后弘

2025年7月26日，上海世博展覽館迎來一場聚焦"人工智能的數(shù)學(xué)邊界與基礎(chǔ)重構(gòu)"的高端論壇。作為世界人工智能大會（WAIC）的重要組成部分，這場由上海市普陀區(qū)人民政府與菲數(shù)中國主辦、上海市人工智能行業(yè)協(xié)會和上海東浩蘭生威客引力信息科技有限公司聯(lián)合承辦的盛會，正成為全球關(guān)注的焦點(diǎn)。當(dāng)AI技術(shù)與數(shù)學(xué)研究進(jìn)入深度交織的新階段，WAIC2025的召開恰如一場及時雨，為二者的協(xié)同發(fā)展搭建了關(guān)鍵對話平臺。

AI與數(shù)學(xué)為何成為全球智識焦點(diǎn)？

近年來，人工智能與數(shù)學(xué)的雙向需求日益迫切，推動著這場論壇的誕生。一方面，當(dāng)大模型參數(shù)突破萬億，傳統(tǒng)基于經(jīng)驗(yàn)的調(diào)參方法陷入瓶頸，模型的泛化能力、安全性、能耗控制等核心問題，亟待數(shù)學(xué)理論的系統(tǒng)性支撐——大模型優(yōu)化依賴凸優(yōu)化與非凸優(yōu)化理論，Transformer架構(gòu)的注意力機(jī)制根植于概率統(tǒng)計(jì)與信息論，機(jī)器學(xué)習(xí)安全涉及博弈論與密碼學(xué)，多模態(tài)融合則需要拓?fù)鋵W(xué)與流形學(xué)習(xí)的支撐。另一方面，AI對數(shù)學(xué)的反哺效應(yīng)愈發(fā)顯著，DeepMind的AlphaGeometry在證明歐幾里得平面幾何定理方面超越IMO參賽者平均水平，其核心正是將幾何問題轉(zhuǎn)化為AI擅長的符號推理任務(wù)，這種"AIforMath"的模式正在改寫數(shù)學(xué)研究范式。

在此背景下，WAIC2025的"人工智能的數(shù)學(xué)邊界與基礎(chǔ)重構(gòu)論壇"亮點(diǎn)紛呈，全方位展現(xiàn)了AI與數(shù)學(xué)交叉領(lǐng)域的前沿動態(tài)與深度碰撞：

（一）來自菲爾茲獎得主的關(guān)注

兩位菲爾茲獎得主的深度參與成為論壇最大亮點(diǎn)。普林斯頓大學(xué)的CharlesFefferman通過視頻致辭，帶領(lǐng)觀眾回溯數(shù)學(xué)與計(jì)算的發(fā)展歷程，從早期機(jī)械驗(yàn)證到如今AI賦能的協(xié)同演進(jìn)，為全球研究者指明攻堅(jiān)方向。而著名數(shù)學(xué)家、菲爾茲獎首位華人得主丘成桐教授為論壇特別選題命題，題目由其團(tuán)隊(duì)聯(lián)合歐洲、日本數(shù)學(xué)家精心遴選，聚焦幾何與代數(shù)的交叉難題，直接考驗(yàn)AI的深層推理能力，由機(jī)器模型現(xiàn)場作答，屏幕實(shí)時展示AI推理過程。這種"人類出題—機(jī)器作答"的模式，既是對AI能力的檢驗(yàn)，也是人機(jī)協(xié)同的一次生動演示，旨在通過頂尖數(shù)學(xué)家的"問題嗅覺"，引導(dǎo)AI聚焦真正具有突破性的核心難點(diǎn)，避免技術(shù)算力的無效消耗。

