当前，以大模型为代表的AI技术正以前所未有的速度重塑千行百业，人工智能对基础理论的需求达到空前高度，而作为万物计算之本的数学，其重要性也愈发凸显，成为推动AI发展的关键引擎。

7月20日至22日，“AI与动力系统”专题会议在大湾区大学举行，作为松山湖数学论坛系列活动之一，会议邀请海内外动力系统与人工智能及其交叉领域的知名专家学者，深入探讨AI在动力系统中的前沿应用与理论研究，为基础学科赋能人工智能、推动大湾区科技协同创新提供新思路。

全球科研高地专家作报告分享

中国科学院院士、西安交通大学教授、西安（国际）数学与数学技术研究院院长徐宗本以《AI困境：无限维问题VS有限维问题》为题，向与会嘉宾分享了自己对AI以及AI与数学关系的思考。在徐宗本看来，人工智能的基石是数学，没有数学基础科学的支持，人工智能很难行稳致远。

“目前人工智能所面临的一些基础问题，其本质是来自数学的挑战。”徐宗本表示，当前主流大模型（如GPT、ResNet等）在设计和应用中存在诸多困境；而突破这些困境的关键在于数学理论的创新，其核心思想是将无限维问题转化为有限维可计算形式，并建立严格的数学保障。因此，徐宗本提出需构建数学框架与有限大模型转型，通过数学理论的“降维打击”解决AI的“高维困境”。

本次会议，聚焦AI在动力系统及数学研究中的前沿应用，来自北京大学、复旦大学、威斯康星大学麦迪逊分校、香港理工大学、上海交通大学、广东省智能科学与技术研究院等国内外知名高校和研究机构的20余位数学及人工智能领域院士、教授、青年学者，围绕AI计算模型、机器学习、大语言模型优化、生物医药及人工智能未来发展等前沿议题展开深入交流。

每个报告结束后，与会嘉宾与主讲人均围绕报告内容及相关议题展开讨论，并频频提问。会议现场交流频繁，不同领域的专业观点相互启发，相互碰撞。

数学驱动AI发展，AI边界何在？

大湾区大学教学负责人、讲席教授，北京大学瑞声慕课讲席教授李晓明在致辞中表示，动力系统作为数学的重要分支，是理解人工智能的一个重要研究方向。“运用动力系统理论理解AI，以及利用AI助力动力系统发展，这两个方向都具有研究价值，值得思考。”李晓明说。

国际知名数学家、天文学家、大湾区高等研究院副院长、大湾区大学讲席教授夏志宏表示，动力系统应用广泛，在数学定理证明和预测等方面都发挥着重要作用，AI的介入将可能引领数学研究范式。

交流内容打通了“Math for AI”与“AI for Math”的双向路径，从理论框架到实践应用，深度探讨数学和人工智能等其他领域深度交叉融合，勾勒出一幅智能时代的计算图景。