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进入2018年，中国人工智能产业“忽如一夜春风来，千树万树梨花开”，一下子出现了无数人工智能研发公司，并都号称到得了显著技术进步。比如基于人工智能的医学图像识别系统，对于某个疾病的识别率高达95%以上，远远高于人工判读。中国人工智能真实如此繁荣吗？

1.中国人工智能产业界研发现状

某业内人士有幸了解过国内某大型互联网企业制作的人工智能应用。其定位于利用AI程序判读CT图像，利用算法实现对病灶的判读，提高医生的效率并降低负担。

当问到其核心的人工智能算法的时候，企业倒也是直言不讳，其核心技术是使用了国际上开源的人工智能算法。在被引入后进行针对特定目的进行了二次开发，并最后整体打包成为一套完整的人工智能应用。正是因为使用了开源的人工智能算法，才出现了许多应用明显能力不足的情况。

比如其无法提供一套大一统的应用。公司一共向我们展了大约六种疾病的诊断应用。不同的疾病需要使用对应的AI程序才可以得出相对准确的结果。如果将A疾病的算法使用到B疾病上，完全无法正常工作。就我浅薄的理解，真正人工智能的算法并不应当如些。它应当是一套通用的算法，既可以用于A疾病的诊断，同样也可以用于B疾病。我们需要做的是提供大量疾病案例供AI学习训练，随着训练样本数量的增加，会使人工智能模型被训练的越来越准确。但是这种一个疾病一个AI的方式还是头一次听说。好比一个医生只能看男性长胡子的感冒患者，如果是个不没长胡子的男患者，只能去隔壁就医了。

浙江大学应用数学研究所所长孔德兴教授清清楚楚说明白了这个问题。因为公司使用的都是开源算法。开源人工智能算法能力是不足的，根本无法实现预期的能力。人工智能算法堪称信息行业的核武器。如此威力庞大的算法怎么样可会在网上被开源出来？可以认为开源的人工智能算法相当于玩具水平的东西。想借助这种低水平的算法，来实现真正的人工智能应用怎么可能实现呢？

开源算法唯一好处在于人人都可获得，门槛非常低。所以大量公司从网上下载了开源算法，然后以其为核心研发出一套AI应用，再披上华丽的面纱，唬的普通用户奉若神明。这也在突然间中国出现了如此多的人工智能公司的原因之一吧。

真正人工智能的到来还需要很长时间，绝不是借助网上共享了的代码就能够实现的，必须要脚踏实地，一步一个脚印地开发出来，不付出努力想投机取巧是万万不能的。我国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？

2.缺少核心算法，会被“卡脖子”

“如果缺少核心算法，当碰到关键性问题时，还是会被人‘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。”