乌镇智库于2017年发布的《全球人工智能发展报告》中，框架篇聚焦于人工智能基础软件开发的全球趋势、技术架构与产业生态。本报告从开发框架、工具链、开源社区等多维度剖析了AI基础软件的核心构成与发展路径。
在技术框架层面，报告指出深度学习框架成为AI开发的核心支撑，TensorFlow、PyTorch、Caffe等主流框架各自形成技术生态。TensorFlow凭借谷歌的工程化能力占据企业市场优势，而PyTorch则以动态图机制受到学术界的青睐。框架的演进呈现出模块化、自动化和跨平台融合的特征，显著降低了AI应用开发门槛。
工具链方面，报告强调了数据标注、模型训练、部署运维全流程工具的重要性。自动机器学习（AutoML）技术的兴起，使得超参数调优、神经网络架构搜索等环节逐步实现自动化。模型压缩、量化等工具助力AI算法在边缘设备的落地应用。
开源生态成为AI基础软件发展的关键驱动力。报告数据显示，2017年GitHub上AI相关开源项目数量同比增长67%，中国开发者在全球AI开源社区中的贡献度跃居第二。开源模式不仅加速了技术迭代，更促进了产学研用协同创新。
产业格局分析显示，美国在AI基础软件领域保持领先地位，但中国正通过“操作系统级”框架研发实现追赶。百度PaddlePaddle、阿里巴巴PAI等国产框架的快速发展，标志着中国开始构建自主可控的AI软件生态。
报告最后指出，AI基础软件正在从“工具属性”向“基础设施”转变，未来将呈现三大趋势：一是云边端协同的一体化开发平台成为主流；二是安全可信、可解释性等需求驱动框架架构升级；三是低代码/无代码开发模式将重塑AI应用开发范式。这份报告为理解全球AI技术发展脉络提供了重要参考，也为各国制定AI发展战略提供了决策依据。
