2018年，中國信息通信研究院發布的《人工智能發展白皮書（產業應用篇）》中，針對人工智能基礎軟件開發進行了深入剖析。白皮書指出，基礎軟件是人工智能產業發展的核心支撐，涵蓋算法框架、開發工具、數據處理平臺等關鍵環節，其成熟度直接決定了人工智能技術在各行各業的應用深度與廣度。
在算法框架層面，白皮書強調開源生態的重要性。以TensorFlow、PyTorch等為代表的國際主流框架，以及國內逐步興起的百度PaddlePaddle、華為MindSpore等，共同構建了人工智能技術創新的基礎環境。這些框架通過降低開發門檻、提供標準化接口，加速了模型研發與迭代，推動了從學術研究到產業落地的轉化。
開發工具與平臺的整合，則是提升工程化效率的關鍵。白皮書提到，自動化機器學習（AutoML）、可視化建模工具等，正逐步簡化復雜算法的部署流程，幫助非專業開發者快速構建AI應用。云平臺與邊緣計算平臺的結合，為數據存儲、訓練與推理提供了彈性可擴展的基礎設施，支撐了從云端到終端的一體化應用。
數據處理作為基礎軟件的另一支柱，白皮書特別關注了數據標注、清洗與管理工具的發展。隨著人工智能應用場景的拓展，高質量數據集的構建成為瓶頸，智能化數據預處理工具的出現，部分緩解了數據準備的負擔，為金融、醫療、制造等領域的定制化應用奠定了基礎。
白皮書還指出，安全與倫理考量正逐漸融入基礎軟件開發流程。模型可解釋性、隱私保護、算法公平性等議題，催生了相應的軟件工具與標準，促使產業在追求效率的兼顧可信賴與負責任的人工智能發展。
2018年的白皮書前瞻性地描繪了人工智能基礎軟件在產業應用中的橋梁作用。它不僅連接了底層硬件與上層應用，更通過持續的技術迭代與生態建設，賦能千行百業的智能化轉型，為后續人工智能產業的爆發式增長奠定了堅實的軟件基石。
