我國人工智能領域實現了快速發展，但從基礎軟件的角度看，整體發展仍處于向成熟階段過渡的關鍵時期，而非完全意義上的初級水平。

在人工智能基礎軟件領域，我國已取得顯著進展。深度學習框架方面，百度的飛槳（PaddlePaddle）、華為的MindSpore等開源框架已形成一定生態規模，但在全球市場占有率和技術影響力方面，與TensorFlow、PyTorch等國際主流框架仍存在差距。在開發工具鏈、模型部署、自動化機器學習等細分領域，國內企業正在加速布局，但核心技術的自主可控程度仍需提升。

當前面臨的主要挑戰包括：在底層計算庫和編譯器技術方面，對國際開源社區的依賴度較高；人工智能基礎軟件與國產芯片的適配優化仍需加強；開源生態建設和開發者社區活躍度相較于國際水平仍有提升空間。

值得注意的是，我國在人工智能應用落地方面表現突出，這為基礎軟件的發展提供了豐富的場景支撐。隨著國家政策的持續支持、研發投入的不斷增加，以及產學研用協同創新的深入推進，我國人工智能基礎軟件正在從'跟跑'向'并跑'乃至'領跑'轉變。

通過加強原始創新、完善產業生態、培養高端人才，我國有望在人工智能基礎軟件領域實現更大突破，為全球人工智能發展作出重要貢獻。