決定人工智慧成敗的關鍵環節是算法。
什麼是算法？
算法是計算機處理信息的本質，因為電腦程式本質上是一個算法來告訴計算機確切的步驟來執行一個指定的任務。
算法是人工智慧的三大要素之一，如果說，人工智慧讓人類智慧之光再一次照耀世間，那麼，「算法」就是人工智慧的「魂」核心部分。沒有算法，一切都是「水中月」，「鏡中花」。
從行業應用角度看，基於算法的機器學習目前在網際網路、金融、IT服務行業應用滲透率較高。其中網際網路行業機器學習應用滲透率能夠達到90%，包括銀行、證券以及保險在內的金融業整體滲透率超過20%。
然而，中國人工智慧市場集中在應用層面，深度學習能力不足。由於我國人工智慧起步較晚，人才儲備不足，研究和應用方向多集中在應用層面，對機器學習等基礎技術重視不夠。專注開發應用的公司較多，兼顧機器學習算法的公司只佔29%（也集中在計算機視覺和自然語言處理），專注算法研究的公司更是鳳毛麟角。
可以說，人工智慧發展所需的三個要素中，算法是目前我國人工智慧最薄弱的一環。無論是谷歌AI卷積神經網絡測癌算法，或是NVIDIA此前大火的GauGAN畫圖，都證明了美國企業的領先，而我國在這方面的發展屬於相對滯後的。
表現在研究學術上，中國發表的論文總數雖然超過了美國，卻在深度學習、機器人流程自動化、以及包括推理學習等在內的其他領域，從發表總數和引用率方面，與美國的差距顯著。
表現應用開發工具上，幾乎93%的中國研究者使用人工智慧開源軟體包，是美國的機構開發提供的。比如Google 的TensorFlow深度學習開源框架，在2018年初，中美研究人員對此的關注人數，分別達到將近9000人和約7000人。這表明中國研究者在基本算法方面，對美國開源軟體包的嚴重依賴。
這是很可怕的事情，以至於出現以下問題：
1、產業底層技術基礎差，形成重應用技術、輕底層技術，存在「頭重腳輕」的結構不均衡問題，使我國AI產業猶如建立在沙灘上的城堡，根基不穩。
2、產業發展氛圍浮躁，多數企業普遍高估並急於兌現人工智慧的短期商業價值，產業發展氛圍略顯浮躁，面臨同質化、碎片化風險。
顯然，從人工智慧三要素視角看，發展人工智慧產業不但要重視晶片與數據的發展，同時對算法的研究開發同樣不可忽略，否則我們一直受制於人。
我們不希望像晶片斷供事件，發生在「算法軟體包」上……