“35歲危機”道破技術圈的內卷真相！如何破局？

“中國有多少數學家投入到人工智能的基礎算法研究中？”

這是在上海舉辦的院士沙龍活動中，中國工程院院士徐匡迪對人工智能的發問，也被稱為“徐匡迪之問”。中國核心算法缺失，對底層框架的忽視，從“硬件組裝廠”到“軟件組裝廠”的蔓延，中國的人工智能發展，面臨著前所未有的“卡脖子”窘境。

封鎖芯片的背后？

我們知道，人工智能有三大元素：數據、算力、算法，AI的基礎層主要提供計算力，而其中的芯片、傳感器、云計算等中的芯片門檻很高，都是一些國際巨頭如英特爾、Mobileye生產的，中國芯片主要依賴進口，這就極大牽制了中國人工智能的發展。

一但國外技術封鎖，后果不堪設想。比如，去年的華為事件就印證了這一點。中國的人工智能基礎層的技術薄弱，“缺芯少魂”的困境，都進一步說明了中國人工智能的窘迫。

核心算法的“囚徒困境”

算法是人工智能的“子彈”，是人工智能的引擎。美國在這方面占據著足夠的優勢，科技巨頭的平臺也很少進行開放。而國內人工智能基礎及技術層企業中，基礎算法及平臺公司數量僅占4%。

我們知道，深度學習算法決定了未來AI的發展趨勢，所以，也是初創公司的切入點，但由于技術封鎖，國內公司使用的幾乎都是開源算法。開源算法的好處就是便捷，人人可用。但是，用開源算法研發的AI應用，僅僅是“皇帝的新衣”，自欺欺人罷了。

用開源代碼和自動化工具的算法，僅僅是依托國內強大的數據庫，憑借著豐富的場景，實現的基本功能，技術都在國外大廠，核心競爭力明顯不足。

底層框架的“護城河”

算法是核心，那么框架就是平臺，目前，TensorFlow和PyTorch應用最為廣泛，全球AI公司都視為其靈魂工具包。這種無需要自己訓練模型的框架，非常好用，這使得國內大部分公司都失去了研發的意識。

雖然，國內也有一些巨頭公司已經意識到了這一問題，以BAT為首的大廠都已經開始推出自己的深度學習框架。但是在國外的開源框架面前，國內框架用戶量少，貢獻者少，比較封閉等問題，嚴重制約了國內深度學習框架的發展。