TL;DR：
随着大模型步入深水区，人工智能对基础理论的“渴望”前所未有，WAIC 2025提出的“数学之问”直指AI与数学的深层融合，预示着通向通用人工智能（AGI）和加速科学发现的关键突破，将重塑人类与智能协作的未来图景。
在人工智能浪潮席卷全球的当下，业界普遍认识到，单纯依赖数据和算力堆砌的大模型正逐渐触及其能力的边界。真正的智能跃迁，尤其是在实现通用人工智能（AGI）的征途上，亟需一场从底层理论到认知范式的深刻变革。2025世界人工智能大会（WAIC）此次重磅推出的“AI三问”——直击数学、科学和模型方向的前沿思辨——尤以“数学之问”作为先锋，不仅揭示了当前AI发展的核心瓶颈，更指明了未来智能演进的关键路径。这不仅是一场技术论坛，更是一次对AI未来本质的深度拷问与基础重构的起点。
技术原理解析与创新点：AI对数学的“双向奔赴”
当前大型语言模型（LLMs）在自然语言处理、代码生成等领域展现出惊人的涌现能力，但其在复杂数学推理、符号逻辑处理以及对世界深层规律的理解上，依然面临显著挑战。这正是WAIC“数学之问”的核心关切：当AI步入“深水区”，它不再满足于拟合海量数据，而是渴望触及万物计算的本源——数学。
本次论坛聚焦“AI×数学”的双向驱动，这构成了理解未来智能的关键技术路线：
- Math for AI：以数学为AI赋能。这涵盖了利用更高级的数学理论来优化AI模型结构、提升算法效率、增强模型的鲁棒性、可解释性与泛化能力。例如，图论、拓扑学、范畴论等抽象数学工具，可以为神经网络架构设计提供新的灵感，解决模型复杂性、收敛性问题。传统的统计学和优化理论，在大模型时代也面临新的挑战，需要更精妙的数学框架来支撑大规模训练和推理。本次论坛议题中提及的“大型语言模型优化、机器学习安全、对抗建模、谱方法”等，无不指向通过数学原理提升AI的内在质量与可靠性。
- AI for Math：以AI赋能数学研究。这代表了AI在辅助甚至驱动数学发现与问题解决方面的潜力。例如，AI可以加速数学猜想的生成与验证，在组合学、数论等领域发现新的模式，甚至辅助定理的证明。通过“人机协作”模型解题案例的展示以及“未解数学问题”的全球征集，WAIC希望探索AI作为数学家的“同道者”，而非仅仅是“统计上更聪明的螺丝刀”1，共同突破人类智力边界，攻克那些困扰了人类数十年甚至数百年的数学难题。
这双向路径的交汇，预示着AI将从“数据拟合器”向“知识构建者”和“智慧发现者”的角色转变，而数学正是实现这一转变的基石。
产业生态与商业价值重塑：基础研究的“风口”与投资逻辑
此次论坛由上海市普陀区政府与菲数中国主办，并有菲尔兹研究院与西班牙国家数学委员会（ICMAT）联合发起的国际高水平数学实验室首次在中国揭牌2。这一系列举动不仅是学术界的盛事，更释放出强烈的信号：对AI基础理论的投资，正成为下一个产业高地。
- 市场潜力与商业模式：如果AI能在数学推理和科学发现上实现突破，其商业价值将是颠覆性的。例如，在生物医药领域，AI可加速新药研发，从万亿级别分子空间中高效筛选候选药物；在材料科学中，AI辅助设计新材料可极大缩短研发周期；在金融领域，更精准的数学模型将提升量化交易和风险管理的效率。这些突破将催生全新的“AI for Science”产业生态，孕育出提供基础科研智能服务、高级数学推理引擎、乃至“智能科学家”平台的独角兽企业。
