、技术驱动、生态共建”的原则。具体路径包括：
- 强化核心攻关：瞄准工业特定场景（如缺陷检测、预测性维护、工艺优化），研发高精度、高鲁棒性、可解释的专用算法与模型；开发适配工业实时操作系统与边缘计算设备的轻量化推理框架。
- 构建标准体系：推动工业数据格式、模型接口、安全规范的标准化，促进工业数据与AI模型在不同平台和设备间的互联互通与可信交互。
- 打造协同生态：鼓励工业设备制造商、软件开发商、高校与研究机构、垂直行业用户形成合力，共建开放共享的工业AI开发平台、测试验证环境和案例库，加速技术迭代与应用推广。
- 注重安全可靠：将功能安全、信息安全嵌入AI基础软件设计全生命周期，确保工业智能系统在复杂环境下的稳定、可靠、可信运行。
白皮书认为，人工智能基础软件将成为工业软件体系的新制高点。其与工业互联网平台、工业APP的深度集成，将催生“数据驱动、软件定义、智能主导”的新型制造模式，为中国制造业迈向全球价值链中高端提供核心软件动能。报告呼吁各方加大投入，突破关键核心技术，完善产业生态，以扎实的人工智能基础软件能力，筑牢工业智能化发展的根基。
