10月11日，丘成桐数学与人工智能实验室联盟在清华大学正式成立。该联盟将向数学科学专用大模型研发、AI辅助数学形式化证明与猜想发现、可解释人工智能及交叉领域智能计算等方向发起攻关，推动人工智能与数学的深度融合。联盟牵头人为清华大学求真书院院长丘成桐。
据联盟方面介绍，目前已集结超过1000位数学家和科研工作者的力量，联合清华大学求真书院、丘成桐数学科学中心，以及北京雁栖湖应用数学研究院、中国科学院晨兴数学中心、上海数学与交叉学科研究院、东南大学丘成桐中心、河套数学与交叉学科研究院（深圳）、香港中文大学致真交叉数学科学院等多家机构共同参与。联盟将为年轻学者和学生提供前沿指导，并推动资源整合，探索属于中国自己的数学大模型建设路径。
在成立仪式上，联盟发布了10余项“AI+数学”重点成果和研究方向，覆盖几何、量子计算、生命科学等领域，涉及退化阿诺德猜想问题、极小修改的有界性、7维同伦球面等科学问题。其中一项代表性研究来自清华大学丘成桐数学科学中心与上海数学与交叉学科研究院，课题为“7维同伦球面：所有光滑结构均可以承载处处为正的截面曲”。在该项研究中，AI被用于辅助探索证明策略和简化计算，计算代数系统用于核验精确恒等式、区间界并生成可复现的计算证书，数学家则负责构思与证明、核验结果并完成数学论证和论文撰写。这一分工模式展示了AI在数学研究中作为辅助工具的当前定位。
除上述课题外，AI还在其他科学问题的解决过程中为科学家提供思路启发，并辅助开展早期实验性计算。联盟方面表示，AI在数学形式化证明、猜想发现等环节的介入，正在改变传统数学研究的流程与协作方式。
丘成桐在联盟成立仪式上谈及AI时代数学学科的发展。他表示，AI的进展“倒逼我们重新思考数学的本质价值，也要求我们必须在AI浪潮中冲浪，而不是躲起来”。这一表态的背景是，AI在数学领域的介入正在加速。本月初，OpenAI一次性公开了722篇数学研究手稿，内容涵盖数论、代数几何、理论计算机科学、流体力学与统计物理等前沿领域，并宣称解决了多项长期存在的数学难题，在数学界引发广泛关注与讨论。
从行业视角看，数学专用大模型与AI辅助证明正在成为全球AI研究的热点方向。DeepMind此前已推出AlphaGeometry、AlphaProof等系统用于数学推理与证明，OpenAI、Anthropic等公司也在推进大模型在形式化推理方面的能力。国内方面，以丘成桐数学与人工智能实验室联盟为代表的产学研协作平台，试图通过整合高校、研究院所与交叉学科资源，在数学大模型这一细分方向上建立自主路径。
联盟的成立也反映出AI for Science趋势的进一步深化。数学作为基础学科，其形式化证明、猜想发现和符号计算等环节对推理能力要求极高，被视为检验AI推理能力的重要试炼场。与此同时，可解释人工智能被列为联盟的重点攻关方向之一，意味着研究目标不仅在于用AI辅助数学，也在于借助数学工具提升AI系统的可解释性。
目前，联盟的具体运行机制、资金投入规模和阶段性目标尚未完整披露。后续其在数学科学专用大模型研发、AI辅助证明工具开源以及跨机构协作方面的进展，值得持续关注。
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