核心算法缺位，人工智能发展面临“卡脖子”窘境( 四 ) “徐匡迪之问

有算法之“根”才能撑起产业“繁茂”

所谓“树大根深” ，人工智能的发展也是同样道理，越在底层深深扎下根基，越能够发展出强大的产业。

那么，借助开源代码， “半路出家”的AI产业为什么会难以为继？

孔德兴解释说，在获得同样数据的前提下，以开源代码运行， AI深度学习之后或许能输出结果，但由于训练框架固定、算法限制，当用户进行具体的实际应用时，将很难达到所期望的结果，而且难以修改、完善、优化算法。

“如果从底层算法做起，那么整个数学模型、整个算法设计、整个模拟训练‘一脉相承’ ，不仅可以协同优化，而且可以根据需求随时修改，从而真正解决实际问题。 ”孔德兴说，基础算法往往是指研究共性问题的算法，它涉及到基础数学理论、高性能数值计算等学科，可以应用到多种实际问题中；而针对性强的应用算法往往会应用到具体问题所涉及的“具体知识、先验信息” ，从而更好地解决实际应用问题。