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在WAIC 2022上，菲爾茲獎首位華人得主丘成桐便提出極具前瞻性的核心論斷：“數學是人工智能技術發展的基石，反過來，人工智能的發展也能為數學研究提供重要助力。”這一數智雙向賦能的底層邏輯，已被AAAI、ACM（國際計算機學會）等國際頂會，以及《Nature》等國際頂刊長期驗證。

當前AI產業粗放式發展弊端凸顯。單純依靠參數堆疊、算力透支的迭代模式已觸達理論天花板。大模型可解釋性弱、涌現機理不明、魯棒性不足等行業痛點，本質是AI底層數理體系缺失、基礎理論迭代滯后所致。

目前，數智雙向融合已產出大量可落地、可溯源成果。凸優化、概率統計、泛函分析等數學理論，有效解決大模型過擬合、泛化性差、算力冗余等工程難題。DeepMind AlphaGeometry、FunSearch、AlphaProof等智能系統，在幾何推理、組合數學、形式化證明領域突破傳統人工研究上限。數學家王虹深耕調和分析與幾何測度論，通過證明三維掛谷猜想、優化傅里葉分析技術，補齊AI圖像處理、圖像降噪的算法短板，為視覺模型優化提供扎實數理支撐。

WAIC 2024丘成桐

作為AI行業頂級風向標，2025 WAIC推出“數學之問”頂級學術對話。活動由丘成桐院士命題，多家國產大模型現場解題，跳出淺層工程競賽，回歸AI第一性原理，完成AI數理邊界與底層重構的深度思辨。
即將于7月17日-20日啟幕的WAIC 2026，將基礎理論原始創新作為核心主軸，確立三大核心主線：Math for AI、AI for Math、AI+數學落地現實世界。

大會集結三大高端學術板塊：斯梅爾數學與人工智能論壇、華院計算認知智能論壇、WAICA數學建模與科學計算研討會。三大平臺優勢互補、交叉聯動，以數學夯實AI底層架構，以AI算力降低數學研究門檻，推動國內AI從工程應用迭代，邁向理論創新與產業落地協同發展新階段。

Math for AI：以數理公理筑基，重構AI底層科學范式

多項AAAI、ACM（國際計算機協會）及《Communications of the ACM》權威研究證實，現代數學體系是破解大模型技術瓶頸、推動AI走向“科學智能”的核心抓手。

在模型優化層面，凸優化、非凸優化重構大模型訓練邏輯，告別低效試錯訓練。概率統計與信息論規范Transformer注意力機制，大幅提升多模態匹配精度。泛函分析、偏微分方程等工具，有效解決AI高維降噪、復雜場景建模、非線性擬合等技術難點。

多項公開實驗成果充分印證數理賦能價值：清華聯合上海AI Lab的測試時強化學習框架，大幅提升數學競賽模型性能；英偉達Nemotron-Math依托千萬級數理推理數據集，實現大模型數學推理能力體系化升級。

從第一性原理來看，AI智能建模屬于無限維科學問題，而產業落地模型均為有限維工程架構。二者的維度矛盾，是AI長期依賴經驗調參、可控性與可解釋性不足的核心癥結。Math for AI的核心價值，就是搭建可推演、可驗證、可溯源的數理體系，明確智能運行邊界，支撐AI安全、通用、科學化迭代。

本屆斯梅爾數學與計算研究院·數學與人工智能論壇，是AI基礎理論攻堅的核心陣地。論壇匯聚海內外頂尖院士與科研團隊，聚焦底層理論破局開展深度研討。

斯梅爾數學與計算研究院·數學與人工智能論壇

徐宗本院士將深度拆解AI“無限維科學命題與有限維工程技術”的核心矛盾，解析大模型尺度律與智能涌現的數理機制，為模型架構優化、性能評估提供理論依據。鄂維南、董彬、金石等權威學者，將分享微分方程與神經網絡融合、復雜系統建模等前沿成果，完善AI因果建模、魯棒優化、安全風控的完整數理體系。

