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当前，人工智能正经历着全方位、深层次的范式演进——大模型参数突破万亿级，技术手段升级为深度学习，模型具备了通用能力，数据运用也转变为特定领域的小样本数据与海量通用数据的结合。这些显著的发展变化，不断重塑着人工智能的整体格局，也正在提醒着我们所见证的不仅是工具的升级，更是智能形态的跃迁。

在这场技术狂潮中，数学专业出身的明略科技集团创始人、董事长兼CEO吴明辉受邀在宁波全国中学生数学冬令营活动中分享了他的思考：“人工智能发展的本质是函数求解，数学思维是穿透技术迷雾的底层逻辑。”

在这场演讲中，他回顾了自己从北大数学本科到人工智能领域创业者的跨界历程，并从专业背景出发，深度剖析数学学科与人工智能发展的内在关联及未来发展趋势。同时他指出，随着大语言模型和广告商业领域融合进入深水期，主观响应对于广告主的投放决策至关重要，他以明略科技集团最新研究成果——明敬超图多模态大语言模型 （HMLLM）为例，表示该方法在机器理解和模拟人类主观感受的研究方向，迈出了重要一步。

最后，面对冬令营的年轻学子，吴明辉还阐述了自己对于数学之美深刻理解，以及数学对于其人生所产生的深刻意义。

以下为分享内容实录：

尊敬的各位听众，大家好！

今天我想和大家分享的主题，是数学与人工智能和商业。正如大家所见，数学贯穿在我的学习、工作和生活的每个角落，我的分享也将围绕着数学对这三部分的影响展开：第一部分是我的学习与科研经历，尤其是我从数学进入到人工智能领域的思考。第二部分是创业实践，以及我们明略科技的产品是如何将数学应用到实际业务中的。第三部分是从生活出发，我对数学之美的感悟。

学术探索｜

数学与人工智能的深度联结

我的本科阶段，是在北京大学数学系度过的，当时学的是基础数学。而在硕士和博士阶段，我的研究转向了人工智能领域。很多人可能会问，数学和人工智能到底有什么关系呢？

我给大家举个例子。在硕士阶段，我的研究方向是模式识别与图像处理，也就是现在大家熟知的人脸识别、指纹识别等技术。当时，我们研究的一个重要任务是“边缘提取”，也就是把照片中的边缘勾勒出来，把“照片”变成“素描”。这个技术在很多领域都有应用，比如进行指纹识别时，我们需要把指纹照片中的纹路提取出来，再通过分析这些纹路中的关键节点来进行比对。

在边缘提取领域，不得不提的一位重要学者叫John F. Canny。他将边缘提取问题变成了一个数学问题，将提取标准转化成为数学公式，最终求解出了最优解，即Canny算子。

我在硕士期间也做过一个相似的尝试：在一场国际赛事中，我们和其他选手共同寻找解决变形书籍扫描问题的新方法。传统的OCR方法是把每个字符框选出来再进行矫正，但这种方法效率较低，而且无法处理复杂的图像。我们创新地基于数学建模，分析书页的几何结构，建立从弯曲到水平的映射关系。这个方法不仅提高了矫正精度，还能够处理复杂的插图，在当时被赛事组织方确立为“最优解”。这一过程让我意识到，数学方法的普适性能够穿透具体场景，实现从理论到实践的跨越。

同时，除了边缘分析之外，智能技术还有一个重要的领域——情感分析。比如AI通过研读文章来判定其表达的情绪是正面还是负面。我们明略科技多模态团队与北京大学共同完成的最新研究成果明敬超图多模态大语言模型 （HMLLM）正是面向这一领域的。其重要意义在于我们首先在视频广告效果评估过程中，提出了如何帮助机器构建“主观”能力，以模拟人对广告效果进行反馈。通过整合脑电、眼动信号等多种非标模态，这一研究成果构建了全新的多模态大语言模型范式，为该领域研究人员解决非标准模态问题提供宝贵经验与启示。

这些研究经历让我深刻理解到数学在定义复杂问题时的独特优势，也更明晰人工智能背后的数学原理就是找到一个函数f（x）：x-> y。在愈加广泛的应用中，当x是图片，y则是图像映射；当x是语音，y则是声纹识别；当x是更复杂的prompt，随之而生的y则是更加符合需求的结果。

创业之路｜

商业世界的解题思维

2006年，我在北大硕士期间创立了“秒针系统”。其实最初的目标是开发推荐系统，但受限于数据匮乏，我转变思路，开发了一款能够分析网民行为的软件，帮助互联网公司获取数据，进而实现精准推荐。

然而，产品推向市场后，连续几个月都没有客户愿意使用。直到有一天，一个朋友免费试用了我们的软件，他发现当时很多互联网公司都在夸大自己的流量，以便卖更多的广告。而我们的软件能够精准地分析出真实的流量数据。于是，我们决定调整业务方向，专注于帮助广告主分析广告投放效果，鉴别流量的真实性。这种“从噪声中提取信号”的能力，使我们迅速在市场上站稳了脚跟。

随着业务扩展，我们成立了明略科技集团，业务从线上广告营销延伸至线下门店运营。基于泊松分布与高斯分布模型，我们为肯德基、必胜客等企业优化供应链预测，减少食材浪费；通过客流数据挖掘与设备故障预测算法，提升零售门店的运营效率。近年来，我们还将大语言模型与历史数据结合，开发广告内容生成工具。

如今，明略科技已经成为中国最大的数据智能公司，为企业提供了从数据洞察到内容创作、从智能投放到用户体验优化的全方位支持。这些看似复杂的商业问题，背后其实都离不开数学的支持。通过数学建模和数据分析，我们能够为客户提供科学的决策依据。同样的，我们亦将通过“简化函数运算”的数学思维，减少未来机器运算产生的消耗。

人生使命｜

把数学之美带给身边的人

最后，大家都是热爱数学的年轻人，我想和大家聊聊我个人对数学之美的理解。其实，数学的意义不仅在于各种公式和定理，更在于它能够帮助我们从底层逻辑出发，用简洁的方式定义问题，解决复杂的问题，寻找最优解。

对我而言，数学的本质是发现而非发明。在我带着家人探访希腊萨摩斯岛探访毕达哥拉斯故乡时，这种感受尤为强烈。那个诞生勾股定理的小镇，千年前的数学真理至今仍在影响量子计算与人工智能发展。我在山洞中游览时感慨万千，突然理解了毕达哥拉斯所说的“数即万物”——数学不是我们创造的规则，而是世界给出的“当且仅当”。

我想和大家分享一个趣事。有一次，我给女儿讲解奥数题，她问我：“为什么你总是用‘美’这个词来形容数学？”这个问题把我问住了。我想了很久，大家所说的数学之美可能就在于它的简洁、对称和逻辑之美，在我看来则是一种更主观的感受，当我们用数学的方法抽丝剥茧，解决一个复杂问题时，那种愉悦感是无法替代的，这也是为什么我希望能将数学之美带给身边的人。

最后，我想说的是，数学不仅是一门学科，更是一种思维方式。回顾我的学术与创业历程，数学思维始终是贯穿始终的神灯，既能帮助我解开AI技术难题，也成为我理解商业规律与人生哲学的透镜。它使每一位解题者更有心力面对不确定性，就像对待未解的题目——或许有时无法触及答案，但探索过程本身也是一种美。

谢谢大家！