中评社北京4月30日电／“中国有多少数学家投入到人工智能的核心基础算法研究中？”日前，在上海召开的算法院士沙龙活动中，中国工程院院士徐匡迪等多位院士的缺位发问引发业界共鸣，被称为“徐匡迪之问”。人工　　“我国人工智能领域真正搞算法的发展科学家凤毛麟角。”在4月28日召开的面临“超声大数据与人工智能应用与推广大会”上，东南大学生物科学与医学工程学院教授万遂人表示，窘境“徐匡迪之问”直击我国人工智能发展的核心核心关键问题，“如果这种情况不改变，算法我国人工智能应用很难走向深入、缺位也很难获得重大成果”。人工　　我国人工智能领域发展的发展现状如何？依靠开源代码和算法是否足够支撑人工智能产业发展？为什么要有自己的底层框架和核心算法？　　缺少核心算法，会被“卡脖子”　　“如果缺少核心算法，面临当碰到关键性问题时，窘境还是核心会被人‘卡脖子’。”浙江大学应用数学研究所所长孔德兴教授对科技日报记者表示，我国人工智能产业的创新能力并没有传说中的那样强，事实是，产业发展过度依赖开源代码和现有数学模型，真正属于中国自己的东西并不多。　　4个月零基础学会人工智能、16讲入门人工智能、算法线下大课……类似培训在网络上非常火爆，通过对于现有算法、模型的学习和训练，成长为人工智能工程师的“短平快”可见一斑。　　既然代码是开源的，拿来用就好，为什么还有可能被“卡脖子”？　　孔德兴解释，开源代码是可以拿过来使用，但专业性、针对性不够，效果往往不能满足具体任务的实际要求。以图像识别为例，用开源代码开发出的AI即使可以准确识别人脸，但在对医学影像的识别上却难以达到临床要求。“例如对肝脏病灶的识别，由于边界模糊、对比度低、器官黏连甚至重叠等困难，用开源代码很难做到精准识别。在三维重构、可视化等方面难以做到精准反应真实的解剖信息，甚至会出现误导等问题，这在医学应用上是‘致命’的。”　　“碰到专业性高的研究任务，一旦被‘卡脖子’将会是非常被动的，所以一定要有自己的算法。”孔德兴说。换句话说，是否掌握核心代码将决定未来的AI“智力大比拼”中是否拥有胜算。用开源代码“调教”出的AI顶多是个“常人”，而要帮助AI成长为“细分领域专家”，需以数学为基础的原始核心模型、代码和框架创新。

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