人工智能技术在全球范围内呈现出爆发式增长，其应用已渗透到智能制造、智慧城市、自动驾驶、医疗诊断等众多领域，深刻改变了社会生产与生活方式。在这片繁荣景象之下，一个严峻的挑战日益凸显：核心算法的原创性不足与关键依赖，正成为制约我国乃至全球人工智能长远、健康、自主发展的“卡脖子”问题。

所谓“卡脖子”，是指在关键技术和核心环节上受制于人，一旦外部供应或合作出现变数，整个产业链或技术体系将面临停滞甚至倒退的风险。在人工智能领域，这一窘境集中体现在基础算法与底层框架上。当前，全球人工智能研究与开发高度依赖于少数几种主流算法模型（如深度学习领域的Transformer架构、卷积神经网络CNN等）和少数几家科技巨头开源的基础框架（如TensorFlow、PyTorch）。虽然这些开放资源极大地降低了技术门槛，推动了应用的快速普及，但也导致了技术生态的集中化和同质化。许多应用层面的创新，实质上是建立在他人所奠定的、可能并不完全透明的算法基石之上。

更深层次的“缺位”体现在原创性基础理论的突破不足。人工智能历经数次浪潮，其飞跃往往源于数学、统计学、脑科学等基础学科的范式创新。例如，深度学习的复兴离不开反向传播算法、大规模数据与算力的结合。在诸如无监督学习、小样本学习、可解释AI、通用人工智能（AGI）等前沿方向，我们仍然缺乏如同深度学习那样具有颠覆性的、公认的原创核心算法。这导致技术进步在一定程度上陷入“堆叠数据与算力”的边际效益递减困境，难以应对更复杂、动态、高可靠的现实场景需求。

对于人工智能应用而言，核心算法的缺位带来了多重风险与限制。是技术安全与可控性风险。依赖外部核心算法，意味着对其中可能存在的“后门”、偏见或漏洞难以进行根本性的审查与修正，在国防、金融、关键基础设施等敏感领域的应用中埋下隐患。抑制了差异化竞争优势。当众多企业基于相似的底层技术进行开发，产品和服务容易陷入同质化竞争，难以形成基于独有核心技术的护城河。制约了向高端价值链攀升。缺乏核心算法的主导权，往往只能在应用集成、商业模式层面进行创新，而在决定未来产业格局的基础软件、算法平台、标准制定等方面话语权薄弱。

突破“卡脖子”窘境，需要多方协同、长期投入的战略定力。一是要强化基础研究，鼓励科研机构与高校勇于探索“无人区”，加大对数学、计算理论、脑科学与人工智能交叉学科的支持，力争在算法原理上取得原创突破。二是要构建自主可控的技术生态，支持开发并推广国产主流AI框架，并围绕其建立健康的软件工具链、开发者社区和硬件适配体系。三是要推动产学研用深度融合，鼓励企业，尤其是大型科技企业与领军企业，加大底层研发投入，将真实场景中的复杂问题反馈至基础研究，形成从理论到应用再到理论的良性循环。四是要加强开放合作与人才培育，在自主创新的基础上，积极参与全球人工智能治理与标准制定，同时培养兼具深厚理论功底和工程实践能力的复合型人才。

人工智能应用的遍地开花不能掩盖基础算法领域面临的挑战。只有正视并着力解决核心算法“缺位”这一根本问题，夯实技术发展的地基，才能确保人工智能浪潮行稳致远，真正赋能千行百业的智能化转型，并在全球科技竞争中掌握主动权。