中科院院士周向宇与北电数智专家深度对话，提出AI与数学非替代而是‘乘法共生’关系：AI作为认知协作者承担基础算力工作，数学家专注原创建构；强调数学家‘知其所以然’的不可替代性，警示AI可解释性与学术溯源等规范挑战，并展示大模型在医疗、制造等领域的产业化落地成果。
在2026世界人工智能大会‘数学与人工智能’创新论坛上，中国科学院院士周向宇与北电数智首席科学家窦德景展开深度对谈，超越‘AI是否会取代数学家’的表层焦虑，直指二者关系的本质——不是替代，而是‘乘法效应’：深度耦合、能力互补、范式共进。周院士指出，数学家的不可替代性根植于其‘知其然更知其所以然’的深层理解力与原创建构力——从混沌现象中凝练结构、以直觉与抽象催生新理论，这远超当前AI的模式拟合与符号推演能力。AI的真正角色是‘认知协作者’：承担海量验证、重复计算、文献挖掘等高负荷基础工作，释放数学家专注核心创造——提出新问题、构建新体系、发现新规律。与此同时，学术规范面临新挑战：AI生成内容难以溯源，冲击传统引用伦理与成果归属机制，亟需建立可解释、可追溯、可问责的技术治理框架。北电数智正以全国30余城算力中心为支点，整合万卡级资源，打造‘数据—算力—模型—应用’全栈闭环，推动大模型在医疗、制造等领域实质性落地：联合中日友好医院研发的皮肤专病大模型达中级医师90%诊断准确率，诊疗效率提升20%；星火大模型已在先进制造业投入实战；国产芯片适配持续深化，加速实现‘可用’到‘好用’跃升。值得注意的是，主流大模型数学能力突飞猛进——2024年高考数学普遍未达一本线，2026年已稳居重点大学水平，奥赛满分成为常态。但周院士强调，能力跃升不等于范式突破：AI擅长在已有公理体系内高效检索与演绎，却尚未具备定义新公理、重写数学语言、洞察结构本质的元创新能力。正如菲尔兹奖得主杰曼诺夫所言，AI是‘天赋异禀的年轻学徒’，而人类数学家，永远是思想的立法者与真理的阐释者。
来源：量子位