在數(shù)字化浪潮席卷全球的今天，信息物理系統(tǒng)（CPS）正成為連接虛擬世界與物理現(xiàn)實的關鍵橋梁。德國漢堡科學院院士、國際知名機器人學與人工智能專家張建偉指出，信息物理系統(tǒng)的深度融合不僅將重塑產業(yè)格局，更將為智能未來奠定堅實基礎，而這一切的核心驅動力，離不開人工智能基礎軟件的創(chuàng)新與發(fā)展。

信息物理系統(tǒng)通過集成計算、網絡與物理過程，實現(xiàn)了對實體環(huán)境的實時感知、動態(tài)控制與信息服務。張建偉院士強調，CPS并非簡單地將軟件嵌入硬件，而是構建一個高度協(xié)同、自主適應的智能網絡。從智能工廠的柔性生產線到智慧城市的交通管理，從精準醫(yī)療的手術機器人到無人駕駛的智能汽車，CPS正在將數(shù)據智能轉化為物理世界的精準行動。

在這一進程中，人工智能基礎軟件扮演著“大腦”與“神經系統(tǒng)”的角色。張建偉院士指出，當前人工智能的發(fā)展已從算法創(chuàng)新進入系統(tǒng)整合的新階段。基礎軟件需要解決異構數(shù)據的融合處理、實時決策的可靠性保障、人機交互的自然流暢等核心挑戰(zhàn)。這要求軟件開發(fā)必須打破傳統(tǒng)范式，融合邊緣計算、實時操作系統(tǒng)、數(shù)字孿生等前沿技術，構建開放、可擴展、安全可信的軟件生態(tài)。

張建偉院士以工業(yè)4.0為例，闡釋了人工智能基礎軟件如何賦能智能制造。通過開發(fā)統(tǒng)一的語義模型與中間件平臺，不同廠商的設備、傳感器與控制系統(tǒng)得以“對話”，實現(xiàn)生產全流程的透明化與優(yōu)化。機器學習模型能夠根據實時數(shù)據預測設備故障，自主調度維護資源；強化學習算法可動態(tài)調整生產參數(shù)，實現(xiàn)質量與能效的雙重提升。這些功能的實現(xiàn)，都依賴于模塊化、可復用的軟件組件與標準化接口。

張建偉院士也警示，當前人工智能基礎軟件的開發(fā)仍面臨諸多瓶頸。首先是“碎片化”問題，不同行業(yè)、不同場景的解決方案往往自成體系，缺乏互操作性；其次是“可靠性”挑戰(zhàn)，在安全攸關的領域如醫(yī)療、交通，軟件必須通過嚴格的驗證與認證；人才短缺、跨學科協(xié)作不足也制約了創(chuàng)新速度。

為應對這些挑戰(zhàn)，張建偉院士呼吁構建產學研用協(xié)同的創(chuàng)新體系。一方面，需要加強基礎理論研究，探索新型計算架構與編程模型；另一方面，應推動開源社區(qū)建設，鼓勵企業(yè)、高校共享核心工具與數(shù)據集。政府亦可通過標準制定與測試平臺建設，引導產業(yè)健康發(fā)展。

張建偉院士認為，人工智能基礎軟件將向“認知增強”與“群體智能”方向演進。軟件系統(tǒng)不僅能執(zhí)行預設任務，還將具備情境理解、常識推理與持續(xù)學習的能力；多個CPS節(jié)點通過協(xié)同學習，可形成更強大的群體智能，應對城市管理、環(huán)境保護等復雜系統(tǒng)問題。

信息物理系統(tǒng)與人工智能基礎軟件的共進，將推動社會走向一個更智能、更高效、更人性化的未來。張建偉院士道：“我們正站在一個新時代的起點，通過深耕基礎軟件，讓智能技術真正賦能于人，創(chuàng)造可持續(xù)的繁榮。”