丘成桐谈数学研究：90%都是失败，中国数学要成世界一流需年轻人本土闯出新路

当数学家王虹与邓煜站上菲尔兹奖的领奖台，那道困扰学界百年的猜想终于被中国智慧攻克。他们共同推开的，是基础研究这扇大门——在当下人工智能时代，这恰恰是全球科技竞争的关键所在。

习近平总书记曾强调，基础研究是科学体系的根基，是全部技术难题的总开关。必须拿出更大决心和更实举措来强化基础研究，增强我国的原始创新实力，从而为科技强国建设打下更牢固的地基。

不过，从默默无闻的“冷板凳”到摘得菲尔兹奖，绝非什么灵光一闪的奇迹，靠的只是日复一日的“笨功夫”和持之以恒的坚守。自2026年7月起，新京报教育将推出“强基培源”系列专题，与院士、科学家等展开对话，剖析“从0到1”的探索路径，寻找科技强国的“源代码”。

丘成桐在北京怀柔接受了新京报记者的专访，围绕基础科学研究与数学人才培养展开讨论。新京报记者林周楠摄

菲尔兹奖引发的数学热潮，让丘成桐再次成为公众关注的焦点。

中国籍数学家首次斩获这一奖项，令丘成桐倍感欣慰。他向媒体表示，希望未来能有在中国本土培养的学者做出最顶尖的学术成果。

不久前，新京报记者在北京怀柔拜访了这位数学家。彼时正值国际基础科学大会召开，为便于与学者们沟通，丘成桐索性住在怀柔，从清晨到夜晚连续参加学术会议。即便日程如此紧凑，77岁的他依然坚持每天早晚各锻炼一小时。

“人工智能可以整合已有知识、推进常规性工作，但它无法取代人类独有的原创思维、瞬间迸发的灵感，以及对科学真理和自然之美的永恒追寻。”台下坐着数百位年轻学子，既有正在读本科的中国学生，也有从全球各地赶来的青年学者。他们凝望着这位学界前辈，聆听他讲述创造力的不可替代性，讲述数学的未来，讲述基础研究的“无用之用”。

基础科学的回馈，常常需要漫长的守候。丘成桐对此深有体会。1976年，27岁的他证明了卡拉比猜想，推动了纯数学领域诸多问题的解决。到了1984年，在第一次弦论革命期间，卡拉比-丘流形成为理解弦论真空结构的基石，对理论物理产生了深远影响。而这份耐心，正是当今最为稀缺的品质。

“年轻人应当走自己的路。”丘成桐时常这样强调。二十多岁时，他的老师陈省身先生曾为他写下：“薪传有人，愿共勉之”，期望他弘扬自己开创的整体微分几何。此后丘成桐在几何领域发扬光大，奠定了现代几何分析的基础，但具体方向与老师并不相同。对于自己的学生，丘成桐希望他们“选择自己喜欢的方向，最终目标是在学术上开创自己的事业”。

“做真正的学问，不必在意他人的评价。”正因如此，他呼吁为年轻人营造自由开放的环境，让他们接触大师、激发热情、独立成长——中国数学要跻身世界一流，必须依靠一代代年轻人在中国的土地上开辟属于自己的道路。

新京报记者与数学家丘成桐展开对话。

对话

基础科学研究不能只看短期回报

新京报：中国基础科学近年来的发展态势如何？

丘成桐：这几年，中国基础科学发生了显著变化。从海外回流的学者不在少数，既有中国留学生，也有从海外归来的知名华人学者；不仅如此，一些非华裔学者也选择到中国从事研究。我们（北京）雁栖湖应用研究院就有近40%的研究员是非华裔。这些顶尖学者的汇聚，对学术研究氛围产生了积极影响，我认为这十分关键。

经过这十几二十年的持续投入，我们的年轻人成长很快，一部分是海外归来的，一部分是国内自主培养的。自主培养尤为重要，要接好接力棒。年轻人培养起来后，慢慢就会形成一片肥沃的土壤，让良好的研究风气扎下根来。目前，不少世界一流学者也愿意来到中国。

