WAIC 2026 聚焦数智融合：三大主线打通数学与 AI 双向赋能链路

2026 世界人工智能大会（WAIC 2026）将于 7 月 17 日至 20 日在上海启幕。本届大会将基础理论原始创新作为核心主轴，确立三大核心主线：Math for AI、AI for Math、AI+数学落地现实世界，通过三大高端学术板块的交叉联动，推动国内 AI 从工程应用迭代迈向理论创新与产业落地协同发展新阶段。

三大核心主线：搭建数智双向赋能链路

WAIC 2026 的核心逻辑源自菲尔兹奖首位华人得主丘成桐在 WAIC 2022 上提出的论断：「数学是人工智能技术发展的基石，反过来，人工智能的发展也能为数学研究提供重要助力。」这一数智双向赋能的思路，在 AAAI、ACM 等国际顶会及《Nature》等顶刊的研究中持续得到验证。

本届大会聚焦的核心矛盾在于：AI 智能建模属于无限维科学问题，而产业落地模型均为有限维工程架构，二者的维度差异是当前大模型可解释性弱、可控性不足的症结所在。围绕这一矛盾，大会形成三条主线：

• Math for AI：以凸优化、概率统计、泛函分析等数学工具重构大模型训练逻辑，提升注意力机制精度与高维建模能力。
• AI for Math：借助高效算力与并行推演能力，突破传统人工数学研究瓶颈，实现人机协同的科研新范式。
• AI+数学落地：以调和分析、数值计算、拓扑建模等工具优化 AI 在工业视觉、医疗影像、气象模拟等场景的精度与稳定性。

三大学术板块：交叉联动攻坚基础理论

大会集结三大高端学术板块，依托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，分别对接上述三条主线。

• 斯梅尔数学与人工智能论坛（对应 Math for AI）：徐宗本院士将深度拆解「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。论坛另设青蓝对话与圆桌思辨环节。
• 华院计算认知智能论坛（对应 AI for Math）：聚焦自动定理证明、形式化数学、数学大模型、符号-数值混合推理等方向。曼纽尔·布鲁姆、范剑青等学者将解读智能技术破解复杂数理难题的创新路径，唐伟博士将分享 AI for Science 前沿实践。
• WAICA 数学建模与科学计算研讨会（对应 AI+数学落地）：由大会联动同济大学举办，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、气候模拟等领域的规模化应用。

已落地成果：从概念到验证

数智双向融合已在学术界产出可落地、可溯源的成果。AI for Math 方面，DeepMind AlphaGeometry 达成 IMO 级几何推理能力，AlphaEvolve 推进接吻数难题研究；北大 AI4MATH 团队证伪悬置十余年的 Anderson 猜想，成果刊发于《Nature》。Math for AI 方面，清华联合上海 AI Lab 提出测试时强化学习框架以提升数学竞赛模型性能，英伟达 Nemotron-Math 依托千万级数理推理数据集实现推理能力体系化升级。

国内 AI 产业正从参数与算力堆叠的粗放式竞争，转向数理驱动、人机协同、产研融合的精细化发展阶段。WAIC 2026 依托三大特色学术论坛，搭建「数理研究—AI 迭代—产业赋能」的完整链路，试图打通基础研究到产业应用的转化壁垒。