在全球科技浪潮持續(xù)翻涌的背景下，權(quán)威信息技術(shù)研究與顧問公司Gartner于近期發(fā)布了備受矚目的《2019年十大戰(zhàn)略性技術(shù)趨勢》報(bào)告。該報(bào)告不僅勾勒了未來技術(shù)發(fā)展的宏觀藍(lán)圖，更深入剖析了驅(qū)動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心力量。其中，作為整個(gè)技術(shù)生態(tài)的基石之一，人工智能基礎(chǔ)軟件開發(fā) 被置于關(guān)鍵的戰(zhàn)略位置，其發(fā)展態(tài)勢與未來走向，將深遠(yuǎn)影響各行各業(yè)的智能化進(jìn)程。

一、 戰(zhàn)略性趨勢中的AI基石角色

Gartner定義的“戰(zhàn)略性技術(shù)趨勢”，是指那些具備巨大顛覆性潛力、已突破早期采用階段、正邁向更廣泛影響和規(guī)模化應(yīng)用的技術(shù)。在2019年的十大趨勢中，如自主化設(shè)備、增強(qiáng)型分析、AI驅(qū)動(dòng)的開發(fā)、數(shù)字孿生、邊緣計(jì)算等，其背后都離不開強(qiáng)大、靈活、可擴(kuò)展的人工智能基礎(chǔ)軟件作為支撐。這類軟件構(gòu)成了AI能力的“操作系統(tǒng)”和“工具箱”，是算法模型得以訓(xùn)練、部署、管理和迭代的必備環(huán)境。

二、 人工智能基礎(chǔ)軟件開發(fā)的核心內(nèi)涵與演進(jìn)

所謂人工智能基礎(chǔ)軟件，其范疇廣泛，主要包括：

1. 機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)框架：如TensorFlow、PyTorch等，它們降低了AI模型研發(fā)的門檻，是開發(fā)者的核心工具。
2. AI開發(fā)平臺與工具鏈：提供從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、標(biāo)注、模型構(gòu)建、訓(xùn)練到部署、監(jiān)控的全生命周期管理，實(shí)現(xiàn)AI開發(fā)的流程化與自動(dòng)化。
3. 模型優(yōu)化與推理引擎：專注于將訓(xùn)練好的模型高效地部署到云、邊緣端或各種設(shè)備上，解決性能、功耗和延遲等關(guān)鍵問題。
4. 數(shù)據(jù)管理與分析平臺：高質(zhì)量數(shù)據(jù)是AI的燃料，相關(guān)平臺確保數(shù)據(jù)的獲取、清洗、治理和分析能夠高效進(jìn)行。

Gartner預(yù)測，其發(fā)展趨勢正從“工具化”走向“平臺化”和“民主化”。未來的AI基礎(chǔ)軟件將更加注重：

• 自動(dòng)化：集成AutoML等技術(shù)，讓非專家也能參與模型創(chuàng)建。
• 可解釋性：提供工具幫助理解復(fù)雜模型的決策過程，以滿足監(jiān)管和倫理需求。
• 工程化與運(yùn)維化：強(qiáng)調(diào)模型部署后的持續(xù)集成、持續(xù)交付和監(jiān)控管理，確保AI系統(tǒng)穩(wěn)定可靠。
• 邊緣集成：為邊緣計(jì)算場景提供輕量級、低功耗的推理能力。

三、 驅(qū)動(dòng)因素與戰(zhàn)略價(jià)值

AI基礎(chǔ)軟件開發(fā)的戰(zhàn)略性崛起，主要由以下因素驅(qū)動(dòng)：

• 企業(yè)AI規(guī)模化應(yīng)用的迫切需求：企業(yè)不再滿足于個(gè)別“試點(diǎn)項(xiàng)目”，而是尋求將AI能力嵌入核心業(yè)務(wù)流程，這需要穩(wěn)固、可復(fù)用的基礎(chǔ)軟件架構(gòu)。
• 算力與算法的進(jìn)步：硬件（如GPU、專用AI芯片）的快速發(fā)展和算法創(chuàng)新，要求基礎(chǔ)軟件層能充分發(fā)揮其性能。
• 人才短缺的應(yīng)對：通過提供更高級別的抽象和自動(dòng)化工具，降低對稀缺的AI頂尖專家的絕對依賴，賦能更廣大的開發(fā)者群體。
• 生態(tài)構(gòu)建的競爭：科技巨頭和開源社區(qū)都致力于打造圍繞自身AI軟件棧的繁榮生態(tài)，以確立行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)與領(lǐng)導(dǎo)地位。

其戰(zhàn)略價(jià)值在于，它直接決定了組織AI創(chuàng)新的速度、成本、質(zhì)量和可控性。強(qiáng)大的基礎(chǔ)軟件能夠加速從想法到產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化，確保AI應(yīng)用的可維護(hù)性和可擴(kuò)展性，是企業(yè)在智能化競爭中構(gòu)建長期優(yōu)勢的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。

四、 挑戰(zhàn)與未來展望

盡管前景廣闊，AI基礎(chǔ)軟件開發(fā)也面臨挑戰(zhàn)：技術(shù)碎片化與標(biāo)準(zhǔn)缺失、安全性與隱私保護(hù)、倫理偏見緩解、以及與傳統(tǒng)IT系統(tǒng)的無縫集成等。

遵循Gartner的趨勢洞察，AI基礎(chǔ)軟件將與云原生技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)平臺、區(qū)塊鏈等更深度地融合，形成支撐智能數(shù)字業(yè)務(wù)的復(fù)合型技術(shù)棧。開源與商業(yè)化模式的協(xié)同將繼續(xù)推動(dòng)創(chuàng)新。其發(fā)展將使得人工智能如同今天的電力或互聯(lián)網(wǎng)一樣，成為一種易于獲取、按需使用的基礎(chǔ)能力，真正賦能千行百業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與重塑。

Gartner的預(yù)測深刻揭示了人工智能基礎(chǔ)軟件開發(fā)在2019年及后續(xù)技術(shù)版圖中的中樞地位。對于任何有志于把握技術(shù)浪潮、驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新的組織而言，投資并理解這一基礎(chǔ)性、戰(zhàn)略性的技術(shù)領(lǐng)域，已成為不可或缺的必修課。