- 投资逻辑转向：过去几年，AI领域的投资更多集中在应用层和模型层。然而，随着头部大模型趋于同质化，资本的目光正逐渐转向更深层次的基础研究。菲尔兹研究院这类顶级数学机构的参与，以及国际数学实验室的设立，本身就代表了国家层面和顶尖科研力量对这一方向的战略投入。“AI×数学”的突破，有望开启新的“长周期”投资机会，那些能将深奥数学理论转化为可规模化AI能力的公司，将获得资本青睐。
- 全球协作与人才争夺：中外数学家、AI专家、超算工程师与投资机构代表的集结，以及中外青年数学人才的跨国结对，体现了基础研究的全球协同特性。在AI的竞争已上升为国家战略的背景下，谁能吸引和培养顶尖的“AI+数学”复合型人才，谁就能在未来科技竞争中占据优势。
社会影响与哲学思辨：人机智能的边界与未来文明图景
“AI是数学家的围剿，还是突围？”“数学理论的突破是否是通向AGI的钥匙？”这些圆桌议题直击核心，承载着深刻的哲学思辨。
- 认知边界的拓展：如果AI能够独立解决“未解数学问题”，甚至发现人类未曾设想的数学结构，这无疑将极大地拓展人类的认知边界。这会挑战我们对“智能”和“创造力”的定义。AI不再是人类工具的延伸，而可能成为一种新型的智能实体，与人类共同探索未知。
- 科研范式的变革：传统科学研究高度依赖人类直觉、经验和繁琐的实验。AI与数学的深度融合，将推动科学研究从“假设-实验”模式向“AI驱动的探索与发现”模式转变。这会带来科研效率的指数级提升，也可能改变科学知识的生产方式和验证逻辑。
- 伦理与治理挑战：当AI在基础科学领域发挥核心作用时，其结果的可信度、偏见风险、以及“黑箱”问题将尤为突出。例如，如果AI发现了一个新的数学定理，我们如何确保其证明过程是严谨且无漏洞的？如果AI在物理学中提出一个反直觉的理论，我们如何进行验证并判断其伦理影响？这要求在技术发展的同时，必须同步构建相应的伦理框架和治理机制。
- 人类文明的进化：WAIC推出的《WAIC UP!》刊物，旨在唤醒更多人“探究关乎技术跃迁、自我边界和未来文明的无限可能”。这并非空泛的口号，而是对AI×数学这一深层融合所带来的人类文明进化潜力的洞察。当人类智能与机器智能在最抽象、最基础的数学领域实现深度协同，我们可能迎来一个知识爆炸、创新加速的“智慧共生”时代，共同勾勒以人为中心的未来智慧文明全景图。
未来发展路径与战略前瞻
未来3-5年，我们可以预见：
- AI基础理论研究的“寒武纪大爆发”：随着WAIC等平台持续推动，以及国际数学实验室的设立，更多资本和人才将涌入AI基础理论研究，尤其是与数学交叉的领域，新的模型架构、优化算法和推理范式将不断涌现。
- 科学智能（AI for Science）成为新风口：AI在物理、化学、生物等基础科学领域的应用将从概念走向规模化，不仅辅助数据分析，更将深入到理论构建、实验设计乃至自动化实验执行。
- AGI路径的明晰：通过对数学原理的深入理解和应用，研究者有望找到通向AGI的更清晰路径，可能涉及符号AI与神经网络的深度融合，或者发展出能够真正进行抽象推理和自我学习的智能体。
- 人机协同模式的深化：在科研、创新等高智力领域，人与AI将不再是简单的工具使用者与被使用者关系，而是形成一种紧密的伙伴关系，共同攻克人类面临的复杂挑战。
当数学与AI正面对撞，这并非一场零和博弈，而是一场“AI×数学=∞可能”的全新融合。它不仅是技术本身的突破，更是对人类智能、科学发现乃至文明演进的一次深刻思辨和战略布局。智能时代的密钥正在生成，而下一道数学难题，或许正由AI与人类智慧共同破解。