在2025年世界人工智能大会的璀璨舞台上，一场聚焦“数学与人工智能”的学术盛宴成功落下帷幕。此次盛会不仅汇聚了全球顶尖的数学与AI专家，更成为了推动两大领域深度融合发展的关键节点。
大会由斯梅尔数学与计算研究院携手中国工业与应用数学学会共同发起，并由华院计算技术（上海）股份有限公司鼎力承办。会上，与会专家围绕数学与人工智能的交叉融合，展开了深入交流与探讨，搭建了一个跨越国界与学科的交流平台，有力促进了全球科研机构与企业间的紧密合作。
上海作为此次大会的重要举办地，一直以来都高度重视数学与人工智能的协同发展。通过推动数学基础创新与人工智能产业的深度融合，上海力求实现效能的倍增，让数学理论研究的深度与广度与人工智能产业的实际需求精准对接，进而搭建多样化的产学研用平台，为创新人才提供优越的发展环境。
在学术探讨环节，中国科学院院士袁亚湘强调，数学在人工智能领域的基础性作用日益凸显，亟需提升社会各界对数学重要性的认识。他指出，在制定国家人工智能战略时，应充分重视数学的关键支撑作用，吸纳数学家深度参与，以发挥多学科协同创新的独特优势。
欧洲科学院院士许进超则提出，数学家不应仅仅满足于对已有AI模型的解读，而应主动引领下一代AI的发展。他呼吁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创新的核心动力，以提升模型架构设计与优化算法解释等关键环节的能力。
西安交通大学教授孟德宇则深入探讨了数学思维在机器学习中的核心作用。他认为，数据、模型和算法的本质是一种形式化语言，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。孟教授以损失函数和卷积算子为例，展示了数学视角在揭示数据噪声结构和算子性质方面的独特优势，进而呼吁数学研究者积极介入AI领域，推动机器学习在性能和可解释性上的双重突破。
上海交通大学自然科学研究院院长金石则从认知增强的角度阐述了AI与数学结合的本质。他认为，这种结合打破了人类固有思维的限制，使研究者能够处理多尺度、高维度的复杂问题。金石强调，AI for Math的真正价值在于创造更多新的机会去探索未知世界，系统性地拓展人类科学的认知边界。
武汉大学弘毅特聘教授杨志坚则对当前AGI的发展模式提出了犀利批评。他认为，当前AGI的发展缺乏组织性，处于“乱战”状态。杨教授提出，数学界在数据方面有着巨大的发力空间，包括构建数学专用数据集、建立数据标准等基础性工作。他建议数学界应系统性地开展数据基础设施建设，重视边缘分布等关键数据特征的挖掘，同时在拥抱大模型的同时保持理性认知，建立科学的评估体系。
此次大会不仅为数学与人工智能的融合发展提供了宝贵的交流平台，更为推动全球科研机构与企业间的深度协同注入了新的活力。随着两大领域的深度融合与协同发展，我们有理由相信，未来将有更多创新的火花在这里碰撞与绽放。
