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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。

　　有算法之“根”才能撑起产业“繁茂”“一方面是政策引导，其实国家已经在加大这方面的扶持，例如科研基金上的设置等。”针对如何解决“徐匡迪之问”反映出来的问题，孔德兴认为，第二方面是行业企业在进行科技创新时，应有意识将数学学者纳入进来。