（二）大模型現(xiàn)場解答數(shù)學(xué)題

丘成桐教授的命題引發(fā)"人機(jī)對抗"看點(diǎn)。上海人工智能實(shí)驗(yàn)室、商湯科技、階躍星辰、MiniMax四家機(jī)構(gòu)的基礎(chǔ)大模型現(xiàn)場解題，左側(cè)屏幕實(shí)時展示AI推理過程。其中，上海人工智能實(shí)驗(yàn)室的Intern-IMO系統(tǒng)成功破解2025年國際數(shù)學(xué)奧林匹克競賽首題，通過自然語言推理完成幾何構(gòu)型分析與歸納證明，獲IMO官方打分員認(rèn)可；階躍星辰模型則在不等式證明中展現(xiàn)"工具調(diào)用"能力，當(dāng)自身代數(shù)計(jì)算出錯時，主動借助外部工具驗(yàn)證并修正思路，最終完成形式化驗(yàn)證；商湯"日日新"大模型更通過圖文混合輸入，分別以坐標(biāo)計(jì)算與輔助線構(gòu)造兩種方法求解平面幾何題，展現(xiàn)多路徑推理能力。

（三）數(shù)學(xué)家與大模型的思維激蕩

圓桌論壇上，數(shù)學(xué)家與大模型團(tuán)隊(duì)展開深度交鋒。西班牙國家研究委員會研究員鄭凡與上海人工智能實(shí)驗(yàn)室專家合作，展示AI對復(fù)雜幾何題的分步拆解，模型通過分類討論排除不可能情況，最終鎖定陽光線數(shù)量規(guī)律；復(fù)旦大學(xué)印佳教授與商湯團(tuán)隊(duì)則呈現(xiàn)AI對學(xué)生錯誤解答的批改過程，模型不僅指出角度計(jì)算失誤，還追溯邏輯漏洞源頭。上海科技大學(xué)蔡明亮教授點(diǎn)評稱，大模型在概率遞推問題中展現(xiàn)的邏輯鏈完整性令人驚訝，但在需要"反直覺"構(gòu)造的場景仍顯不足，而這正是人類數(shù)學(xué)家的核心價(jià)值所在。

（四）數(shù)學(xué)與AI的握手：國際高校結(jié)對

論壇現(xiàn)場舉行中外學(xué)生"結(jié)對"儀式，10位來自牛津大學(xué)、劍橋大學(xué)、多倫多大學(xué)、慕尼黑工業(yè)大學(xué)等國際高校，與上海交大、復(fù)旦大學(xué)、同濟(jì)大學(xué)等沿滬寧高校的數(shù)學(xué)與AI專業(yè)學(xué)生攜手，象征數(shù)學(xué)與AI的跨域融合。中國科學(xué)院院士徐宗本、普陀區(qū)委副書記周艷等見證這一時刻。結(jié)對后，學(xué)生將圍繞"AI輔助形式化證明""數(shù)論問題的機(jī)器學(xué)習(xí)探索"等課題開展聯(lián)合研究，形成"本土培育+國際交流"的人才培養(yǎng)閉環(huán)，為全球數(shù)學(xué)智能領(lǐng)域儲備青年力量。

（五）頂尖學(xué)者的主旨演講

中國科學(xué)院院士徐宗本在《AI：無限維問題vs有限維技術(shù)》演講中，直指AI架構(gòu)設(shè)計(jì)的核心矛盾——智能問題本質(zhì)是無限維的，而技術(shù)實(shí)現(xiàn)卻受限于有限參數(shù)，提出通過算子簇公共不動點(diǎn)理論設(shè)計(jì)深度架構(gòu)，并以實(shí)驗(yàn)證明大模型存在"冗余閾值"，為模型優(yōu)化提供數(shù)學(xué)依據(jù)。徐院士提到，智能就是指有限的知識走向無限的知識所呈現(xiàn)的性質(zhì)。無限維問題是本質(zhì)，有限維技術(shù)是現(xiàn)實(shí)，設(shè)計(jì)它的架構(gòu)一定要從無窮維出發(fā)，通過修正算子的性質(zhì)才能構(gòu)成一個可用的架構(gòu)。歐洲科學(xué)院院士TorstenHoefler則聚焦算力與推理進(jìn)化，分析大語言模型從"下一詞預(yù)測"到"思維樹推理"的躍遷，提出通過量化壓縮與稀疏激活提升效率，其團(tuán)隊(duì)研發(fā)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洳呗允笰I算力利用率提升10-15倍。

