当前人工智能产业正面临一个深层难题：随着模型规模不断扩大、参数持续增加——算力竞赛愈发激烈——但这种“堆砌”式路径并不能从根本上解决模型幻觉、不确定性等关键问题。在第十届世界华人数学家大会特别夜话中，著名数学家丘成桐院士对此作出剖析，并提出了面向未来的思考方向。丘成桐院士回顾计算机产业的发展历程，指出数学在技术突破中往往起到决定性作用。20世纪60年代，计算机硬件发展曾一度受限，计算复杂度成为产业推进的主要瓶颈。真正改变局面的，并非单纯的硬件升级，而是快速傅里叶变换（FFT）这个数学算法的出现与应用。FFT让原本需要数小时的计算缩短到几分钟，进而显著改写了计算机产业的发展节奏与路径。基于这一历史经验，丘成桐院士提出，当今人工智能也需要属于自己的“FFT时刻”。他认为，AI的突破不应停留在一味追求更大模型、更多参数，而应引入更强的数学思维与方法，实现从概率走向逻辑、从经验走向确定性的关键转变。这不仅关系到效率提升，更关乎AI认知能力的实质性升级。实践层面，上海的AI研究团队已开始沿这一方向推进。上海AI实验室、阿里通义、商汤、字节跳动等机构展示的进展表明，数学与AI的结合正在带来可验证的成果：部分模型已具备长程推理能力，能够在复杂推导中进行自我校验，主动发现并修正推理链条中的错误；更继续，一些模型开始利用对称性等数学性质对复杂计算进行化简，显示出接近人类数学直觉的判断方式。这些变化意味着，AI正在从“会解题”走向“能探索”的新阶段。为进一步推动这一方向，大会现场发布了“人类知识边界：全球数学征解”项目。项目以数学问题牵引模型能力突破，旨在构建“数学—模型—应用”的创新生态，为全球AI研究者提供共同的研究平台与目标。从更宏观的视角看，上海在这场面向人工智能未来的竞争中，正从基础逻辑与理论层面进行布局。通过汇聚顶尖数学家与AI研究团队，上海正在搭建一个贯通基础研究、技术创新与产业应用的协同生态，力图以底层创新为中国AI产业的长期发展提供支撑。
人工智能发展到今天，单靠数据规模与算力堆叠已难以持续。丘成桐院士的观点提示我们，回到基础学科、强化理论支撑，才更可能突破技术瓶颈。数学与人工智能的深度融合，不仅将推动技术迭代，也可能重新界定人类智能与机器智能的边界。在全球科技竞争加速的背景下，中国科学家正以数学为抓手，为人工智能打开新的空间。