浙大“求是引擎”亮相云栖大会 连续72小时向重大数学难题发起冲击

2026云栖大会启幕，浙江大学科研团队在展区架起一台连接云端服务器的设备，开启了一场持续72小时的不间断直播。直播的核心任务，是让团队研发的“求是引擎”在无人干预的情况下，围绕数学中的“吻接数”问题展开自主科研推演。这也是国内首次以全程公开直播的方式，让AI连续72小时自主挑战开放前沿数学问题。

“其实早在今年7月，我们就已对外发布相关成果。”浙江大学信息与电子工程学院教授、求是引擎创始人杨怡豪说，“这次借云栖大会平台开启直播，是为了展示AI如何自主开展科研的全过程，让更多人看到它。”

72小时无人干预

AI在大会现场“做数学题”

“求是引擎”是什么？它定位于面向重大科学问题的跨学科AI自主科研基础设施，像一位“科研搭档”。科研人员只需给出研究问题，系统就能围绕开放问题持续进行问题理解、探索、规划、执行、验证和调整，形成“探索—执行—验证—迭代”的研究闭环。

团队选择“吻接数”，是因为它既直观，又足够难。它研究的是一个球最多可以同时接触多少个与它大小相同的球。低维有直观几何图像，但数学空间中的维度不受限制，问题便可以无限求解。它就像一道永远有下一关的数学题，适合让AI持续探索。

但要让AI像科研人员一样不间断地思考，并不容易。科学发现不是一次问答，而是数百次乃至上千次假设、试错、验证和修正。“我们把‘怎样做科研’这套顶层方法，融合到了系统里。”杨怡豪介绍，团队把多年科研中形成的思考方法和研究经验，拆解成一套AI可以反复执行的方法，让系统学会像科研人员一样不断提出问题、尝试、验证，再调整方向。

更难的，是让系统在长时间运行中不混乱、不产生幻觉、记忆不塌缩。“大模型做几步、几十步问题不大，但一旦连续做几百步、跑上几个小时，前面的信息就容易丢，错误也会一点点累积，最后越跑越偏。”杨怡豪说，这正是“求是引擎”的核心技术之一。它通过系统设计，让AI能够在长时间、超千步的研究过程中持续工作，并保持状态可恢复、过程可追溯、结果可验证。

直播开始约两小时后，系统就取得了阶段性进展：在32维上，它将“吻接数”原有记录的下界346432，进一步推高到346944。这意味着，系统找到了一个更好的构造，让32维“吻接数”的已知纪录又提高了一步。

这个结果并非“随口一说”，而是经过了系统自身的严格验证。数学界有一套公认的“形式化验证”标准，用代码推理整个过程，检验其是否自洽。目前OpenAI等机构解决数学问题时也采用类似方式。“求是引擎”同样采用形式化验证来确认结果准确性，成果将同步上传至官网，供不同领域的人浏览、下载、验证。

它像一位顶级科学家

但人类仍是“出题人”

除了科研价值，“求是引擎”的产业想象空间同样巨大。高校科研机构可以用它解决重要问题；企业研发团队可以用它开展复杂技术问题分析、仿真优化和研发过程中的自主探索。目前团队已成立公司，落地杭州城西科创大走廊浙大成果转化基地，已有手机厂商、芯片公司等与之对接。

不过，“求是引擎”并不是要替代人，而是让AI承担更多持续探索和具体研究工作。也就是说，AI可以不知疲倦地查文献、做计算、试路线，但哪些问题值得研究、结果是否可信、成果能否发表，仍然需要人来判断和把关。

团队认为，如果把它比喻成一个人，它更像一位不知疲倦的跨学科科研通才，能够在不同领域之间调动知识和工具，持续探索复杂问题。杨怡豪也曾感慨，系统很多想法是他想不到的。但团队也清醒地认识到，这个“科学家”所有的知识基础，目前都来自人类。

“如果有一天，AI能拥有五感和通识，那么牛顿的那只苹果会对它砸出怎样的效果，就会有更大的想象空间了。”杨怡豪说。