《中國工業軟件發展白皮書（2019）》將人工智能基礎軟件開發作為核心議題之一，深入剖析了其在推動中國工業軟件體系演進與制造業智能化轉型中的關鍵作用。白皮書指出，人工智能基礎軟件是構建工業智能應用生態的基石，其發展水平直接關系到工業數據分析、智能決策與自主控制的能力上限。
在2019年的產業背景下，中國人工智能基礎軟件發展呈現出機遇與挑戰并存的局面。一方面，國內在機器學習框架、計算機視覺、自然語言處理等通用AI技術領域已涌現出一批具有自主知識產權的開源項目與商業化產品，為工業場景的應用提供了初步工具支撐。國家層面通過政策引導與專項支持，積極推動AI與工業技術的深度融合。另一方面，白皮書也清醒地指出，面向復雜、高可靠、實時性要求嚴苛的工業環境，現有AI基礎軟件在專用算法庫、工業數據標準接口、模型部署與運維工具鏈等方面仍存在顯著短板。核心工業知識模型與AI技術的結合尚處早期，生態體系薄弱，高端人才匱乏，成為制約工業AI規模化落地的瓶頸。
白皮書強調，發展工業級人工智能基礎軟件，必須堅持“需求牽引、技術驅動、生態共建”的原則。具體路徑包括：
- 強化核心攻關：瞄準工業特定場景（如缺陷檢測、預測性維護、工藝優化），研發高精度、高魯棒性、可解釋的專用算法與模型；開發適配工業實時操作系統與邊緣計算設備的輕量化推理框架。
- 構建標準體系：推動工業數據格式、模型接口、安全規范的標準化，促進工業數據與AI模型在不同平臺和設備間的互聯互通與可信交互。
- 打造協同生態：鼓勵工業設備制造商、軟件開發商、高校與研究機構、垂直行業用戶形成合力，共建開放共享的工業AI開發平臺、測試驗證環境和案例庫，加速技術迭代與應用推廣。
- 注重安全可靠：將功能安全、信息安全嵌入AI基礎軟件設計全生命周期，確保工業智能系統在復雜環境下的穩定、可靠、可信運行。
白皮書認為，人工智能基礎軟件將成為工業軟件體系的新制高點。其與工業互聯網平臺、工業APP的深度集成，將催生“數據驅動、軟件定義、智能主導”的新型制造模式，為中國制造業邁向全球價值鏈中高端提供核心軟件動能。報告呼吁各方加大投入，突破關鍵核心技術，完善產業生態，以扎實的人工智能基礎軟件能力，筑牢工業智能化發展的根基。
