2018年，中国信息通信研究院发布的《人工智能发展白皮书（产业应用篇）》中，针对人工智能基础软件开发进行了深入剖析。白皮书指出，基础软件是人工智能产业发展的核心支撑，涵盖算法框架、开发工具、数据处理平台等关键环节，其成熟度直接决定了人工智能技术在各行各业的应用深度与广度。
在算法框架层面，白皮书强调开源生态的重要性。以TensorFlow、PyTorch等为代表的国际主流框架，以及国内逐步兴起的百度PaddlePaddle、华为MindSpore等，共同构建了人工智能技术创新的基础环境。这些框架通过降低开发门槛、提供标准化接口，加速了模型研发与迭代，推动了从学术研究到产业落地的转化。
开发工具与平台的整合，则是提升工程化效率的关键。白皮书提到，自动化机器学习（AutoML）、可视化建模工具等，正逐步简化复杂算法的部署流程，帮助非专业开发者快速构建AI应用。云平台与边缘计算平台的结合，为数据存储、训练与推理提供了弹性可扩展的基础设施，支撑了从云端到终端的一体化应用。
数据处理作为基础软件的另一支柱，白皮书特别关注了数据标注、清洗与管理工具的发展。随着人工智能应用场景的拓展，高质量数据集的构建成为瓶颈，智能化数据预处理工具的出现，部分缓解了数据准备的负担，为金融、医疗、制造等领域的定制化应用奠定了基础。
白皮书还指出，安全与伦理考量正逐渐融入基础软件开发流程。模型可解释性、隐私保护、算法公平性等议题，催生了相应的软件工具与标准，促使产业在追求效率的兼顾可信赖与负责任的人工智能发展。
2018年的白皮书前瞻性地描绘了人工智能基础软件在产业应用中的桥梁作用。它不仅连接了底层硬件与上层应用，更通过持续的技术迭代与生态建设，赋能千行百业的智能化转型，为后续人工智能产业的爆发式增长奠定了坚实的软件基石。
