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。本次会议由斯梅尔数学与计算研究院、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，世界人工智能大会组委会办公室指导，汇聚了国内外顶尖数学与人工智能领域的专家学者，共同探讨两大前沿学科的交叉融合与创新发展。
上海推动数学与AI深度融合的战略布局
上海市经济和信息化委员会副主任张宏韬在开幕式致辞中强调，上海一直高度重视数学与人工智能的融合发展，致力于推动数学基础创新与人工智能产业发展的协同并进。他指出，上海正在搭建各类产学研用平台，促进数据源的理论研究与产业应用需求精准对接，为创新人才营造优越的发展环境，力求实现”1+1大于2″的协同效应。
三大核心议题：数学与AI融合的创新路径
会议围绕数学与人工智能融合发展的三大核心议题展开深入探讨，为两大领域的交叉创新提供了新思路。
数学的基石作用与政策支持
中国科学院院士袁亚湘指出，数学在人工智能发展中的基础性作用将愈发凸显。他呼吁提升科技政策制定部门对数学重要性的认识，在国家人工智能战略布局中充分重视数学学科的关键支撑作用，吸纳数学家深度参与，发挥多学科协同创新优势。袁亚湘强调：”当前亟须提升社会各界，特别是科技决策层对数学重要性的认识，数学不仅是AI的工具，更是其理论基石。”
数学家的角色转变与产学研合作
欧洲科学院院士许进超提出，数学家不应满足于对已有AI模型的”事后解读”，而应主动引领下一代AI发展。他分析了当前AI研究面临的资源分配困境，建议数学界建立更紧密的产学研合作机制，将逼近论、优化理论等传统优势领域转化为AI创新的核心驱动力。许进超特别强调：”数学家需要更积极地参与AI前沿研究，将数学理论优势转化为实际应用价值。”
数学思维对机器学习的革新
西安数学与数学技术研究院副院长孟德宇教授强调了数学思维在机器学习中的核心作用。他指出，数据、模型和算法本质上是形式化语言，只有通过严格的数学分析才能深刻理解并改进机器学习方法。孟德宇以损失函数和卷积算子为例，说明数学视角能揭示更复杂的数据噪声结构和算子性质，呼吁数学研究者与工科团队合作，在算法设计和模型解释等环节发挥不可替代的作用。
跨学科融合：拓展科学认知边界
上海交通大学金石院长提出了”AIforMath”的新范式，认为AI与数学的结合本质上是一种”认知增强”。他指出，这种结合打破了人类固有思维限制，使研究者能够同时处理多尺度、高维度的复杂问题，如跨行星科学计算与微观分子模拟的协同。金石强调：”AIforMath的真正价值在于创造新机会探索未知世界，实现从解决既定问题到发现未知问题的范式转换。”
北京大学董彬教授则关注AI对数学研究的变革性影响。他指出，AI工具如Lean证明辅助系统不仅能帮助数学家规避人为失误，还能快速识别新理论与既有体系的联系，为研究提供方向评估。董彬认为：”AI将重塑数学作为’基础语言’的学科定位，使其从封闭的专家系统转变为开放的问题解决平台。”
数据基础设施建设：数学界的新机遇
武汉大学杨志坚教授提出，AI的”三条腿”——数据、算力、算法中，数学界最能发力的是数据领域。他建议数学界系统性地开展数据基础设施建设，包括构建数学专用数据集、建立数据标准等基础性工作。杨志坚特别强调：”在拥抱大模型的同时，要保持理性认知，建立科学的评估体系，避免盲目跟风。”
本次会议展示了数学与人工智能融合发展的广阔前景，为两大领域的专家学者提供了宝贵的交流平台。与会专家一致认为，加强数学与人工智能的交叉融合，不仅能够推动两个学科的共同发展，还将为解决复杂科学问题和产业挑战提供创新思路和方法论支持，为全球科技创新注入新的活力。