2021年，愛分析發布的《中國人工智能應用趨勢報告》明確指出，在“新基建”國家戰略的強力驅動下，中國人工智能（AI）的應用正經歷一場深刻的變革，邁入一個規模化、深入化、價值化的全新發展階段。作為AI技術落地和實現價值的核心載體，人工智能應用軟件開發領域也隨之迎來了前所未有的發展機遇與挑戰。
一、新基建奠定堅實基石，AI應用迎來黃金窗口期
“新基建”的核心在于數字化、智能化，其重點布局的5G、大數據中心、工業互聯網等領域，為人工智能的廣泛應用鋪設了高速信息通道，提供了海量數據燃料和豐富的落地場景。這使得AI技術得以突破以往在算力、網絡和數據上的瓶頸，從實驗室和試點項目，大規模走向各行各業的實際業務環節。對于AI應用軟件開發而言，新基建意味著更低的部署成本、更強大的基礎設施支持以及更廣闊的行業滲透空間，開發者和企業能夠更專注于算法優化與應用創新本身。
二、應用軟件開發趨勢：從技術驅動邁向場景與價值驅動
報告揭示，當前人工智能應用軟件的開發范式正在發生根本性轉變。
- 場景深化與行業Know-how融合：早期的AI應用多集中在安防、互聯網等少數領域。如今，AI正加速與金融、制造、醫療、零售、政務等傳統行業深度融合。開發重點從通用技術框架，轉向深入理解特定行業的業務流程、痛點與合規要求，開發出如智能風控系統、工業質檢軟件、輔助診療平臺、智慧供應鏈管理等高度定制化的解決方案。行業知識與AI技術的結合能力，成為軟件開發的核心競爭力。
- 工程化與標準化進程加速：隨著應用規模擴大，對AI模型的開發、部署、管理和迭代效率提出了更高要求。MLOps（機器學習運維）理念和實踐日益普及，旨在構建標準化、自動化的AI模型生產與運維流水線。相應的開發工具、平臺和中間件日趨成熟，幫助開發團隊提升協作效率，保證模型性能的穩定與可持續性，推動AI應用軟件從“手工作坊”式開發走向工業化生產。
- 軟硬一體與邊緣計算興起：結合新基建中的邊緣計算節點，AI應用軟件開發呈現出“云邊端”協同的趨勢。為了滿足實時性、隱私保護和低帶寬需求，越來越多的AI能力被封裝進智能硬件或部署在邊緣側。這要求軟件開發不僅考慮云端算法，還需兼顧邊緣設備的算力約束、功耗和特定硬件加速（如AI芯片）的優化，軟硬一體的整體解決方案設計能力變得至關重要。
- 價值閉環與業務賦能成為核心衡量標準：企業用戶不再滿足于對AI技術的演示和概念驗證，而是強烈關注應用軟件能否帶來可量化的業務價值，如提升效率、降低成本、增加收入或改善體驗。因此，AI應用軟件的開發全過程需要緊密圍繞業務目標展開，并內置數據反饋與效果評估機制，形成“應用-數據-模型優化-業務提升”的價值閉環。
三、挑戰與未來展望
盡管前景廣闊，AI應用軟件開發仍面臨諸多挑戰：高質量、標注數據的獲取與治理；復合型人才（兼具AI技術與行業知識）的短缺；模型的可解釋性、公平性與安全性問題；以及復雜系統集成的難度等。
在“新基建”的持續賦能下，中國人工智能應用軟件開發將更加注重實效與深耕。低代碼/無代碼AI開發平臺可能降低準入門檻，讓更多業務人員參與創造；AI與物聯網、數字孿生等技術的融合將催生更智能的綜合系統；對可信AI、隱私計算等技術的集成將成為軟件開發的標準配置，以確保應用的健康與合規發展。
2021年標志著中國人工智能應用在“新基建”浪潮中踏上了新征程。對于廣大軟件開發者和企業而言，唯有深刻理解行業、聚焦價值創造、擁抱工程化變革，才能在這場智能化升級中把握先機，開發出真正驅動產業變革的AI應用軟件。
