在2025世界人工智能大会的核心学术舞台上，一场聚焦“数学与人工智能”融合发展的盛会于上海世博中心盛大启幕。此次学术会议汇聚全球智慧，来自中国、南非、西班牙、巴西及美国等多个国家的顶尖院士与学者共聚一堂，深入探讨了数学与人工智能交叉领域的最新进展。
上海市经信委副主任张宏韬在开幕词中强调，上海始终致力于推动数学与人工智能的深度融合，力求实现两者的协同发展，以数学基础创新引领人工智能产业的全新突破。他呼吁社会各界加强合作，促进数据源理论研究与产业应用需求的精准对接，构建产学研用的综合平台，为创新人才提供广阔的发展空间。
中国科学院院士袁亚湘在发言中指出，数学在人工智能发展中扮演着至关重要的角色。他呼吁科技政策制定部门应充分重视数学学科的关键支撑作用，吸纳数学家深度参与国家人工智能战略的布局，以充分发挥多学科协同创新的优势。
关于数学与人工智能的关系，世界科学院院士Abdon Atangana认为，尽管人工智能能够拓展数学研究的边界，但研究者仍需保持专业素养，审慎借助AI工具。他强调，由于AI仅基于已有知识进行推导，若研究者对领域不够精通，将难以察觉其中的错误。
加泰罗尼亚理工大学教授Eva Miranda通过团队运用人工智能技术证明流体运动轨迹的研究案例，展示了数学与人工智能交叉研究的广阔前景。她指出，这种交叉研究不仅拓展了人工智能的应用领域，还促进了两者的协同发展，为复杂系统问题的解决提供了新的可能。
针对数学如何为人工智能提供坚实基础的问题，里约热内卢联邦大学教授Fabio Ramos提出了将物理原理嵌入神经网络架构的解决方案。他认为，当前人工智能在处理真实世界物理问题方面存在局限，通过数学结构将物理原理融入AI模型，可以构建更具泛化性的框架，推动AI在科学计算领域的突破性应用。
欧洲科学院院士许进超则强调，数学家应主动引领下一代AI的发展。他指出，当前AI研究面临资源分配的结构性困境，数学家虽能提供理论突破，但缺乏大算力、大数据和团队支持。因此，他呼吁数学界建立更紧密的产学研合作机制，将传统优势领域转化为AI创新的核心驱动力。
会议还探讨了人工智能在数学教育与研究中的应用前景。1994年菲尔兹奖得主Efim Zelmanov指出，人工智能在需要大量计算的数学领域具有显著优势，但在需要深度思考和创造性思维的数学证明领域，人工智能尚难以完全替代人类研究者。
武汉数学与智能研究院副院长杨志坚教授对当前AGI的发展模式提出了批评，他认为当前AGI的发展缺乏系统性组织。他提出，数学界应在数据领域发力，包括构建数学专用数据集、建立数据标准等基础性工作，并给出了三项具体建议：一是系统性开展数据基础设施建设；二是重视关键数据特征的挖掘；三是在拥抱大模型的同时保持理性认知。
