核心观点 - 上海科学智能研究院联合高校团队利用多智能体强化学习系统PackingStar，在数学的“亲吻数”问题上取得系统性突破，标志着科学智能进入“人机协作”互促进化的2.0新范式 [1][3][6] 技术突破与科学意义 - 团队设计的PackingStar系统在多个维度刷新了困扰数学界数百年的“亲吻数”纪录，实现了数学结构领域的系统性突破 [1] - 该系统解决了高维组合优化问题，其找到的解拥有明确的几何规则，却破坏了全局对称性，蕴含着新的数学构造逻辑 [3] - 此次突破的意义超越了数据本身，在于开启了一种“人机”互促进化的科研新范式：人类提供直觉和洞察，AI构造结构和搜索证明，人类再理解结果并抽象理论，进而改进直觉和AI系统 [3] - 对比依赖海量已知数据的“科学智能1.0”代表AlphaFold，PackingStar面对几乎没有现成训练数据的数学问题，实现了在“无中生有”的过程中搜索、生成与合成数据以逼近未知结构，是科学智能2.0的代表 [4] 研发方法与团队协作 - 项目成功的关键在于“工程+算力”，利用人工智能这一工程性平台，以工程化的稳定性来对冲科学发现的不确定性，从而加速数学发现过程 [6] - 研发过程形成了“AI—科学—工程”三位一体的紧密协同模式：科学家提供问题理解与判断边界，AI专家设计搜索与学习机制，工程团队支撑规模化计算与系统实现 [6] - 团队由平均年龄约30岁的跨界年轻人组成，成员背景涵盖物理、人工智能、数学等，没有学科界限，体现了跨界的碰撞与协作 [7] - 团队名称“PackingStar”具有双层含义：既指高维空间填充的球体像星星，也喻指团队中每一位跨界的年轻人都是新星 [7] 行业影响与范式转变 - 此次突破证明了人工智能能够解决有意义的数学问题，挑战了行业里一些大数学家认为AI短期内不可能做到这一点的断言 [5] - 人工智能将数学家从繁琐的计算和构造证明的尝试中解放出来，使其角色转变为“数学观察者”和“直觉设计者” [3] - 这标志着科学研究范式转变为人类定义问题、AI协助解决的“人机协作”模式，AI从工具转变为合作伙伴，让人类能更快更深入地探索奥秘 [8] - 这种创造诞生于“科技与人文的十字路口”，AI不再是冰冷工具，上海在此过程中展现了其独特的人文底色 [8]