（六）兩大國際數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)室首發(fā)

Hitchin–Ngo實(shí)驗(yàn)室（聚焦代數(shù)幾何與數(shù)學(xué)物理）與Fefferman實(shí)驗(yàn)室（深耕流體力學(xué)與納維-斯托克斯方程）在滬揭牌，標(biāo)志著國際頂尖數(shù)學(xué)研究力量落地上海。Hitchin–Ngo實(shí)驗(yàn)室將攻關(guān)鏡像對稱等前沿問題，探索幾何與物理的深層聯(lián)系；Fefferman實(shí)驗(yàn)室則致力于用AI破解流體力學(xué)奇異性難題，助力天氣預(yù)報(bào)與湍流模擬。西班牙數(shù)學(xué)科學(xué)委員會代表與普陀區(qū)區(qū)長共同為實(shí)驗(yàn)室啟動，未來將采用"雙基地"模式，聯(lián)動歐洲與上海的算力和數(shù)據(jù)資源。

（七）全球數(shù)學(xué)家的思辨對話

"數(shù)學(xué)突破是否通向AGI的鑰匙"雙邊對話中，菲爾茲數(shù)學(xué)科學(xué)研究院前院長KumarMurty指出，AI的"幻覺"或許是想象力的種子，而人類數(shù)學(xué)家的價(jià)值在于從反直覺中提煉真理；上海交大徐志欽教授則結(jié)合深度學(xué)習(xí)理論收縮現(xiàn)象，強(qiáng)調(diào)需建立類似"牛頓定理"的AI基礎(chǔ)理論；法國學(xué)者M(jìn)athieuLaurière提出，多代理AI系統(tǒng)的社交智能進(jìn)化，將是AGI突破的關(guān)鍵方向，而拓?fù)鋵W(xué)等數(shù)學(xué)工具將在其中發(fā)揮核心作用。

整場論壇中，上海市委常委、副市長陳杰在致辭中明確提出：“要以數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)創(chuàng)新驅(qū)動AI技術(shù)迭代，賦能產(chǎn)業(yè)升級，面向全球征集‘AI+數(shù)學(xué)’綜合性解決方案，加快構(gòu)建一流創(chuàng)新生態(tài)?！逼胀訁^(qū)委書記胡廣杰也表示將“主動服務(wù)沿滬寧產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新帶建設(shè)，推動‘AI+數(shù)學(xué)’協(xié)同攻關(guān)，把普陀打造成為沿滬寧產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新帶的‘引力場、智匯源、孵化器和服務(wù)中心’”。這些表態(tài)勾勒出城市戰(zhàn)略藍(lán)圖——上海正通過建設(shè)數(shù)學(xué)與交叉學(xué)科研究院、算法創(chuàng)新研究院，推動“AI+數(shù)學(xué)”從基礎(chǔ)研究到產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的全鏈條突破。從菲爾茲獎得主的命題挑戰(zhàn)到中外學(xué)子的攜手同行，從實(shí)驗(yàn)室揭牌的長效布局到思維激蕩的即時碰撞，這場盛會不僅展現(xiàn)了AI與數(shù)學(xué)融合的當(dāng)下成果，更錨定了未來“人機(jī)共演”的智能圖景。展望未來，隨著雙引擎在上海落地生根，這里有望成為全球數(shù)學(xué)智能理論的突破地、技術(shù)的策源地與產(chǎn)業(yè)的新高地，為智能時代貢獻(xiàn)獨(dú)特的“上海方案”。

AI如何重塑數(shù)學(xué)研究？從輔助工具到共創(chuàng)伙伴的演進(jìn)

