我国人工智能领域实现了快速发展，但从基础软件的角度看，整体发展仍处于向成熟阶段过渡的关键时期，而非完全意义上的初级水平。
在人工智能基础软件领域，我国已取得显著进展。深度学习框架方面，百度的飞桨（PaddlePaddle）、华为的MindSpore等开源框架已形成一定生态规模，但在全球市场占有率和技术影响力方面，与TensorFlow、PyTorch等国际主流框架仍存在差距。在开发工具链、模型部署、自动化机器学习等细分领域，国内企业正在加速布局，但核心技术的自主可控程度仍需提升。
当前面临的主要挑战包括：在底层计算库和编译器技术方面，对国际开源社区的依赖度较高；人工智能基础软件与国产芯片的适配优化仍需加强；开源生态建设和开发者社区活跃度相较于国际水平仍有提升空间。
值得注意的是，我国在人工智能应用落地方面表现突出，这为基础软件的发展提供了丰富的场景支撑。随着国家政策的持续支持、研发投入的不断增加，以及产学研用协同创新的深入推进，我国人工智能基础软件正在从'跟跑'向'并跑'乃至'领跑'转变。
通过加强原始创新、完善产业生态、培养高端人才，我国有望在人工智能基础软件领域实现更大突破，为全球人工智能发展作出重要贡献。
