在数字化浪潮席卷全球的今天，信息物理系统（CPS）正成为连接虚拟世界与物理现实的关键桥梁。德国汉堡科学院院士、国际知名机器人学与人工智能专家张建伟指出，信息物理系统的深度融合不仅将重塑产业格局，更将为智能未来奠定坚实基础，而这一切的核心驱动力，离不开人工智能基础软件的创新与发展。

信息物理系统通过集成计算、网络与物理过程，实现了对实体环境的实时感知、动态控制与信息服务。张建伟院士强调，CPS并非简单地将软件嵌入硬件，而是构建一个高度协同、自主适应的智能网络。从智能工厂的柔性生产线到智慧城市的交通管理，从精准医疗的手术机器人到无人驾驶的智能汽车，CPS正在将数据智能转化为物理世界的精准行动。

在这一进程中，人工智能基础软件扮演着“大脑”与“神经系统”的角色。张建伟院士指出，当前人工智能的发展已从算法创新进入系统整合的新阶段。基础软件需要解决异构数据的融合处理、实时决策的可靠性保障、人机交互的自然流畅等核心挑战。这要求软件开发必须打破传统范式，融合边缘计算、实时操作系统、数字孪生等前沿技术，构建开放、可扩展、安全可信的软件生态。

张建伟院士以工业4.0为例，阐释了人工智能基础软件如何赋能智能制造。通过开发统一的语义模型与中间件平台，不同厂商的设备、传感器与控制系统得以“对话”，实现生产全流程的透明化与优化。机器学习模型能够根据实时数据预测设备故障，自主调度维护资源；强化学习算法可动态调整生产参数，实现质量与能效的双重提升。这些功能的实现，都依赖于模块化、可复用的软件组件与标准化接口。

张建伟院士也警示，当前人工智能基础软件的开发仍面临诸多瓶颈。首先是“碎片化”问题，不同行业、不同场景的解决方案往往自成体系，缺乏互操作性；其次是“可靠性”挑战，在安全攸关的领域如医疗、交通，软件必须通过严格的验证与认证；人才短缺、跨学科协作不足也制约了创新速度。

为应对这些挑战，张建伟院士呼吁构建产学研用协同的创新体系。一方面，需要加强基础理论研究，探索新型计算架构与编程模型；另一方面，应推动开源社区建设，鼓励企业、高校共享核心工具与数据集。政府亦可通过标准制定与测试平台建设，引导产业健康发展。

张建伟院士认为，人工智能基础软件将向“认知增强”与“群体智能”方向演进。软件系统不仅能执行预设任务，还将具备情境理解、常识推理与持续学习的能力；多个CPS节点通过协同学习，可形成更强大的群体智能，应对城市管理、环境保护等复杂系统问题。

信息物理系统与人工智能基础软件的共进，将推动社会走向一个更智能、更高效、更人性化的未来。张建伟院士道：“我们正站在一个新时代的起点，通过深耕基础软件，让智能技术真正赋能于人，创造可持续的繁荣。”