AI對數(shù)學(xué)研究的影響并非一蹴而就，而是歷經(jīng)數(shù)十年演進(jìn)，從早期的計(jì)算輔助逐步發(fā)展為具備協(xié)同能力的研究伙伴，每一步突破都與具體技術(shù)工具和學(xué)術(shù)實(shí)踐緊密相關(guān)，深刻改變著數(shù)學(xué)研究的范式與邊界。

（一）機(jī)械驗(yàn)證與形式化萌芽（1970s-2000s）

這一階段的核心是將數(shù)學(xué)證明從"紙面推理"轉(zhuǎn)化為"機(jī)器可驗(yàn)證代碼"，計(jì)算機(jī)開始承擔(dān)起"超級校對員"的角色，其核心價(jià)值在于通過嚴(yán)格的形式化邏輯消除人類證明中可能存在的模糊性與疏漏。

1976年，Appel與Haken對四色定理的證明堪稱里程碑——這個困擾數(shù)學(xué)界百年的難題，要求證明"任何平面地圖只需四種顏色即可區(qū)分相鄰區(qū)域"，其關(guān)鍵在于驗(yàn)證1834個"可約構(gòu)形"的邏輯自洽性。由于人工計(jì)算難以完成如此龐大的工作量（僅單個構(gòu)形的驗(yàn)證就需數(shù)頁推導(dǎo)），研究者首次引入計(jì)算機(jī)進(jìn)行批量驗(yàn)證：他們將每個構(gòu)形轉(zhuǎn)化為可計(jì)算的邏輯命題，機(jī)器則逐一檢驗(yàn)其"可約性"與"不可避免性"。但此時的機(jī)器僅能執(zhí)行預(yù)設(shè)的計(jì)算步驟，核心的構(gòu)形選擇仍完全依賴人類直覺，Haken的女兒DorotheaBlostein甚至需要手工核對數(shù)百頁微縮膠片的計(jì)算結(jié)果，期間還發(fā)現(xiàn)了多處可修復(fù)的錯誤。這一突破引發(fā)學(xué)界激烈爭議：哈佛大學(xué)數(shù)學(xué)家Mackenzie批評"這更像工程驗(yàn)收而非數(shù)學(xué)證明"，而支持者則認(rèn)為它開辟了新路徑。

2005年，Gonthier使用Coq證明助手完成四色定理的形式化驗(yàn)證，標(biāo)志著形式化方法的成熟。形式化的核心是將每一個數(shù)學(xué)概念（如"自然數(shù)""平方""等式"）都轉(zhuǎn)化為嚴(yán)格的邏輯定義，每一步推理都必須符合預(yù)設(shè)的規(guī)則。這種近乎苛刻的嚴(yán)謹(jǐn)性，讓數(shù)學(xué)證明首次擺脫了"人類直覺可能出錯"的隱患。正如研究指出的，形式化證明"為爭議性成果提供了極高的正確性保障，尤其適合那些因過于冗長而難以找到評審的復(fù)雜證明"。

這一時期的另一標(biāo)志性項(xiàng)目是"Flyspeck計(jì)劃"。1998年，Hales通過復(fù)雜計(jì)算證明了開普勒猜想（三維空間中最密的球體堆積方式為面心立方堆積，堆積密度約為74%），但由于證明過程涉及數(shù)百萬個幾何構(gòu)型的分析與優(yōu)化，傳統(tǒng)人工評審難以完全驗(yàn)證其正確性——評審團(tuán)在經(jīng)過數(shù)年審查后僅能表示"99%確定證明正確"。為此，Hales于2003年啟動形式化驗(yàn)證項(xiàng)目，原計(jì)劃需20年，最終在21位研究者協(xié)作下用11年完成。過程中，計(jì)算機(jī)不僅確認(rèn)了原證明的正確性，還糾正了幾處微小疏漏（如一個幾何不等式的邊界條件設(shè)定偏差）。Hales感慨："這就像用顯微鏡檢查藝術(shù)品，雖繁瑣卻能發(fā)現(xiàn)肉眼遺漏的細(xì)節(jié)。"這種"人類提出框架+機(jī)器驗(yàn)證細(xì)節(jié)"的模式，為后續(xù)更復(fù)雜的定理證明提供了可復(fù)用的范本。

