清華大學計算機科學與技術系教授張華在一次公開講座中，以生動形象的方式講解了人工智能技術與產(chǎn)業(yè)的發(fā)展脈絡，尤其聚焦于人工智能基礎軟件開發(fā)這一核心領域。

張教授首先用“蓋房子”的比喻來解釋人工智能基礎軟件的重要性：“如果把人工智能應用比作一棟棟高樓大廈，那么基礎軟件就是地基和鋼筋混凝土框架。沒有堅實的地基，再漂亮的設計也無法落地。”他指出，基礎軟件主要包括深度學習框架、算法庫、開發(fā)工具等，它們?yōu)樯蠈討锰峁┯嬎恪?shù)據(jù)處理和模型訓練的支撐。

為了讓聽眾更易理解，張教授以流行的深度學習框架TensorFlow和PyTorch為例，說明基礎軟件如何降低開發(fā)門檻：“過去，開發(fā)一個圖像識別模型可能需要從頭編寫復雜的數(shù)學算法，現(xiàn)在借助這些框架，開發(fā)者只需像搭積木一樣組合模塊，就能快速構建模型。”他現(xiàn)場演示了一個簡單的代碼片段，展示如何使用幾行Python代碼實現(xiàn)手寫數(shù)字識別，引得在場觀眾驚嘆不已。

談到產(chǎn)業(yè)發(fā)展，張教授強調，人工智能基礎軟件已成為全球科技競爭的戰(zhàn)略高地。“從國際上看，美國在框架層占據(jù)先發(fā)優(yōu)勢，但中國憑借龐大的應用場景和數(shù)據(jù)資源，正在快速追趕。”他列舉了國產(chǎn)框架如百度的PaddlePaddle、華為的MindSpore，指出這些平臺在中文自然語言處理、工業(yè)視覺等本土化需求中表現(xiàn)出色。

張教授還深入淺出地剖析了基礎軟件開發(fā)的技術難點：一是如何提升軟件效率，讓模型訓練更快、更省資源；二是如何增強易用性，讓非專業(yè)開發(fā)者也能輕松上手；三是如何保障安全可靠，避免算法偏見或數(shù)據(jù)泄露。他比喻道：“這就像設計一輛汽車，既要發(fā)動機動力強勁，又要方向盤操作簡單，還得有安全帶和氣囊確保安全。”

對于未來趨勢，張教授預測，人工智能基礎軟件將向“自動化”和“普惠化”發(fā)展：“AutoML（自動機器學習）工具正逐漸成熟，未來可能連‘搭積木’都不需要，系統(tǒng)會自動設計出最優(yōu)模型。開源生態(tài)的壯大將讓更多中小企業(yè)和個人受益，推動人工智能像水電一樣普及。”

張教授鼓勵年輕學子投身這一領域：“基礎軟件開發(fā)雖不如應用層那樣光鮮，卻是人工智能產(chǎn)業(yè)的‘根技術’。它需要扎實的數(shù)學、編程和系統(tǒng)工程能力，但每一點突破都可能引發(fā)行業(yè)變革。”講座結束后，許多聽眾表示，原本晦澀的技術概念變得清晰起來，對人工智能如何從代碼走向產(chǎn)業(yè)有了更直觀的認識。

這場講座不僅普及了人工智能基礎知識，更揭示了中國在核心軟件領域自主創(chuàng)新的緊迫性與機遇。正如張教授所言：“掌握基礎軟件，才能握住智能時代的主動權。”