2021年是人工智能发展历程中承前启后的关键年份。在技术演进、政策驱动与产业需求的多重作用下，人工智能基础软件作为支撑AI技术落地与应用创新的核心“操作系统”，其发展态势呈现出前所未有的活力与变革。本报告聚焦于2021年人工智能基础软件开发的关键趋势、核心进展与未来展望。

一、开源生态持续深化，成为技术创新主引擎

2021年，开源已毋庸置疑地成为AI基础软件开发的主流模式与核心驱动力。以TensorFlow、PyTorch为核心的框架生态竞争进入平台化、全栈化新阶段。PyTorch凭借其动态图易用性、与Python生态的深度融合以及在学术界的广泛采用，持续扩大影响力，并在企业生产环境部署方面取得显著进展。TensorFlow则继续巩固其在端侧与边缘计算、大规模分布式训练及部署工具链（如TensorFlow Extended）的优势。与此国产开源框架如百度飞桨（PaddlePaddle）、华为MindSpore、旷视天元（MegEngine）等发展迅猛，不仅在性能上持续对标国际主流，更通过聚焦国产硬件适配、垂直行业解决方案及更友好的中文社区建设，构建差异化竞争力。开源模型库（如Hugging Face Transformers）的繁荣，极大降低了自然语言处理等领域的应用门槛，推动了AI技术的民主化。

二、开发范式演进：从“软件工程”迈向“数据智能工程”

AI基础软件的核心任务正在从提供单一的计算框架，转向支撑数据、算法、模型、部署、监控的全生命周期管理。MLOps（机器学习运维）理念与实践在2021年加速落地，成为连接AI模型开发与生产运营的关键桥梁。各大云厂商及独立软件商纷纷推出或完善其MLOps平台工具，强调自动化流水线、版本控制、模型监控与可重复性。这一趋势标志着AI开发从重科研、轻工程的早期阶段，向标准化、自动化、规模化的工业级生产阶段转型。基础软件开始深度整合数据治理、特征工程、自动化机器学习（AutoML）以及模型安全与公平性评估工具，形成一个更为完整、闭环的“数据智能工程”体系。

三、软硬件协同优化成为性能突破关键路径

随着摩尔定律放缓，针对AI计算特点的专用硬件（如GPU、NPU、TPU等）蓬勃发展，这使得基础软件的底层计算优化变得至关重要。2021年，编译器技术成为竞争焦点。例如，PyTorch的TorchScript和JIT编译器、TensorFlow的XLA（加速线性代数）以及TVM、MLIR等独立编译器项目均获得长足发展。它们致力于实现计算图的高效优化、跨硬件平台（CPU/GPU/ASIC等）的自动代码生成与部署，从而最大化释放硬件算力。国产基础软件亦将软硬件协同作为核心战略，通过与昇腾、海光等国产AI芯片的深度绑定优化，构建自主可控的AI技术栈。

四、面向场景的垂直化与低代码化工具兴起

为加速AI在千行百业的渗透，降低开发者技术门槛，2021年AI基础软件呈现出显著的垂直化与低代码/无代码趋势。面向计算机视觉、智能语音、自然语言处理、科学计算等特定领域的高层API和开发套件日益丰富。可视化拖拽式模型构建、自动化模型调参与部署平台受到市场青睐，使业务专家和领域工程师能够更少关注底层代码，更多聚焦业务逻辑与数据本身。这极大地拓展了AI开发者的外延，推动了AI应用的普惠化。

五、安全、可信与治理被提到前所未有的高度

随着AI技术深入经济社会，其带来的安全、隐私、公平、可解释性等挑战日益凸显。2021年，相关治理法规（如各国AI立法倡议、数据安全法）持续完善，直接驱动AI基础软件层面增强相应功能。联邦学习框架、差分隐私库、模型可解释性工具包、公平性检测算法等不再是边缘研究项目，而是逐渐集成到主流开发框架与平台中，成为构建负责任、可信赖AI系统的必备组件。

人工智能基础软件将继续朝着全栈化、自动化、场景化、可信化的方向演进。其发展不仅关乎技术效率，更关乎如何构建一个健康、包容、可持续的AI创新生态，为人工智能的长期健康发展奠定坚实的基石。