（二）算法驅(qū)動的邏輯推理（2010-2020）

隨著算法理論與算力的提升，機(jī)器開始處理超大規(guī)模邏輯推理，SAT（布爾可滿足性問題）與SMT（可滿足性模理論）求解器成為核心工具，其能力遠(yuǎn)超人類手動計(jì)算極限，開始觸及一些傳統(tǒng)方法難以解決的數(shù)學(xué)問題。

2016年，MarijnHeule團(tuán)隊(duì)用SAT求解器解決"布爾畢達(dá)哥拉斯三元組問題"的成果登上《自然》雜志，引發(fā)學(xué)界廣泛關(guān)注。團(tuán)隊(duì)通過計(jì)算機(jī)證明得出結(jié)論：N=7824是滿足條件的最大數(shù)，而{1,...,7825}則無法實(shí)現(xiàn)這樣的劃分。

這個證明堪稱"暴力推理"的典范：計(jì)算機(jī)耗費(fèi)4CPU年（單臺電腦約1460天）運(yùn)算，生成200TB原始數(shù)據(jù)，壓縮后仍達(dá)68GB。其創(chuàng)新之處在于采用"分而治之"的啟發(fā)式策略——將問題拆解為數(shù)千個子命題，用剪枝算法優(yōu)先處理最可能成立的路徑，最終找到滿足條件的劃分方式。普林斯頓大學(xué)教授Conway曾質(zhì)疑："人類永遠(yuǎn)讀不完這樣的證明，它還能算數(shù)學(xué)嗎？"但學(xué)界最終承認(rèn)，這種方法拓展了數(shù)學(xué)證明的邊界——有些真理，或許只能通過機(jī)器才能觸及。

同期，形式化證明工具的應(yīng)用范圍持續(xù)擴(kuò)大，開始深入更抽象的數(shù)學(xué)領(lǐng)域。2019年，數(shù)學(xué)家Scholze啟動"液體張量實(shí)驗(yàn)"，旨在形式化驗(yàn)證他與Clausen關(guān)于"液體向量空間"的重要定理。這個僅10頁的人類證明，因涉及大量凝聚態(tài)數(shù)學(xué)的前置知識（如完美疇、固體向量空間等抽象概念），形式化過程異常復(fù)雜：研究者需要先將這些概念轉(zhuǎn)化為Lean證明助手可理解的定義，再逐步驗(yàn)證定理的每一步推導(dǎo)。整個過程耗時18個月，集結(jié)了全球數(shù)學(xué)家協(xié)作完成，最終Lean確認(rèn)了定理的正確性，同時也讓這個抽象領(lǐng)域的邏輯框架更加清晰。參與項(xiàng)目的學(xué)者發(fā)現(xiàn)，形式化過程迫使他們重新定義每一個模糊的概念（如"液體性"的嚴(yán)格數(shù)學(xué)描述），這種"慢思考"反而讓理論體系更堅(jiān)固。

這一階段的機(jī)器輔助證明已展現(xiàn)出明顯的"協(xié)作性"特征：人類負(fù)責(zé)提出核心猜想與證明框架，機(jī)器則處理規(guī)?；倪壿嬺?yàn)證，二者形成互補(bǔ)。例如在開普勒猜想的形式化中，研究者發(fā)現(xiàn)原證明中一個被認(rèn)為"顯然成立"的引理（關(guān)于某類多面體體積的不等式）其實(shí)需要更嚴(yán)格的推導(dǎo)，而機(jī)器的嚴(yán)格性恰好彌補(bǔ)了人類直覺的疏漏。

（三）深度學(xué)習(xí)與大模型時代（2020至今）

2020年以來，深度學(xué)習(xí)與大語言模型的發(fā)展使AI從"驗(yàn)證工具"升級為"發(fā)現(xiàn)助手"，開始主動參與數(shù)學(xué)規(guī)律的挖掘與猜想的生成，這一轉(zhuǎn)變徹底重塑了數(shù)學(xué)研究的范式，讓機(jī)器從"證明的執(zhí)行者"變?yōu)?規(guī)律的探索者"。

