中科院院士对话北电数智AI专家：以 AI 与数学 “乘法效应” 开辟产业落地新路径
内容提要
2026年7月，数学与AI论坛在云南玉溪举行，专家探讨AI在数学中的能力边界。AI大模型数学能力跃升，可获奥数满分，但存在可解释性“黑箱”问题。周向宇院士认为数学家不会被取代，应专注创造性工作，AI作助手。北电数智推动算力建设及医疗、制造领域落地。
延伸解读
AI数学能力的跃升与局限
文章指出，从2024年到2026年，主流大模型的高考数学成绩从不及格跃升至135分以上，甚至能获得奥数满分。然而，周向宇院士强调，AI的核心优势在于模式检索和机械推演，而非真正的数学创新。AI在可解释性上存在“黑箱”问题，即它能给出正确答案，却无法解释推理路径，这限制了其在数学研究中的深度应用。
数学家与AI的分工
周向宇院士认为，数学家不会被AI取代，因为数学的本质是“找规律”，需要直觉、联想和抽象思维，这是AI难以企及的。AI应定位为“助手”，承担大规模验证、重复计算和文献检索等基础工作，将数学家从繁琐劳动中解放出来，使其专注于创造性问题。这种分工逻辑强调了人类在提出新问题、构建新体系方面的独特价值。
AI辅助研究的学术规范挑战
周院士指出，AI生成的结果无法清晰追溯其参考的已有工作，直接冲击了学术界的引用伦理和成果归属体系。传统数学研究要求严格标明思想来源，而AI的“黑箱”特性使得这一规范难以执行。如何建立有效的规范机制，成为亟待解决的课题，这关系到AI在学术研究中的可信度和可持续性。
产业落地的实践与前景
北电数智展示了AI在产业中的落地路径：通过在全国30余个城市推进算力中心建设，整合万卡级资源，支撑大模型训练。在医疗领域，皮肤专病大模型达到中级医师考核90%准确率，诊疗时间缩短20%；在制造业，星火大模型已投入应用。这些案例表明，AI与数学的“乘法效应”正在从理论走向实际价值。
Q&A
2026年7月在云南玉溪举办的数学与AI论坛的主题是什么？
论坛主题是“交融·创新·赋能——数学与人工智能的双向奔赴”，由中国数学会指导，十六省（区、市）数学会联合主办。
AI大模型在数学能力上近年有哪些显著提升？
2024年主流大模型高考数学成绩未达一本线，到2026年普遍能考取重点大学，数学单科最低135分，最高突破140分，且能在无提前获知题目的情况下取得奥数满分。
周向宇院士认为AI在数学研究中的核心优势是什么？
AI的核心优势在于模式检索、机械推演、大规模验证和复杂反例搜寻，能高效完成人类因计算规模庞大而难以推进的命题验证和实例构造工作。
AI在数学推导中存在哪些主要问题？
主要问题是可解释性“黑箱”，即AI给出的结果无法清晰追溯推理路径，人类难以理解其是否真正内化数学概念，这冲击了学术引用伦理和成果归属体系。
周向宇院士如何看待AI取代数学家的可能性？
他认为数学家不会被取代，因为数学家的核心使命是创造工具，做机器不能做的事，如提出新问题、构建新体系、发现新规律，而AI应定位为助手。
北电数智在AI产业落地方面有哪些具体实践？
北电数智推进全国30余个城市的算力中心建设，构建“数算模用”全栈闭环体系；在医疗领域与中日友好医院合作皮肤专病大模型，准确率达90%，诊疗时间缩短20%；在制造业应用星火大模型，并推动国产芯片从“可用”走向“好用”。
AI与数学的关系被比喻为什么？
被比喻为“乘法效应”，即不是工具与使用者的简单叠加，而是深度拆解、同频共振，推动范式跃迁。
