①机器人背上算力背包,部署在背包里的算力,可以让机器人在端侧运行多类模型,未来可应用于物流配送、园区导航、自主巡检等更多场景; ②以人形机器人、机器狗等为代表的新一代具身机器人,正从封闭式专用系统向通用化智能平台、从单一限制场景向复杂全域空间加速转型,“大脑”和“小脑”都要配合。
《科创板日报》7月27日讯(记者 黄心怡)AI与数学这对“双引擎”正加速耦合,而上海,正以核心枢纽之姿,引领这场变革的全球进程。
在2025世界人工智能大会(WAIC)“人工智能的数学边界与基础重构论坛”上,上海市委常委、副市长陈杰在致辞中指出:“上海正加快建设具有世界影响力的科技创新中心,数学与AI的深度融合,是强化科创策源功能的关键抓手。”
论坛现场,两大国际数学实验室举行了揭牌仪式,标志着国际顶尖数学研究力量落地上海。Hitchin–Ngo实验室将攻关镜像对称等前沿问题,探索几何与物理的深层联系;Fefferman实验室则致力于用AI破解流体力学奇异性难题,助力天气预报与湍流模拟。
西班牙数学科学委员会代表与上海普陀区区长共同为实验室启动,未来将采用"双基地"模式,联动欧洲与上海的算力和数据资源。正如中共普陀区委书记胡广杰所言,普陀正全力打造“沿沪宁AI+数学协同攻关高地”,这一布局与上海建设国际科创中心的目标形成呼应,让基础研究的“根”扎得更深。
学术研讨环节,中国科学院院士徐宗本提出“AI需以有限维技术破解无限维问题”,直指AI架构设计的核心矛盾——智能问题本质是无限维的,而技术实现却受限于有限参数,提出通过算子簇公共不动点理论设计深度架构,并以实验证明大模型存在"冗余阈值",为模型优化提供数学依据。
徐院士提到,智能就是指有限的知识走向无限的知识所呈现的性质。无限维问题是本质,有限维技术是现实,设计它的架构一定要从无穷维出发,通过修正算子的性质才能构成一个可用的架构。欧洲科学院院士TorstenHoefler则聚焦算力与推理进化,分析大语言模型从"下一词预测"到"思维树推理"的跃迁,提出通过量化压缩与稀疏激活提升效率,其团队研发的网络拓扑策略使AI算力利用率提升10-15倍。
《科创板日报》记者从上海经信委了解到,上海作为中国人工智能发展的高地与数学研究的重镇,在推动AI与数学融合发展上具备独特优势,正通过系统化布局打造全球标杆。
据悉,上海正围绕数学与AI融合的三大前沿方向布局:
·基础理论突破:依托两大国际数学实验室(菲尔兹研究院与ICMAT联合发起),聚焦几何深度学习、微分方程与神经网络融合等方向,推动数学理论为AI提供"公理支撑"。
·AI辅助数学研究:支持高校与科研机构利用超算资源,开展"机器发现规律—人类证明定理"的协同研究,重点探索AI在纽结理论、数论等领域的应用。
·产业场景转化:在智能制造、智能医疗等领域,提炼具有共性的数学问题——如将流体力学模拟转化为纳维-斯托克斯方程求解研究,用拓扑学方法优化多模态影像融合,实现"产业需求拉动理论突破"。
此外,上海正逐步通过四大举措完善融合发展生态:
·打造人才枢纽:推动复旦大学、上海交大等高校开设"AI+数学"交叉学科,整合两校数学学院与计算机学院资源,培养既通代数拓扑又懂深度学习的复合型人才;依托WAIC青年结对机制,每年选派学生参与国际数学实验室项目,形成"本土培育+国际交流"的人才培养模式。
·建设开放平台:以上海数学中心为依托,建立"数学智能创新平台",整合全球数学难题数据库、AI推理工具库等资源,向国内外研究者开放;定期举办"沪上数学智能论坛",延续WAIC成果,形成长效交流机制。
·完善政策支撑:设立"数学智能创新基金",支持科研人员开展前沿探索;将数学智能纳入上海人工智能产业政策体系,给予税收优惠与场地支持,鼓励企业参与基础研究。
·推动场景落地:在国家电网智能巡检、无人机导航等本市典型场景中,推广"数学建模+AI优化"的解决方案,形成"理论研究—技术验证—产业应用"的闭环。