近日召开的第五届中国人工智能大会上，数百位专家学者和业界精英齐聚一堂碰撞智慧、交流心得。6个分论坛中，有4个聚焦人工智能应用，另两个分别是女科学家论坛和人工智能青年论坛。为何学者论坛按照性别和年龄进行划分，而不是按照基础算法和实际应用两大方向设立？中国有多少数学家投入到人工智能的基础算法研究中？后一个问题，正是中国工程院院士徐匡迪在今年4月院士沙龙活动中的一个发问。

　　“徐匡迪之问”直击我国人工智能发展的核心关键问题，引发学界和业界对于“重应用、轻基础”现象的反思。中国信息通信研究院的数据显示，2018年中国人工智能市场结构中，算法仅占8%；企业数量上，算法和平台仅有4%。中国在人工智能领域的论文数量和专利数量均位居世界第一，但牛津大学的统计数据表明，2018年中国从事算法研究的人才数量仅为美国的一半。人工智能产业发展陷入了“拿来主义”的怪圈。不少企业开发出各种“高大上”的应用，但缺乏原始创新能力、缺少对先进数学模型和算法设计的研究，导致企业的核心竞争力和持续发展能力不足，在科技的不断进步中，随时可能面临“卡脖子”等重大变故而淘汰。

　　长期以来，我们习惯了向“数字”要答案。地方经济怎么发展？发展轻资产、强带动的新兴产业、科技企业，释放各类政策优惠，我们可以在企业的纳税额和吸纳就业数中找寻答案。企业怎么发展壮大？投身风口，在人工智能方向上做出几个“明星应用”，我们可以在融资资金数额和用户数量中找到答案。正是对“数字”的应用，推动了人工智能产业的发展，让我们在抢抓新一轮科技革命的机遇时获得了强大的市场基础。但是，要答好人工智能这张“试卷”，仅仅向“数字”要答案拿不了满分，归根结底还得脚踏实地搞基础研究，向“数学”要答案。

　　九层之台，起于累土。基础研究与原始创新周期长、难度大、风险高，但必须有人去做。华为创始人、CEO任正非接受媒体采访时说，发展芯片技术，光砸钱不起作用，得“砸”数学家、物理学家、化学家。这也说明，核心技术要不来、买不来，政府、企业、科研机构必须形成合力，在重大科技创新上协同作战、共克难题。科技主管部门应强化制度设计，在政策支持和资金投入上做到精准、集中，充分发挥在深化产学研合作方面的引导作用。而实现基础研究方面的突破，则离不开龙头企业的战略眼光和担当精神，高校、科研机构的学科提升和主动对接。

　　在互联网科技浪潮中，江苏的优势尚不明显。但在以人工智能、物联网、智能制造为代表的新一轮技术浪潮中，实现从“向数字要答案”到“向数学要答案”的转变，才能打通产学研链条，将江苏的科教优势转变为创新发展优势。我们要摆脱从“硬件组装厂”到“软件组装厂”的思维惯性，以更为前瞻的思路和布局迎接新的产业革命，通过基础研究的突破，引领和带动技术创新，加快江苏迈向科技强省的步伐。（袁 媛）