维度网讯，在即将于7月17日至20日上海启幕的WAIC 2026上，基础理论原始创新被确立为核心主轴，大会围绕Math for AI、AI for Math以及AI+数学落地现实世界三大主线展开。这一方向延续了菲尔兹奖首位华人得主丘成桐在WAIC 2022上提出的观点，即数学是人工智能技术发展的基石，反之AI也能为数学研究提供重要助力。该数智双向赋能的逻辑已被AAAI、ACM（国际计算机学会）等国际顶会以及《Nature》等期刊长期验证。
当前AI产业依靠参数堆叠与算力透支的粗放式发展模式被认为触及理论天花板，大模型可解释性弱、涌现机理不明、鲁棒性不足等痛点的本质，在于底层数理体系缺失和基础理论迭代滞后。目前，数智双向融合已产出可落地成果，凸优化、概率统计、泛函分析等数学理论有效解决了大模型过拟合、泛化性差、算力冗余等工程问题。DeepMind的AlphaGeometry、FunSearch、AlphaProof等智能系统在几何推理、组合数学、形式化证明领域突破了传统人工研究的上限。数学家王虹深耕调和分析与几何测度论，通过证明三维挂谷猜想、优化傅里叶分析技术，为AI图像处理和降噪提供了数理支撑。
WAIC 2025曾推出由丘成桐院士命题的“数学之问”顶级学术对话，多家国产大模型现场解题，回归AI第一性原理。2026年大会在2025年“数学之问”基础上，集结斯梅尔数学与人工智能论坛、华院计算认知智能论坛、WAICA数学建模与科学计算研讨会三大高端学术板块，旨在推动AI从工程应用迭代，迈向理论创新与产业落地协同发展转型。
在Math for AI方面，大会聚焦用数理公理重构AI底层科学范式。多项研究证实，现代数学体系是破解大模型技术瓶颈的核心抓手。在模型优化层面，凸优化、非凸优化重构训练逻辑，概率统计与信息论规范Transformer注意力机制，泛函分析、偏微分方程等工具解决了高维降噪、复杂场景建模等技术难点。公开实验成果显示，清华联合上海AI Lab的测试时强化学习框架大幅提升了数学竞赛模型性能；英伟达Nemotron-Math依托千万级数理推理数据集，实现了大模型数学推理能力体系化升级。徐宗本院士将在斯梅尔数学与计算研究院·数学与人工智能论坛上，深度拆解AI“无限维科学命题与有限维工程技术”的核心矛盾，解析大模型尺度律与智能涌现的数理机制。鄂维南、董彬、金石等学者将分享微分方程与神经网络融合、复杂系统建模等前沿成果，完善AI因果建模、鲁棒优化、安全风控的完整数理体系。论坛还设有青蓝对话和圆桌思辨环节，由范剑青、修大成等海内外知名学者与青年科研力量参与讨论。
在AI for Math领域，智能算力正重塑数学科研范式。标杆成果包括DeepMind的AlphaGeometry达成IMO级几何推理能力，AlphaEvolve推进百年接吻数难题研究，以及北大AI4MATH团队成功证伪悬置十余年的Anderson猜想，该成果刊发于《Nature》。华院计算·认知智能论坛将聚焦自动定理证明、形式化数学、数学大模型、符号-数值混合推理等前沿赛道。曼纽尔·布鲁姆、范剑青等国内外知名学者将解读智能技术破解复杂数理难题的创新路径，唐伟博士将结合AI for Science前沿实践，分享智能工具赋能基础数学攻坚的落地成果。
此外，WAIC 2026联动同济大学举办WAICA数学建模与科学计算研讨会。会议聚焦物理信息神经网络、神经算子、数据-物理混合驱动等核心方向，探索AI在工程仿真、数字孪生、气候模拟领域的规模化应用，攻坚AI科学计算的可解释性、泛化性、误差控制等难题。
数智融合已从理论走向产业落地。调和分析、数值计算、拓扑建模等数学工具持续优化AI性能，提升了工业视觉、医疗影像、气象模拟、多模态融合任务的精度与稳定性。WAIC 2026依托三大论坛搭建“数理研究—AI迭代—产业赋能”的完整链路，推动前沿成果标准化、高精度落地，以基础研究赋能实体经济发展。
