在数字经济与实体经济深度融合的浪潮下，人工智能正成为推动制造业高质量发展的核心引擎。腾讯研究院发布的《人工智能驱动制造业智能化升级》研究报告指出，人工智能基础软件开发是赋能制造业数字化转型、构建未来产业竞争力的关键基石。本报告聚焦于此，深入剖析其发展现状、核心挑战与未来路径。
一、人工智能基础软件：制造业智能化的“操作系统”
人工智能基础软件泛指支撑人工智能技术开发、部署、运行和管理的软件平台、框架、工具及服务。在制造场景中，它如同智能系统的“操作系统”，向下封装异构算力，向上支撑工业应用开发。其核心价值在于降低AI技术的使用门槛，将算法、算力与数据高效结合，转化为可解决实际工业问题的智能解决方案，如预测性维护、视觉质检、工艺优化、供应链智能调度等。
二、发展现状：从技术探索走向工业融合
当前，人工智能基础软件在制造业的应用呈现以下特征：
- 平台化与云化趋势明显：以机器学习平台、AI中台为代表，提供从数据标注、模型训练、评估到部署的全流程工具链，并越来越多地以云服务形式提供，助力制造企业快速构建和迭代AI能力。
- 与工业知识深度结合：单纯的通用算法框架难以满足复杂、高可靠的工业需求。发展趋势是基础软件需深度融合工业机理模型、工艺知识库与领域数据，形成“AI+工业知识”的专用开发平台或行业解决方案。
- 边缘计算与端侧部署需求增长：为满足工厂实时响应、数据隐私与带宽限制等要求，轻量化、支持边缘/端侧部署的AI推理框架和模型优化工具变得至关重要。
- 开源生态与国产化进程并行：国际主流框架（如TensorFlow, PyTorch）生态成熟，但国内也涌现出一批自主可控的基础软件，正加速在工业场景中验证与适配，构建安全可控的供应链。
三、核心挑战与瓶颈
尽管前景广阔，但人工智能基础软件赋能制造业仍面临多重挑战：
- 工业场景复杂性与标准化不足：制造业细分领域多，需求碎片化，数据格式、协议不一，导致AI基础软件难以通用化，开发与集成成本高。
- 高质量数据获取与治理难：工业数据往往存在采集不全、质量不高、标注成本巨大、跨域孤岛等问题，制约了AI模型的训练效果。基础软件需提供更强力的数据治理与合成能力。
- 模型的可解释性与可靠性要求极高：工业决策关乎生产安全与产品质量，要求AI模型不仅准确，还需过程透明、结果可追溯、运行稳定可靠，这对基础软件的鲁棒性、安全性和可解释性工具提出极高要求。
- 复合型人才短缺：既懂AI技术又深谙工业流程的复合型人才稀缺，成为制约基础软件有效落地和应用创新的关键瓶颈。
- 软硬件协同优化待加强：AI基础软件需要与芯片、传感器、控制系统等硬件深度协同，才能释放最大效能，当前产业协同生态尚在建设中。
四、未来发展路径与建议
为推动人工智能基础软件更好地服务制造业，报告提出以下发展路径：
- 坚持“场景驱动”，深耕行业Know-how：基础软件开发商需深入工厂一线，与制造企业、设备商、集成商紧密合作，共同定义需求，开发更贴合行业特性的平台、工具和预制模型组件。
- 构建开放协同的产业生态：鼓励龙头企业、软件商、高校与研究机构共建开放平台，推动工业数据标准、模型接口、评测基准的制定，促进资源共享与能力互通。
- 强化关键核心技术攻关：集中突破面向工业的小样本学习、迁移学习、强化学习、可解释AI等算法，以及高并发边缘推理、跨平台部署、模型终身学习与管理等底层软件技术。
- 创新服务模式与商业模式：推广“平台+服务”模式，提供从咨询、开发到运维的全生命周期服务。探索基于效果付费等灵活商业模式，降低制造企业初始投入风险。
- 加大人才培养与生态培育：推动产学研联合培养复合型人才，并通过开发者大赛、开源项目、社区运营等方式，培育活跃的工业AI开发者生态。
人工智能基础软件的成熟与普及，是人工智能在制造业实现规模化、深层次应用的前提。它不仅是技术工具，更是重塑制造业研发、生产、管理、服务模式的新型基础设施。面对全球产业竞争新格局，加速自主可控、安全高效、易用性强的人工智能基础软件体系发展，并与我国雄厚的制造业体系深度融合，对于建设制造强国、抢占未来产业制高点具有重大战略意义。腾讯研究院将持续关注这一领域，携手产业各方，共同推动人工智能与制造业的融合创新，赋能实体经济行稳致远。
