全球知名科技市场研究机构Omdia发布的《中国人工智能框架市场调研报告》揭示了中国人工智能产业发展的新动向。报告指出，在人工智能基础软件开发领域，预训练大模型和AI for Science（科学智能）正迅速崛起，成为驱动产业创新与价值创造的核心焦点。这一趋势不仅标志着技术范式的转变，也预示着中国在全球AI竞争格局中正迈向更深入、更广泛的应用阶段。
预训练大模型的规模化崛起
预训练大模型，特别是基于Transformer架构的大规模语言模型和视觉模型，正成为中国AI框架市场的重要引擎。以百度文心、阿里通义、智谱GLM、科大讯飞星火等为代表的本土大模型体系，在参数规模、多模态能力和产业适配性上持续突破。这些模型通过在超大规模数据上进行预训练，展现出强大的泛化能力和少样本学习特性，显著降低了AI技术在各行业落地的门槛。
报告分析认为，中国市场的独特优势在于丰富的应用场景和海量的垂直领域数据。金融、医疗、教育、制造、政务等行业正积极引入大模型技术，用于智能客服、内容生成、代码辅助、决策支持等具体任务。开源生态的繁荣，如华为昇思MindSpore、百度飞桨PaddlePaddle等框架对大模型的友好支持，加速了技术扩散和社区创新。挑战同样存在，包括算力成本高昂、数据安全与隐私保护、模型偏见与伦理风险等，需要产、学、研、用多方协同解决。
AI for Science：开辟科研新范式
另一方面，AI for Science（人工智能驱动科学研究）作为前沿交叉领域，正吸引着越来越多的关注与资源投入。这一方向旨在利用人工智能，特别是深度学习、强化学习和生成式模型，来解决传统科学研究中的复杂问题，推动物理学、化学、生物学、材料科学、天文学等基础科学的突破。
在中国，AI for Science的发展得到了政策层面的鼓励与支持。报告显示，国内领先的研究机构、高校与企业正在多个科学领域展开探索：例如，利用深度学习模型预测蛋白质三维结构（如AlphaFold2的后续应用与改进），加速新药研发流程；应用神经网络求解复杂的物理方程，模拟流体动力学、量子化学过程；结合科学计算与AI优化新材料发现路径等。这些努力不仅有望缩短科研周期、降低实验成本，更可能催生全新的科学发现模式。
AI框架在其中扮演着“基础设施”的关键角色。能够高效支持科学计算、微分编程、大规模并行训练的AI框架，成为科研工作者的重要工具。国内框架正在增强对科学计算库的兼容性、开发专用工具链，以更好地服务这一新兴领域的需求。
基础软件：支撑创新的基石
无论是预训练大模型还是AI for Science，其蓬勃发展都离不开坚实的人工智能基础软件栈作为支撑。这包括深度学习框架、编译器、开发工具、模型库、部署平台等。Omdia报告强调，中国在基础软件层面的自主创新与生态建设至关重要。
当前，中国AI框架市场呈现出多元化竞争的格局。国际主流框架（如TensorFlow、PyTorch）仍保有广泛影响力，但国产框架通过聚焦本土化需求、优化硬件适配（尤其是国产AI芯片）、提供全栈式解决方案和更贴近行业的服务，市场份额与影响力稳步提升。这种竞争与合作并存的态势，推动了整个产业链在性能、易用性、安全性方面的整体进步。
随着人工智能技术进一步向纵深发展，对基础软件提出了更高要求：需要支持更大规模的分布式训练、更高效的推理部署、更灵活的多硬件平台适配、以及更严谨的安全可信保障。促进框架与芯片、应用、数据的协同优化，构建开放、共生的生态系统，将是持续释放AI生产力的关键。
Omdia的报告清晰地勾勒出中国人工智能框架市场当前的两大增长极：面向通用智能的预训练大模型，与面向前沿探索的AI for Science。这两大焦点并非孤立，它们共享着对强大算力、先进算法、高质量数据和稳健基础软件的依赖，并在技术层面相互促进。它们的蓬勃发展，不仅推动了人工智能技术的自身演进，更通过与千行百业的深度融合，赋能产业智能化升级，助力解决重大科学挑战。可以预见，在未来几年，围绕这两大焦点的创新竞赛与生态构建，将继续定义中国乃至全球人工智能发展的主要图景。