我们的研究基本能跟上世界潮流，但尚未具备引领世界潮流的能力。希望能培养出更多年轻人，也希望年轻人在中国的土壤上做出世界一流的成就和突破，这是当前最为重要的事情。

新京报：你一直倡导重视和支持那些短期内看似用处不大、被许多人称为“无用之学”的基础科学研究，原因是什么？

丘成桐：为了国家的科技发展，我们需要发展应用科学，这与重视基础研究完全不冲突。可以拿出一定比例来支持“无用之学”，也就是有深度的、基础性的学问。这类学问通常不可能在两三年内就应用于工业或社会，一般要五年到十年后才能显现其价值；但一旦得到应用，就会整体改变学问的广度和深度，这是国家最需要的。

我认为，相关部门在拨款时应适当进行比例分配，例如，25%给基础科学研究。同时，希望基础科学的研究能从对大自然奥秘的兴趣、对工业问题背后原理的探索出发，由好奇心和探索欲来驱动，而不是只看重短期回报。这一点非常重要。

新京报：你觉得，短期内看不到成效的基础科学，与强调尽快落地的产业导向的“有用之学”，两者矛盾吗？

丘成桐：其实并不矛盾。一个颠覆性技术成果，假设比现有技术好十倍，投资公司一般是不敢投的，因为太超前，风险巨大，他们不敢冒险。工业界投资，通常看到技术比现在好25%左右，就愿意投，因为不需要改变太快、冒太大风险。

所谓“无用之学”，其实是有用的，只不过要五年或十年后才见效。但公司看重的是股票市值，涨不涨得了，投资就要慎重。这就是问题所在：太看重短期的资金回报了。

这类研究需要政府来资助，政府可以做更长远的投资。我们说科技强国、科技兴国，就是要解决“卡脖子”问题，这就必须依靠基础科学的长期积累。

新京报：你也主张让学生自由探索，应如何平衡“有用”与“无用”？

丘成桐：就好比两军对垒，要守，也要攻。解决“卡脖子”问题，就好比是“守”——人家不让你学，要想办法解决。但解决“卡脖子”问题，本质上仍是解决别人提出的问题。真正科学的进步，不只是解决别人提出的问题，而是要解决整个工业或科技本身真正产生的问题。我们解决这些问题的方法，往往与别人完全不同，这正是中国实现“0到1”突破的关键。

如果我们做出自己的东西，在学问上有独创性，别人没有，就得来学我们，我们反过来就可以“卡他们的脖子”。所以，一攻一守，两军对垒，不能只守不攻，一定要攻守兼备。做一些不属于“卡脖子”问题的研究，其实是进攻的重要一步。现在中国在这方面下的功夫还不够，攻和守需要有一定分配。

新京报：你是否鼓励学生在解决数学问题或基础科学问题时使用AI？

丘成桐：AI对问问题这件事并不太在行。现在它所能做的是解答一些现有的问题，AI在找文献、处理数据、计算等方面做得很好。但对我来讲，做学问最重要的，是怎么问问题。自己还是要花时间思考，先把要问的问题找出来，然后可以借助AI去查、验证：这个问题有没有人做过？有什么参考？这样能获得很多帮助。但依赖AI全部解决问题，没有太大意义。

新京报：设想一下，如果你年轻时就有AI，你的数学研究会有什么不同？

丘成桐：AI可能有坏处，但好处也很多。很多人忘记了一件事——做学问，思考是最重要的，创造力始终是最核心的。有了AI帮助，人往往因为已经得到想要的答案，反而不敢去问更重要的问题。科学家在思考时，提出一个问题，即便有了解答，还要在此后不停往下追问。

这就好像爬山，爬到一段之后，经过自己的努力，看到了一个新的层次，在那个层次上再走一步、再走一步，走了几十年，最后看到宏大的景观。但如果刚开始爬，AI就帮你在小问题上解决了，你可能就满足了，不会去看下一步。因为一个题目，不单是答案重要，找答案的过程可能更重要——这个过程里能看到的东西，跟答案本身一样重要。

新京报：近期陶哲轩、邓煜等25位科学家联合发布声明，反对AI对数学研究的破坏。对于AI对数学研究带来的影响，您怎么看？

丘成桐：随着AI的发展，数学学科会提升至一个新的高度。但我们现在还看不清楚，AI将如何冲击整个学问。面对这种冲击，我们要把持得住。目前来看，AI为基础科学发展带来很多变数。我们掌握的人工智能工具还不够，同时又面对一些政策壁垒，期望我们本身的大模型能够改