乌镇智库于2017年发布的《全球人工智能发展报告》框架篇，对人工智能基础软件开发进行了系统梳理和前瞻分析。报告指出，人工智能基础软件作为技术体系的核心支撑，正成为全球科技竞争的关键领域。

基础软件层主要包括机器学习框架、算法库、开发工具及系统平台。2017年前后，以TensorFlow、PyTorch、Caffe为代表的深度学习框架迅速崛起，大幅降低了人工智能应用开发门槛。开源生态成为主要驱动力，全球开发者社区通过协作推动框架持续优化，同时各大科技企业通过开源策略扩大技术影响力与生态布局。

报告特别强调，基础软件的创新呈现三层特征：在算法层，自动机器学习（AutoML）开始萌芽；在系统层，分布式计算与专用硬件适配成为优化重点；在工具链层，模型部署、监控与管理工具日益完善。美国在基础软件领域保持领先，但中国企业和研究机构正通过Kaldi、PaddlePaddle等项目积极构建自主技术体系。

从开发模式看，云平台与基础软件的结合日益紧密。AWS、Azure、Google Cloud及阿里云等平台将主流框架作为服务提供，进一步降低了计算资源获取难度。边缘计算场景的兴起，则推动轻量级框架和终端推理引擎的快速发展。

人才与标准是制约发展的关键因素。报告指出，兼具算法理论与系统开发能力的复合型人才严重短缺；框架接口、模型格式、性能基准等领域尚缺乏统一标准，导致生态碎片化。

报告预测基础软件将向自动化、专业化、全栈化方向演进：自动化工具链将覆盖从数据预处理到模型部署的全流程；面向垂直领域的专用框架将不断涌现；软件栈与芯片、应用场景的协同优化将成为竞争焦点。

乌镇智库2017年的报告准确把握了人工智能基础软件承上启下的枢纽地位。这一领域的蓬勃发展，不仅推动了人工智能技术的普及应用，也为全球创新格局的演变埋下了重要伏笔。