在形式化證明領(lǐng)域，Lean等工具與AI的融合催生了新工作模式，人機(jī)協(xié)同的深度進(jìn)一步提升。陶哲軒團(tuán)隊(duì)2023年的實(shí)踐頗具代表性：他們利用Lean對加法組合學(xué)中的一個定理進(jìn)行形式化證明，33頁的人類證明經(jīng)20位研究者三周協(xié)作完成轉(zhuǎn)化。過程中，機(jī)器不僅發(fā)現(xiàn)原證明中一處引理的冗余性（該引理看似必要，實(shí)則可由其他條件推導(dǎo)得出），還通過對證明結(jié)構(gòu)的分析，提煉出更通用的證明框架，可適用于更廣泛的組合問題。陶哲軒在分享中提到，使用Lean初期讓他的工作效率暫時下降了25倍（這一比例被稱為"deBruijn因子"），但這種"被迫放慢的思考"反而帶來新洞察——形式化迫使研究者拆解每一個模糊的步驟，重新審視證明的邏輯鏈條。他還觀察到，隨著AI輔助工具的完善（如自動引理推薦、證明路徑預(yù)測），deBruijn因子正快速下降，未來有望降至1以下，這將徹底改變數(shù)學(xué)研究的效率。

AI在規(guī)律發(fā)現(xiàn)與猜想生成上的能力也日益凸顯，開始在數(shù)據(jù)中挖掘人類難以察覺的數(shù)學(xué)關(guān)聯(lián)。Davies團(tuán)隊(duì)在紐結(jié)理論中的研究堪稱典范：紐結(jié)的"signature值"（一個刻畫拓?fù)湫再|(zhì)的整數(shù)）與雙曲不變量（描述紐結(jié)補(bǔ)空間幾何特征的參數(shù)，如雙曲體積、陳省身不變量等）看似毫無關(guān)聯(lián)，而他們用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析近200萬個紐結(jié)數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn)，僅三個參數(shù)（縱向平移、meridional平移的實(shí)部與虛部）就決定了signature值的變化。通過顯著性分析（一種衡量輸入特征對輸出影響的方法），研究者排除了其他21個無關(guān)參數(shù)，最終引導(dǎo)數(shù)學(xué)家證明：signature值與這三個參數(shù)存在明確的解析關(guān)系（可表示為某個二次型）。這種"機(jī)器發(fā)現(xiàn)規(guī)律—人類證明規(guī)律"的模式，已在微分幾何、表示論等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，其核心價(jià)值在于突破人類直覺的局限——機(jī)器能從海量數(shù)據(jù)中識別出被噪聲掩蓋的深層關(guān)聯(lián)。

大語言模型的加入進(jìn)一步拓展了AI在數(shù)學(xué)研究中的應(yīng)用場景，開始模擬人類的逐步推理過程。GPT-4等模型在美國數(shù)學(xué)邀請賽（AIME）中的表現(xiàn)接近優(yōu)秀高中生水平，能獨(dú)立解決部分國際數(shù)學(xué)奧林匹克（IMO）試題。但同時，這些模型也暴露出"幻覺"缺陷——例如在計(jì)算"7×4+8×8"時，曾先給出錯誤答案120，隨后又用正確步驟推導(dǎo)出92，這種矛盾源于其"模式匹配"而非"邏輯演繹"的工作機(jī)制：模型更擅長模仿人類推理的表面形式，卻難以掌握數(shù)學(xué)的深層邏輯。

