近日，徐匡迪院士在一次公开讲话中提出对中国人工智能领域的深刻质疑，直指当前人工智能基础软件开发的薄弱环节，引发了业界和学术界的广泛讨论。徐院士的问题不仅揭露了中国在人工智能领域表面繁荣下的深层次问题，也为未来发展指明了方向。

当前，中国人工智能产业在应用层面取得了显著成就，从人脸识别到智能推荐，从自动驾驶到智能医疗，应用场景遍地开花。这种繁荣在很大程度上建立在国外开源框架和基础软件之上。徐匡迪院士指出，中国在人工智能基础软件，尤其是底层框架、算法库和开发工具等方面，缺乏自主可控的核心技术。这种依赖不仅存在技术风险，还可能在未来国际竞争中处于被动地位。

以深度学习框架为例，全球主流的人工智能开发工具如TensorFlow、PyTorch等均源自美国，中国虽然出现了如PaddlePaddle等本土框架，但在生态完善度、开发者社区规模和国际化程度上仍有较大差距。这种差距不仅体现在技术本身，更体现在人才培养、开源文化和长期投入上。徐院士强调，基础软件的开发需要长期、持续的投入，不能仅靠短期项目或政策驱动。

造成这一局面的原因复杂多样。中国人工智能产业更倾向于快速商业化和应用落地，导致资源向应用层倾斜，基础研究投入不足。开源文化的薄弱使得国内开发者更习惯于使用而非贡献，缺乏对底层技术的深入理解和创新。高端人才的流失和基础研究环境的不足也是重要因素。

面对徐匡迪院士的警示，中国人工智能领域亟需从以下几个方面进行改进：一是加大对基础软件开发的长期投入，鼓励企业和高校合作，推动自主框架的生态建设；二是加强开源文化建设，培养开发者的贡献精神和技术深度；三是优化人才培养体系，注重基础理论与工程实践的结合。

徐匡迪院士之问为中国人工智能的发展敲响了警钟。唯有在基础软件上实现突破，中国才能在人工智能的全球竞争中真正掌握主动权，揭开虚伪繁荣的面纱，走向可持续的创新之路。