人工智能基礎軟件開發作為推動AI技術落地的關鍵環節，近年來受到廣泛關注。它不再局限于單一算法實現，而是涵蓋數據預處理、模型訓練、部署優化及運維監控的全生命周期管理。

在核心技術層面，AI基礎軟件需解決三大挑戰：一是高效計算框架設計，如TensorFlow、PyTorch通過動態圖與靜態圖的融合提升模型迭代效率；二是分布式訓練優化，通過參數服務器與All-Reduce架構應對海量數據并行處理；三是自動化工具鏈開發，AutoML技術正在降低機器學習應用門檻。

當前發展呈現三大趨勢：云原生AI平臺成為主流，Kubernetes與容器化技術實現資源彈性調度；MLOps理念加速滲透，通過持續集成/交付流水線保障模型質量；聯邦學習等隱私計算技術推動可信AI發展。

值得注意的是，我國在深度學習框架領域已取得突破性進展，如百度飛槳、華為MindSpore等開源框架正構建自主生態。未來，隨著大模型、AI4Science等新范式涌現，基礎軟件將更注重跨模態統一架構與低碳計算，為人工智能普惠化提供底層支撐。