不過，針對這些缺陷的改進(jìn)方法正在涌現(xiàn)。2024年，DeepMind提出的FunSearch框架讓大語言模型生成Python程序解決組合問題，在Capset問題上超越人類構(gòu)造的最好結(jié)果。其核心是"生成—驗(yàn)證"循環(huán)：LLM提出候選程序，外部數(shù)學(xué)工具檢驗(yàn)其正確性，優(yōu)質(zhì)結(jié)果反饋給模型優(yōu)化下次生成，這種閉環(huán)有效抑制了"幻覺"。同期，AlphaGeometry結(jié)合符號推理與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在IMO試題中超越人類平均水平，其對2004年第4題的證明引入虛數(shù)坐標(biāo)系，將幾何問題轉(zhuǎn)化為代數(shù)運(yùn)算，這種跨界思路連資深幾何學(xué)家都感到驚訝。

此外，AI在構(gòu)造數(shù)學(xué)對象上展現(xiàn)出獨(dú)特優(yōu)勢。Wagner用強(qiáng)化學(xué)習(xí)構(gòu)造出極值圖論的復(fù)雜反例，其結(jié)構(gòu)復(fù)雜度遠(yuǎn)超人類手動構(gòu)造水平；Fawzi團(tuán)隊(duì)通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)發(fā)現(xiàn)更快的矩陣乘法算法，打破了decades-old的紀(jì)錄；AlphaEvolve不僅解開300年懸而未決的"接吻數(shù)問題"（三維空間中最多有12個等徑球同時與一個中心球相切），還在14個數(shù)學(xué)任務(wù)上實(shí)現(xiàn)技術(shù)突破。這些案例印證了AI在"構(gòu)造性問題"上的潛力——通過海量試錯與策略優(yōu)化，機(jī)器能找到人類難以想到的特殊結(jié)構(gòu)。

值得注意的是，當(dāng)前AI的創(chuàng)新仍有明顯局限。劍橋大學(xué)數(shù)學(xué)家KevinBuzzard指出："AI能生成漂亮的證明步驟，卻提不出'朗蘭茲綱領(lǐng)'這樣的宏大理論。"機(jī)器的突破多源于對海量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)歸納，而人類數(shù)學(xué)家能從看似無關(guān)的領(lǐng)域中提煉出統(tǒng)一框架（如朗蘭茲綱領(lǐng)將數(shù)論、代數(shù)幾何與表示論聯(lián)系起來），這種"從0到1"的原創(chuàng)性，仍是AI尚未跨越的鴻溝。

上海：AI與數(shù)學(xué)融合的天然沃土與實(shí)踐路徑

上海作為中國人工智能發(fā)展的高地與數(shù)學(xué)研究的重鎮(zhèn)，在推動AI與數(shù)學(xué)融合發(fā)展上具備獨(dú)特優(yōu)勢，正通過系統(tǒng)化布局打造全球標(biāo)桿。

（一）立足城市基因：融合發(fā)展的先天優(yōu)勢

上海的科創(chuàng)基因與學(xué)術(shù)積淀為AI與數(shù)學(xué)交叉研究提供了沃土。在AI領(lǐng)域，上海擁有全國領(lǐng)先的算力基礎(chǔ)設(shè)施——華為384超節(jié)點(diǎn)真機(jī)等尖端設(shè)備性能領(lǐng)先全球，為大規(guī)模數(shù)學(xué)建模與AI訓(xùn)練提供強(qiáng)大支撐；張江人工智能島聚集了數(shù)百家中外AI企業(yè)，形成從算法研發(fā)到產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的完整生態(tài)。在數(shù)學(xué)領(lǐng)域，復(fù)旦大學(xué)、上海交通大學(xué)等高校的數(shù)學(xué)學(xué)科長期位居全國前列，擁有多個國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，在微分幾何、組合數(shù)學(xué)等方向的研究實(shí)力雄厚，這種"AI產(chǎn)業(yè)集群+頂尖數(shù)學(xué)學(xué)科"的雙重優(yōu)勢，使上海成為探索二者融合的理想試驗(yàn)田。

