2025世界人工智能大会数学与AI学术会议在上海举行

7月26日，2025年世界人工智能大会“数学与人工智能”学术会议在上海世博中心隆重举行。此次会议由斯梅尔数学与计算研究院和中国工业与应用数学学会主办，华院计算技术（上海）股份有限公司承办，并在世界人工智能大会组委会办公室的指导下进行。此次会议旨在促进数学与人工智能的深度融合，激发新的研究思路与应用方向。

上海市经济和信息化委员会副主任张宏韬在开幕致辞中指出，上海市一贯重视数学与人工智能领域的融合发展，力求推动数学基础创新与人工智能产业同步提升。他强调，只有实现理论研究与产业应用之间的精准对接，才能在数据中实现更大的效能，并为研究者和从业者搭建良好的创新。他提到，创造一个优越的创新人才发展环境，是提升上海在全球科技竞争中的核心竞争力的重要保障。

本次学术会议围绕“数学在人工智能中的基础性作用”、“跨学科协作推动AI创新”以及“人工智能与数学的协同进化”三大核心议题展开深入探讨。与会专家们围绕这些焦点问题，为数学与人工智能交叉融合的未来发展提供了新思路与新方向。

中国科学院院士袁亚湘在会上发言时表示，数学在人工智能发展的基础性作用将愈发凸显。他指出，数学不仅是人工智能的重要支撑，更是推动各学科交叉融合的重要工具。他强调，值得国家科技政策制定部门重视的是，在制定国家人工智能战略时，应结合数学的重要性，吸引更多数学家参与科研项目，以实现多学科协同创新的最大效益。

来自欧洲科学院的院士许进超则提出，数学家应在AI研发的前沿引领创新，而不仅仅是对现有模型进行事后分析。他指出，尽管数学家在理论突破方面有独特优势，但缺乏必要的资源和团队支持，使得他们在验证研究设想时面临不少困难。因此，他呼吁建立更为紧密的产学研合作机制，以促成如逼近论和优化理论等传统数学领域在AI创新中的应用。

西安数学与数学技术研究院副院长孟德宇教授也强调了数学思维在机器学习中的核心作用。他指出，数据、模型和算法的本质是形式化语言，而只有通过严谨的数学分析，研究者才能全面理解并有效改进机器学习方法。通过分析损失函数和卷积算子，孟教授提醒与会者，传统的方法往往基于简化的假设，而从数学的角度看，这可能会掩盖数据和操作的复杂结构。

在学术会议过程中，上海交通大学自然科学研究院院长金石发表了他对AI与数学结合的看法。他指出，这一结合实际上是一种“认知增强”，它使研究者得以突破传统思维的局限，得以同时处理多维度和多尺度的复杂问题，如跨行星科学计算与微观分子模拟的协调。金石教授认为，AI在数学领域的关键价值不在于取代传统方案，而在于提供更多机会探索未知世界，从而推动人类科学认知的边界扩展，实现从解决已知问题到发现未知问题的根本转型。

武汉大学的杨志坚教授则提出，AI的发展可以看作是依赖于三大支柱：数据、算力和算法，其中数学界在数据方面的贡献尤为重要。他建议数学界应组织起来，系统性开展数据基础设施建设，重视挖掘关键数据特征，提高研究效率。他呼吁在追随大模型的趋势中保持理性，建立科学合理的评估体系，以全面推动人工智能的健康发展。

此次会议的成功举办，进一步推动了数学与人工智能领域的交流与合作，为技术研究和产业应用的深度融合提供了新的动力，也为各方创造了更多创新机遇。随着科学技术迅速发展，未来的研究将需要各学科间更为紧密的合作，以应对更加复杂的科技挑战。