记者问，中美 AI 差距到底有多大？”梁文锋毫不避讳、一针见血地表示，表面上中国 AI 与美国可能仅有一两年的技术代差，但真实的差距是原创和模仿之差。如果这个差距不改变，中国永远只能是追随者，所以有些探索是逃不掉的。 说白了，梁文锋这席话就是给热闹的中国AI圈泼了盆醒脑的冷水，我们追着跑的那点技术距离根本不算事，真正要命的是没掌握原创的“根”，而缺根的发展，再快也只是在别人的赛道上跟风。 现在打开网络，全是“零基础四个月变身AI工程师”“16节课掌握大模型应用”的培训广告，看似AI人才遍地开花，实则藏着大问题。梁文锋说的原创与模仿之差，在人才结构上体现得淋漓尽致。 有数据显示，美国AI产业基础层、技术层、应用层人才比例均衡，而我国基础层人才占比长期偏低，哪怕近年有所提升，仍远跟不上企业对基础研究人才的需求。 基础层人才是做什么的？就是搞前沿算法、核心理论创新的，没有他们，我们的AI发展就只能靠拿开源代码“调教”，看似能快速落地应用，碰到硬骨头就露怯。 就像医学影像识别，用开源代码识别人脸没问题，但要精准识别边界模糊的肝脏病灶，就很容易出现偏差，甚至误导诊疗，这就是没有原创算法的致命短板。 梁文锋的访谈，真该成为中国AI界的“觉醒时刻”，很多人总盯着中美一两年的技术代差焦虑，却没意识到，模仿再精准也成不了引领者。 我们现在不少AI应用看着花哨，核心框架和底层算法大多还是借鉴海外，就像盖房子用别人的地基，再怎么装修精美，也没法根据自己的需求随意改造升级。 有专家就说过，靠开源代码发展AI，顶多培养出解决常规问题的“常人”，要想在细分领域做到顶尖，必须有自己的原始核心模型和算法创新。 这就是梁文锋说的“探索逃不掉”的道理，原创这条路看着难，却是唯一能让我们从追随者变成引领者的出路。 差距不可怕，可怕的是看不到差距的本质，这些年我们的AI企业数量、产业规模都在往上走，在垂直行业应用上甚至有优势，但核心竞争力的短板一直没补上。 追根溯源，还是人才的问题，说到底国的竞争就是人才的竞争，我们太缺少原创性和创造性，老在模仿人家追赶人家，那怎么行！现在AI领域的“抢人大战”从没停过，大企业全球挖顶尖人才，可供需比还不足1.0，基础层人才更是一人难求。 更关键的是，我们的人才培养还存在脱节，高校课程和企业实际需求对接不上，不少毕业生缺实操经验，既懂技术又懂行业的复合型人才更是稀缺，留不住顶尖人才、养不出原创人才，原创之路就只能是空谈。 原创很难，但模仿没有未来，探索是逃不掉的，原创是绕不过的，这条路上，没有捷径，只有坚持，那些觉得靠借鉴能走捷径的想法，最终只会让我们在关键领域被“卡脖子”。 就像近年出现的一些自主研发AI平台，靠着原创算法在新药研发等领域实现突破，这才是我们该走的方向，只有把原创的根基打牢，把人才生态建完善，我们的AI发展才能真正摆脱追随者的身份。 这是梁文锋给我们的，最珍贵的一针见血，也提醒着整个行业，比起纠结眼前的技术代差，更该沉下心来做长期的原创积累和人才培养。 但走过这条路，中国才能真正从“科技大国”变成“科技强国”，我们得留住世界顶尖人的能力要大大的提高，不仅要靠政策扶持，更要搭建能让人才发挥价值的平台，让基础研究的成果能得到认可和转化。 毕竟，AI领域的竞争最终是原创能力的竞争，而原创能力的核心，就是人才的竞争。 本文仅为个人看法。你觉得中国AI要实现原创突破，最该先解决人才问题还是算法创新问题？欢迎在评论区留下你的观点。