更關(guān)鍵的是，上海作為國際大都市，具備吸引全球頂尖人才的獨(dú)特魅力。菲爾茲獎得主丘成桐在滬設(shè)立的研究中心已聚集一批青年數(shù)學(xué)才俊，而WAIC的常年舉辦更讓上海成為全球AI專家的"會客廳"。這種人才集聚效應(yīng)，為突破AI與數(shù)學(xué)融合的前沿難題提供了智力支撐。

（二）聚焦前沿方向：錨定數(shù)學(xué)與AI交叉的核心領(lǐng)域

上海正圍繞數(shù)學(xué)與AI融合的三大前沿方向布局：

?基礎(chǔ)理論突破：依托兩大國際數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)室（菲爾茲研究院與ICMAT聯(lián)合發(fā)起），聚焦幾何深度學(xué)習(xí)、微分方程與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合等方向，推動數(shù)學(xué)理論為AI提供"公理支撐"。

?AI輔助數(shù)學(xué)研究：支持高校與科研機(jī)構(gòu)利用超算資源，開展"機(jī)器發(fā)現(xiàn)規(guī)律—人類證明定理"的協(xié)同研究，重點(diǎn)探索AI在紐結(jié)理論、數(shù)論等領(lǐng)域的應(yīng)用。

?產(chǎn)業(yè)場景轉(zhuǎn)化：在智能制造、智能醫(yī)療等領(lǐng)域，提煉具有共性的數(shù)學(xué)問題——如將流體力學(xué)模擬轉(zhuǎn)化為納維-斯托克斯方程求解研究，用拓?fù)鋵W(xué)方法優(yōu)化多模態(tài)影像融合，實(shí)現(xiàn)"產(chǎn)業(yè)需求拉動理論突破"。

（三）構(gòu)建支撐體系：從人才到生態(tài)的全鏈條保障

上海正逐步通過四大舉措完善融合發(fā)展生態(tài)：

?打造人才樞紐：推動復(fù)旦大學(xué)、上海交大等高校開設(shè)"AI+數(shù)學(xué)"交叉學(xué)科，整合兩校數(shù)學(xué)學(xué)院與計(jì)算機(jī)學(xué)院資源，培養(yǎng)既通代數(shù)拓?fù)溆侄疃葘W(xué)習(xí)的復(fù)合型人才；依托WAIC青年結(jié)對機(jī)制，每年選派學(xué)生參與國際數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目，形成"本土培育+國際交流"的人才培養(yǎng)模式。

?建設(shè)開放平臺：以上海數(shù)學(xué)中心為依托，建立"數(shù)學(xué)智能創(chuàng)新平臺"，整合全球數(shù)學(xué)難題數(shù)據(jù)庫、AI推理工具庫等資源，向國內(nèi)外研究者開放；定期舉辦"滬上數(shù)學(xué)智能論壇"，延續(xù)WAIC成果，形成長效交流機(jī)制。

?完善政策支撐：設(shè)立"數(shù)學(xué)智能創(chuàng)新基金"，支持科研人員開展前沿探索；將數(shù)學(xué)智能納入上海人工智能產(chǎn)業(yè)政策體系，給予稅收優(yōu)惠與場地支持，鼓勵企業(yè)參與基礎(chǔ)研究。

?推動場景落地：在國家電網(wǎng)智能巡檢、無人機(jī)導(dǎo)航等本市典型場景中，推廣"數(shù)學(xué)建模+AI優(yōu)化"的解決方案，形成"理論研究—技術(shù)驗(yàn)證—產(chǎn)業(yè)應(yīng)用"的閉環(huán)。

通過這些舉措，上海正將WAIC的思想碰撞轉(zhuǎn)化為持久動能，努力成為全球AI與數(shù)學(xué)融合研究的"策源地"與"示范窗"。這座城市的實(shí)踐表明，當(dāng)頂尖數(shù)學(xué)思維遇上領(lǐng)先AI技術(shù)，不僅能推動基礎(chǔ)理論突破，更能為產(chǎn)業(yè)升級注入深層動力——這正是上海對智能時代的獨(dú)特貢獻(xiàn)。

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