前言\n\n2020年，人工智能（AI）作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，其基础设施的建设与政策布局成为全球主要经济体的关注焦点。人工智能基础软件，包括深度学习框架、算法库、开发工具链及操作系统等，构成了AI技术体系的“灵魂”，直接决定了AI应用开发的效率与产业生态的自主性。这一年，全球在AI基础设施战略与政策上的角力，尤其体现在基础软件领域，呈现出竞争与合作并存、开源与闭源交织的复杂图景。\n\n一、全球AI基础设施战略与政策总体态势\n\n（一）主要经济体的战略布局\n\n2020年，美国、中国、欧盟等国家和地区相继出台或更新了AI战略文件，将AI基础设施，特别是基础软件，提升至国家竞争力的核心高度。\n\n- 美国：维持全球领先地位，强调联邦投资与标准制定。 美国在2020年继续通过《美国人工智能倡议》等政策，引导联邦机构加大对AI研发的投入，重点支持可解释AI、隐私保护机器学习等基础理论，并推动AI标准制定。美国通过出口管制等手段，限制关键AI软件技术外流。\n- 中国：新基建驱动，强调自主可控。 2020年，中国正式启动“新基建”战略，将AI列为信息基础设施的重要组成部分。政策上，中国强调AI基础软件的自主创新，通过国家重点研发计划等渠道支持国产深度学习框架的研发与应用，旨在打破国外框架的垄断。\n- 欧盟：以伦理与信任为导向，强化单一市场。 欧盟在2020年发布了《人工智能白皮书》，提出建立“卓越生态系统”和“信任生态系统”，虽未直接聚焦基础软件，但其对数据空间、云计算基础设施的投资，为AI基础软件的欧洲生态奠定了基础。\n\n（二）政策观察的核心特点\n\n2020年的政策观察显示，各国普遍采取“双轮驱动”模式：一方面，通过政府投资、税收优惠直接支持AI基础软件研发；另一方面，通过制定标准、构建开源社区、引导行业应用，培育市场需求。值得注意的是，基础软件的开源属性与地缘政治的碰撞日益激烈，引发了关于技术主权和供应链安全的广泛讨论。\n\n二、人工智能基础软件：政策聚焦与全球格局\n\n（一）基础软件的定义与战略价值\n\n人工智能基础软件通常涵盖深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）、AI开发平台、算法库、编译器及AI芯片使能软件等。它是连接底层硬件与上层应用的桥梁，其性能和生态易用性直接影响AI落地的速度与广度。在2020年，全球AI基础软件市场呈现出“框架层趋稳，平台层百花齐放”的特点。\n\n（二）主要国家和地区的政策动向\n\n- 美国的“生态控制”策略： 美国凭借Google的TensorFlow、Facebook的PyTorch等开源框架，主导了全球AI基础软件生态。2020年，美国政府进一步强化对AI相关技术出口的审查，同时通过DAP​​A等计划支持基础软件研究。其策略可概括为：依靠企业开源推广事实标准，借助长臂管辖保持优势。\n- 中国的“自主替代”攻坚： 2020年，面对外部技术封锁压力，中国加快了对国产AI基础软件的扶持。百度飞桨、华为MindSpore、旷视天元等框架获得政策与资金支持。各地纷纷建设AI计算中心，并鼓励基于国产框架进行开发，力求在金融、安防等关键领域实现自主可控。工信部等部门亦多次调研基础软件发展，酝酿专项政策。\n- 欧盟的“价值驱动”路径： 欧盟在基础软件上强调