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當前，人工智能正經歷著全方位、深層次的范式演進——大模型參數突破萬億級，技術手段升級為深度學習，模型具備了通用能力，數據運用也轉變為特定領域的小樣本數據與海量通用數據的結合。這些顯著的發展變化，不斷重塑著人工智能的整體格局，也正在提醒著我們所見證的不僅是工具的升級，更是智能形態的躍遷。

在這場技術狂潮中，數學專業出身的明略科技集團創始人、董事長兼CEO吳明輝受邀在寧波全國中學生數學冬令營活動中分享了他的思考：“人工智能發展的本質是函數求解，數學思維是穿透技術迷霧的底層邏輯。”

在這場演講中，他回顧了自己從北大數學本科到人工智能領域創業者的跨界歷程，并從專業背景出發，深度剖析數學學科與人工智能發展的內在關聯及未來發展趨勢。同時他指出，隨著大語言模型和廣告商業領域融合進入深水期，主觀響應對于廣告主的投放決策至關重要，他以明略科技集團最新研究成果——明敬超圖多模態大語言模型 （HMLLM）為例，表示該方法在機器理解和模擬人類主觀感受的研究方向，邁出了重要一步。

最后，面對冬令營的年輕學子，吳明輝還闡述了自己對于數學之美深刻理解，以及數學對于其人生所產生的深刻意義。

以下為分享內容實錄：

尊敬的各位聽眾，大家好！

今天我想和大家分享的主題，是數學與人工智能和商業。正如大家所見，數學貫穿在我的學習、工作和生活的每個角落，我的分享也將圍繞著數學對這三部分的影響展開：第一部分是我的學習與科研經歷，尤其是我從數學進入到人工智能領域的思考。第二部分是創業實踐，以及我們明略科技的產品是如何將數學應用到實際業務中的。第三部分是從生活出發，我對數學之美的感悟。

學術探索｜

數學與人工智能的深度聯結

我的本科階段，是在北京大學數學系度過的，當時學的是基礎數學。而在碩士和博士階段，我的研究轉向了人工智能領域。很多人可能會問，數學和人工智能到底有什么關系呢？

我給大家舉個例子。在碩士階段，我的研究方向是模式識別與圖像處理，也就是現在大家熟知的人臉識別、指紋識別等技術。當時，我們研究的一個重要任務是“邊緣提取”，也就是把照片中的邊緣勾勒出來，把“照片”變成“素描”。這個技術在很多領域都有應用，比如進行指紋識別時，我們需要把指紋照片中的紋路提取出來，再通過分析這些紋路中的關鍵節點來進行比對。

在邊緣提取領域，不得不提的一位重要學者叫John F. Canny。他將邊緣提取問題變成了一個數學問題，將提取標準轉化成為數學公式，最終求解出了最優解，即Canny算子。

我在碩士期間也做過一個相似的嘗試：在一場國際賽事中，我們和其他選手共同尋找解決變形書籍掃描問題的新方法。傳統的OCR方法是把每個字符框選出來再進行矯正，但這種方法效率較低，而且無法處理復雜的圖像。我們創新地基于數學建模，分析書頁的幾何結構，建立從彎曲到水平的映射關系。這個方法不僅提高了矯正精度，還能夠處理復雜的插圖，在當時被賽事組織方確立為“最優解”。這一過程讓我意識到，數學方法的普適性能夠穿透具體場景，實現從理論到實踐的跨越。

同時，除了邊緣分析之外，智能技術還有一個重要的領域——情感分析。比如AI通過研讀文章來判定其表達的情緒是正面還是負面。我們明略科技多模態團隊與北京大學共同完成的最新研究成果明敬超圖多模態大語言模型 （HMLLM）正是面向這一領域的。其重要意義在于我們首先在視頻廣告效果評估過程中，提出了如何幫助機器構建“主觀”能力，以模擬人對廣告效果進行反饋。通過整合腦電、眼動信號等多種非標模態，這一研究成果構建了全新的多模態大語言模型范式，為該領域研究人員解決非標準模態問題提供寶貴經驗與啟示。

這些研究經歷讓我深刻理解到數學在定義復雜問題時的獨特優勢，也更明晰人工智能背后的數學原理就是找到一個函數f（x）：x-> y。在愈加廣泛的應用中，當x是圖片，y則是圖像映射；當x是語音，y則是聲紋識別；當x是更復雜的prompt，隨之而生的y則是更加符合需求的結果。

創業之路｜

商業世界的解題思維

2006年，我在北大碩士期間創立了“秒針系統”。其實最初的目標是開發推薦系統，但受限于數據匱乏，我轉變思路，開發了一款能夠分析網民行為的軟件，幫助互聯網公司獲取數據，進而實現精準推薦。

然而，產品推向市場后，連續幾個月都沒有客戶愿意使用。直到有一天，一個朋友免費試用了我們的軟件，他發現當時很多互聯網公司都在夸大自己的流量，以便賣更多的廣告。而我們的軟件能夠精準地分析出真實的流量數據。于是，我們決定調整業務方向，專注于幫助廣告主分析廣告投放效果，鑒別流量的真實性。這種“從噪聲中提取信號”的能力，使我們迅速在市場上站穩了腳跟。

隨著業務擴展，我們成立了明略科技集團，業務從線上廣告營銷延伸至線下門店運營。基于泊松分布與高斯分布模型，我們為肯德基、必勝客等企業優化供應鏈預測，減少食材浪費；通過客流數據挖掘與設備故障預測算法，提升零售門店的運營效率。近年來，我們還將大語言模型與歷史數據結合，開發廣告內容生成工具。

如今，明略科技已經成為中國最大的數據智能公司，為企業提供了從數據洞察到內容創作、從智能投放到用戶體驗優化的全方位支持。這些看似復雜的商業問題，背后其實都離不開數學的支持。通過數學建模和數據分析，我們能夠為客戶提供科學的決策依據。同樣的，我們亦將通過“簡化函數運算”的數學思維，減少未來機器運算產生的消耗。

人生使命｜

把數學之美帶給身邊的人

最后，大家都是熱愛數學的年輕人，我想和大家聊聊我個人對數學之美的理解。其實，數學的意義不僅在于各種公式和定理，更在于它能夠幫助我們從底層邏輯出發，用簡潔的方式定義問題，解決復雜的問題，尋找最優解。

對我而言，數學的本質是發現而非發明。在我帶著家人探訪希臘薩摩斯島探訪畢達哥拉斯故鄉時，這種感受尤為強烈。那個誕生勾股定理的小鎮，千年前的數學真理至今仍在影響量子計算與人工智能發展。我在山洞中游覽時感慨萬千，突然理解了畢達哥拉斯所說的“數即萬物”——數學不是我們創造的規則，而是世界給出的“當且僅當”。

我想和大家分享一個趣事。有一次，我給女兒講解奧數題，她問我：“為什么你總是用‘美’這個詞來形容數學？”這個問題把我問住了。我想了很久，大家所說的數學之美可能就在于它的簡潔、對稱和邏輯之美，在我看來則是一種更主觀的感受，當我們用數學的方法抽絲剝繭，解決一個復雜問題時，那種愉悅感是無法替代的，這也是為什么我希望能將數學之美帶給身邊的人。

最后，我想說的是，數學不僅是一門學科，更是一種思維方式。回顧我的學術與創業歷程，數學思維始終是貫穿始終的神燈，既能幫助我解開AI技術難題，也成為我理解商業規律與人生哲學的透鏡。它使每一位解題者更有心力面對不確定性，就像對待未解的題目——或許有時無法觸及答案，但探索過程本身也是一種美。

謝謝大家！