近日，复旦大学数学科学学院师生团队走进科大讯飞总部，开启了一场以“数学与人工智能的对话”为主题的深度研学活动。通过实地探访、技术体验和交流对话，师生们不仅见证了中国人工智能领军企业的创新实践，更在跨学科碰撞中重新审视数学在智能时代的战略价值。
作为语音识别与自然语言处理领域的标杆企业，科大讯飞向师生们展示了其覆盖教育、医疗、政务等场景的AI解决方案。在发展历程展区，企业通过技术演进时间轴和产业应用地图，呈现了从核心算法突破到全行业赋能的创新路径。师生们特别关注到，企业在教育领域的布局已形成覆盖基础教育到高等教育的完整生态，包括智能教学系统、个性化学习平台及科研辅助工具，这些成果让数学专业学生直观感受到技术落地的实际场景。
技术体验环节成为师生互动的高潮。在多模态交互展区，透明显示屏实现的实时语音转写、智能会议纪要生成等功能，引发了关于“数学如何优化人机协作效率”的讨论。当讲解员演示AI根据课堂录音自动生成结构化知识图谱时，多名学生当场记录技术参数，思考将其引入数学建模教学的可能性。一位研究生表示：“这些工具背后是复杂的矩阵运算和概率模型，数学基础决定了技术应用的深度。”
校企对话环节聚焦人才培育与学科交叉。科大讯飞人力资源负责人介绍了企业博士后工作站“理论-工程-产业”三级培养体系，强调数学背景人才在算法优化中的核心地位。复旦大学计算机学院校友、现任职于讯飞语音合成部的李沛霖，以自身从数学竞赛获奖者到AI工程师的成长经历为例，指出“纯理论推导与工程化能力的平衡是突破技术瓶颈的关键”。她展示的多语种语音合成模型架构图显示，声学特征提取、韵律预测等环节均依赖高等数学工具。
在自由交流阶段，师生围绕技术伦理、工程转化等议题展开探讨。针对学生提出的“OCR与ASR技术路线差异”，企业工程师通过对比卷积神经网络与循环神经网络的结构特点，解释了图像识别与语音处理的数学原理差异。当被问及AI教育产品的数据安全性时，技术团队展示了基于差分隐私的算法保护机制，强调数学方法在构建可信AI系统中的基础作用。
活动尾声，带队教授总结道：“当AI重构社会运行方式时，数学不仅是技术实现的基石，更是定义智能边界的标尺。希望同学们在保持理论深度的同时，主动探索数学工具在工程实践中的创造性应用。”参与学生普遍反映，此次参访打破了学科壁垒，让他们意识到抽象数学理论与前沿技术之间存在着紧密的转化通道。
