中国人工智能产业在政策支持和市场需求的推动下迅速崛起，尤其在应用软件开发领域取得了显著成就。从智能语音助手到自动驾驶系统，再到医疗诊断和金融风控，AI应用已渗透到各行各业。在繁荣表象之下，一个潜在的瓶颈正逐渐显现：核心算法的缺失可能制约中国AI产业的长期发展。
核心算法是人工智能技术的基石，决定了模型的效率、准确性和可扩展性。目前，中国在AI应用层表现出色，但在基础算法研发上仍依赖国外开源框架和理论，如TensorFlow、PyTorch等。这种依赖导致在关键领域（如自然语言处理、计算机视觉的尖端模型）缺乏自主创新能力，难以应对国际技术竞争和供应链风险。
造成这一问题的原因多样：基础研究投入不足，企业和高校更倾向于短期应用开发，而非长期算法探索；高端人才流失严重，许多顶尖AI学者选择海外发展；知识产权保护机制尚不完善，抑制了原创算法的涌现。
为突破这一瓶颈，中国需从多维度发力：加强基础研究资助，鼓励产学研合作；培育本土算法生态，支持开源社区建设；完善人才政策，吸引并留住顶尖研究者。推动AI应用软件与核心算法的协同创新，以应用反哺算法研发，形成良性循环。
核心算法的突破将决定中国AI产业能否从“跟跑”转向“领跑”。只有夯实基础，才能在全球人工智能浪潮中占据制高点，实现可持续发展。
