谷歌DeepMind一支由39岁数学天才Javier Gómez Serrano领导的20人团队，正利用先进AI技术，秘密攻克困扰数学界两个世纪的“纳维-斯托克斯方程”这一千禧年大奖难题。他们的努力有望在未来12-18个月内取得突破，不仅可能赢得百万美元奖金，更将深刻改变我们对自然界现象的理解，并加速科学发现的进程。
在人类知识的浩瀚星空中，有些难题如恒星般璀璨而遥远，吸引着一代又一代最杰出的头脑为之穷尽心力。其中，“纳维-斯托克斯方程”（Navier-Stokes Equations）无疑是数学界最古老、最艰巨的“圣杯”之一。它不仅承载着纯粹的数学美感，更是理解宏大自然现象如天气系统、海啸，乃至微观世界如血液流动规律的基石。如今，一个由谷歌DeepMind支持、由西班牙数学家Javier Gómez Serrano率领的精英团队，正借助人工智能的非凡力量，密谋攻克这一长达200年的世纪难题，其潜在影响远超学术奖项本身。
数学界的“圣杯”：纳维-斯托克斯方程
纳维-斯托克斯方程是一组偏微分方程，最初由法国工程师兼数学家克劳德-路易·纳维于1822年提出，后经爱尔兰物理学家兼数学家乔治·加布里埃尔·斯托克斯于1845年完善。它们精确描述了粘性不可压缩流体（如水或空气）的运动。从飞机机翼上的气流到血管中血液的流动，再到天气模式的演变，这些方程无处不在。然而，尽管其形式简洁，但其数学行为却异常复杂，尤其是关于其解的存在性与光滑性问题，至今未解12。
简单来说，数学家们尚未能确定，对于所有可能的初始条件，这些方程的解是否会始终保持“光滑”——即连续且可微分，没有突然的、无限大的变化；或者，在特定条件下，解是否可能“爆破”（“blow-up”）——意味着出现奇点（singularity），物理量（如速度或压力）变得无限大，从而导致流体的突然、剧烈行为，比如平静海面突然形成的巨大海啸1。美国克雷数学研究所于2000年将其列为七大“千禧年大奖难题”之一，悬赏100万美元，以期激励全球最顶尖的智慧来破解它。
AI如何解码流体动力学之谜
Javier Gómez Serrano，这位39岁的数学天才，与谷歌DeepMind合作三年，秘密组建了一支20人团队，其中包括普林斯顿大学的学者、地球物理学家Ching-Yao Lai和Yongji Wang，以及数学家Tristan Buckmaster和Gonzalo Cao Labora等。他们的“独特策略”在于，利用人工智能来寻找突破口1。
这一策略并非凭空而来。近年来，顶尖数学家如菲尔兹奖得主陶哲轩曾深入探讨纳维-斯托克斯方程解的局部和全局行为，特别是奇点形成的机制。他曾将流体中的能量比作“自我复制的计算机”，不断将能量传递到更小的尺度，最终导致“爆破”3。虽然他的研究提供了重要线索，但未能完全解决问题。加州理工学院的Thomas Hou团队也通过模拟简化版方程（无粘性欧拉方程）的流体运动，观察到了奇点的出现，为理解奇点提供了宝贵信息1。
Gómez Serrano团队的核心进展可追溯到他们三年前发表的一项研究，该研究利用一种结合物理规律和人工智能的神经网络方法——物理信息神经网络（PINNs），首次在二维Boussinesq方程和三维Euler方程中找到了“自相似爆破解”4。这意味着，在接近“爆破点”时，流体行为会以某种特定的、自我复制的规律放大。这项技术不仅能找到稳定的解，也能捕捉到不稳定的情况，为理解复杂流体行为提供了前所未有的工具。通过AI强大的模式识别和计算能力，团队试图精确预测奇点产生的条件与机制，这是传统数值方法难以企及的。
目前，除了DeepMind团队，全球仅有少数几个团队在认真角逐这一难题，包括Thomas Hou的团队、埃及数学家Tarek Elgindi与意大利裔数学家Federico Pasqualotto的组合，以及Gómez Serrano的博士导师Diego Córdoba领导的团队。Gómez Serrano坦言，AI正是他们团队的核心优势1。
突破边界：AI与科学发现的深远影响
DeepMind对“千禧年大奖难题”的兴趣并非偶然。公司CEO Demis Hassabis早在今年1月就曾暗示，团队即将解决一个此类难题。而Gómez Serrano本人，也曾参与了DeepMind的另一项里程碑式突破——AlphaEvolve。
AlphaEvolve是一个由Gemini驱动的进化编码系统，能在一系列数学问题上达到甚至超越人类专家的水平。在其中一项挑战中，AlphaEvolve用48次标量乘法完成了4x4复数矩阵乘法，改进了1969年Strassen的最优算法；它甚至改进了困扰数学家300多年的“接吻数问题”5。Gómez Serrano曾惊叹：“一个训练有素的研究者可能需要数月准备才能解决的问题，AlphaEvolve仅需一天就能完成。”5 这有力地证明了数学家与AI联手在解决复杂难题上的巨大潜力。
如果Gómez Serrano的团队成功攻克纳维-斯托克斯方程，其影响将是革命性的。它将为以下领域带来质的飞跃：
- 天气预报与气候模拟： 更精确地预测飓风、台风等极端天气事件，优化气候模型，帮助人类更好地应对气候变化。
- 航空航天与工程设计： 改进飞行器气动设计，提高效率与安全性；优化流体机械（如泵、涡轮）的性能。
- 生物医学： 更深入理解血液在血管中的流动模式，辅助心血管疾病诊断与治疗，优化药物输送系统。
- 海洋科学： 准确预测海啸、洋流，为海洋工程与防灾减灾提供科学依据。
超越这些具体的应用，这一突破更象征着人工智能在基础科学研究领域扮演越来越核心角色的范式转变。它不仅是计算工具，更是能够提出新假设、发现新规律的“智能副驾”。Hassabis曾预测通用人工智能（AGI）可能在2030年左右问世，而Gómez Serrano虽然对此时间表持谨慎态度，但也乐观地认为，AI将帮助人类提出更深刻的科学问题，深化对自然的理解，并推动材料科学和药物研发的突破1。
在AI飞速发展的当下，DeepMind对纳维-斯托克斯方程的攻坚，不仅仅是一场智力上的挑战，更是AI如何赋能人类探索未知、解锁科学前沿的有力例证。它预示着一个未来：曾经遥不可及的科学“圣杯”，在人与机器智能的协同下，正逐步成为现实。
引用
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Spanish mathematician Javier Gómez Serrano and Google DeepMind team up to solve the Navier-Stokes million-dollar problem·EL PAÍS·未知（2025/6/24）·检索日期2025/6/27 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎
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谷歌AI将攻破200年数学难题！39岁天才率队密研三年，或摘千禧年大奖·新浪财经·未知（2025/6/27）·检索日期2025/6/27 ↩︎
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On the smoothness of solutions to the Navier-Stokes equations·arXiv·Terence Tao 等（2014/2/3）·检索日期2025/6/27 ↩︎
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Self-similar blow-up solutions for the 3D incompressible Euler equations and 2D Boussinesq equations·arXiv·Javier Gómez Serrano 等（2022/1/17）·检索日期2025/6/27 ↩︎
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谷歌AI将攻破200年数学难题，39岁天才率队密研三年，或摘千禧年大奖·新智元·桃子（2025/6/27）·检索日期2025/6/27 ↩︎ ↩︎