中科院与北电数智共探AI数学边界，2026年模型高考数学达重点线

2026年7月24日，第十六届省（区、市）数学学术年会暨应用数学与人工智能学术论坛在云南省玉溪市举行。这场汇聚了全国五百余名高校专家学者的盛会，以"交融·创新·赋能——数学与人工智能的双向奔赴"为主题，成为中国数学界与人工智能领域的一次重要交汇点。

开幕式上，中国数学会副理事长黄飞敏研究员强调，基础数学是原始创新的源头根基，鼓励数学工作者主动推进与人工智能的交叉创新。北电数智首席科学家窦德景教授与著名数学家周向宇院士围绕AI在数学领域的应用展开了深入对话。窦德景分享了一组引人注目的数据：2024年主流大模型的高考数学成绩普遍未达一本线，而到了2026年，这些模型已能普遍考取重点大学，数学单科最低分达到135分，最高分突破140分。更令人关注的是，当前主流大模型已能在无提前获知题目的情况下取得奥数满分，能力达到人类顶尖智力群体水平。

在讨论中，双方聚焦于雅可比猜想这一数学难题。周向宇院士指出，虽然三维及以上维度的雅可比猜想普遍被认为存在反例，但二维情形的真伪仍是未解之谜。AI凭借其不受人力局限的计算能力，在大规模启发式搜索和高强度数值运算方面展现出独特优势。然而，AI数学推导的可解释性问题仍然是一个核心争议点：人工智能究竟在多大程度内化并理解了数学概念与内在逻辑？

窦德景提出，如果OpenAI、Anthropic、谷歌及国内多家企业的顶尖大模型能够协同讨论，是否会催生全新的理论突破？周向宇院士回应称，AI的核心优势主要体现在模式检索与机械推演等方面，而非真正意义上的数学创新。在可程序化、符号运算、离散构造等数学分支中，AI通过海量学术文献与定理数据完成深度表征学习，能够高效完成人类因计算规模庞大、变量耦合复杂而难以推进的命题验证与实例构造工作。

尽管AI在数学领域的表现令人瞩目，但其推理过程的"黑箱"特性仍是一个亟待解决的问题。周向宇院士表示，AI可以"硬生生"给出反例，人类验算确实无误，但无法得知答案从何而来。这一"黑箱"问题既是数学家的困惑，也恰恰是未来研究的发力点。他同时指出，AI大规模批量演算的能力恰好弥补了人类与生俱来的短板：面对极多变量复杂繁杂的数学问题时，AI几乎不受限制地开展计算。

此次论坛不仅展示了AI在数学领域的最新进展，也为未来的研究方向提供了重要启示。随着AI技术的不断进步，如何平衡技术创新与可解释性，将成为数学与人工智能交叉领域的重要课题。