在全球人工智能浪潮奔涌的当下，世界人工智能大会（WAIC）已成为观察中国AI产业风向的重要窗口。2024年的大会上，中央企业（央企）的集体亮相尤为引人注目。它们不仅展示了AI在工业实处落地的硬核成果，更释放出向人工智能基础软件“深水区”进军的强烈信号。本文将梳理央企在AI研发应用上的最新进展，并聚焦人工智能基础软件开发这一关键领域。
一、央企AI研发应用：从场景赋能走向体系化推进
过往，央企的AI应用多集中在具体业务场景的“点状”赋能，如质检、巡检等。而今年的世界人工智能大会透露出显著变化：央企正将AI上升为核心战略，推进体系化研发与应用。
- 持续加码算力基础设施。中国电信、中国移动等运营商纷纷展示其智算中心布局。中国电信的“息壤”算力调度平台、中国移动的“梧桐”大数据平台，已具备支撑万亿参数大模型训练的能力，为AI研发提供底座。
- 行业大模型竞相涌现。国家电网发布“国网算力”与电力行业大模型，用于电网故障预测与调度优化；中国石油的“昆仑”大模型则聚焦勘探开发与安全生产。这些模型不追求通用，而是深耕行业Know-how，解决实际痛点。
- 应用场景向核心生产环节渗透。在宝武钢铁，AI已用于高炉炉温预测，准确率超过95%；在中远海运，智能调度系统每年节省数亿元成本。AI不再是“面子工程”，而是真金白银的效益引擎。
二、人工智能基础软件开发：央企的“补课”与“攻坚”
基础软件是中国AI产业的短板，也是央企必须攻克的“卡脖子”环节。世界人工智能大会上，多家央企展示了在AI框架、开发平台、工具链等方面的进展。
- 深度学习框架“百花齐放”。除了华为的MindSpore，中国电科、中国移动等也推出了自研或联合开发的AI框架，强调对国产芯片的适配与优化，试图在PyTorch、TensorFlow主导的市场中开辟新路。
- 大模型开发与训练平台成为标配。中国电信的AI平台提供从数据标注、模型训练到部署的一站式服务；国家电网的“人工智能开放平台”则汇聚了电力行业的算法与数据集。这些平台降低了AI开发门槛，正形成生态雏形。
- 工具链与标准化工作起步。部分央企开始涉足AI编译器、推理引擎等更底层技术，并参与相关国家标准制定。例如，中国电子技术标准化研究院联合央企发布AI芯片接口标准，试图打破软硬件适配的壁垒。
三、挑战与展望：从“可用”到“好用”还有多远？
尽管进展显著，央企在AI基础软件领域仍面临诸多挑战。
一是生态壁垒。英伟达CUDA生态根深蒂固，国产基础软件在市场认可度、开发者社区方面差距明显。
二是人才缺口。基础软件研发需要顶尖系统级人才。央企雖有平台优势，薪酬激励却往往难以比肩互联网大厂。
三是协同不足。各家央企自研框架与平台存在重复投入，互联互通困难，削弱了整体竞争力。
央企在AI基础软件领域需坚持“长期主义”。一方面，加强联合攻关，避免各自为战；另一方面，积极拥抱开源，通过开放共建培育生态。应抓住AI与行业深度融合的机遇，以应用反哺基础软件迭代。
总而言之，世界人工智能大会让我们看到，央企正从AI的“使用者”变为“建设者”，特别是在基础软件领域，它们承担着筑牢产业根基的使命。这条路虽然艰难，却是通向AI强国的必由之路。