論壇設置青藍對話、圓桌思辨等特色環節，邀請范劍青、修大成等海內外知名學者與青年科研力量，聚焦高維數據建模、智能算法數理優化、理論工程轉化等議題攻堅，持續優化AI粗放研發模式，助力模型實現機理可解釋、性能可管控、迭代可優化。

AI for Math：以智能算力賦能，重塑基礎數學科研范式

AI賦能基礎數學的價值已獲全球學界認可，有效突破傳統人工推演的研究局限，重塑現代數學科研范式。

多項標桿成果落地見效：DeepMind AlphaGeometry達成IMO級幾何推理能力，AlphaEvolve推進百年接吻數難題研究；北大AI4MATH團隊成功證偽懸置十余年的Anderson猜想，完成標準化形式化驗證，成果刊發于《Nature》。

傳統數學研究受人工推演、算力受限制約，復雜難題攻堅效率偏低。而AI憑借高效算力、并行推演、智能規律挖掘能力，突破傳統科研方法論瓶頸，搭建起人機協同的全新數學研究體系。

延續2025“數學之問”人機協同創新理念，WAIC 2026持續深化數智交叉研究。本屆華院計算·認知智能論壇，聚焦自動定理證明、形式化數學、數學大模型、符號-數值混合推理等前沿賽道，深耕AI輔助數學原始創新。

曼紐爾·布魯姆、范劍青等國內外知名學者，將解讀智能技術破解復雜數理難題的創新路徑。唐偉博士將結合AI for Science前沿實踐，分享智能工具賦能基礎數學攻堅的落地成果，為全球交叉學科研究提供全新范式參考。

華院計算· 認知智能論壇

本屆WAIC聯動同濟大學，落地WAICA數學建模與科學計算研討會。會議打破人工智能、應用數學、科學計算與工程的學科壁壘，為復雜系統建模、偏微分方程求解、高精度科學仿真提供全新AI驅動方案。
研討會聚焦物理信息神經網絡、神經算子、數據-物理混合驅動等核心方向，兼顧理論創新與場景落地，探索AI在工程仿真、數字孿生、氣候模擬領域的規模化應用。會議依托多元學術交流形式，攻堅AI科學計算的可解釋性、泛化性、誤差控制等核心難題，搭建高水平國際化數智交叉交流平臺。

AI+數學落地：以數智融合賦能，實現理論價值產業閉環

如今數智融合已從理論探索走向規模化產業落地。調和分析、數值計算、拓撲建模等數學工具，持續優化AI性能，有效提升工業視覺、醫療影像、氣象模擬、多模態融合任務的精度與穩定性。

與此同時，AI高效求解、智能仿真與復雜推演的能力，大幅降低高端制造、智能風控、航空航天領域的數理建模成本，打通了基礎研究到產業應用的轉化壁壘。

WAIC 2026依托三大特色學術論壇，搭建“數理研究—AI迭代—產業賦能”的完整鏈路，推動前沿數智成果標準化、高精度落地，以基礎研究賦能實體經濟發展。

行業已形成成熟的數智雙向創新閉環：數學筑牢AI底層根基，AI拓寬數學研究邊界。

從2025年“數學之問”開啟數理思辨，到2026年三大創新主線全面落地，國內AI產業正式告別參數與算力內卷，邁入數理驅動、人機協同、產研融合的精細化發展階段。依托上海科創資源與WAICA國際平臺，全球科研力量協同發力，持續夯實數智融合的學術與產業生態。
7月17日-20日，WAIC 2026即將在上海啟幕。大會將匯聚全球頂尖學者，首發數智融合前沿成果，解鎖AI數理革新全新范式，持續推動人工智能與基礎數學協同落地、迭代進階。

附錄：WAIC 2026數學論壇