未来科学大奖前日（13日）在香港公布，北京大学教授袁新意获2026未来科学大奖数学与计算机科学奖，表彰他在算术几何领域的奠基性贡献。他表示，目前尚不能看到其基础研究的具体应用，但某一方面的基础研究可能是其他领域的奠基石。他亦鼓励年轻科研者应先学会传统研究方法，不要太早依赖AI，因为AI无法判断什么数学重要，亦无法拥有对未知的好奇心。

大会表示，未来科学大奖会继续鼓励创新，坚定聚焦基础科学研究。\大公报记者　林天

今年三位得主均为基础科学研究者，大奖评审委员莫毅明表示，创新性是所有评审中最关键的考量，这与国际科学大奖的评审标准一致；大奖程序委员会联席主席任咏华补充，基础研究是一切研究的源头，看似未必有直接应用的基础研究最终往往与生活息息相关。针对会否增设理论科学奖项，未来科学大奖创始永久捐赠人王强表示，过去十年委员会一直有讨论大奖范畴问题，但共识是基础科学是一切技术的根基，未来科学大奖会坚定聚焦基础科学研究，不会改变定位。

基础研究　将来会看到用途

袁新意的获奖工作围绕源于古希腊数学家丢番图、已有近两千年历史的数学问题丢番图方程。他解释，普通人熟悉的勾股定理即是一个简单的丢番图方程，而他研究的是次数更高、更复杂的方程。1986年德国数学家法尔廷斯因证明此类方程只有有限多个解而获菲尔兹奖，袁新意的工作则进一步给出解的数量上限。

他坦率承认，其研究「现在还看不到任何用处」，亦无法预测，但指19世纪德国数学家黎曼提出黎曼几何时，亦完全看不出有何用途，直到几十年后爱因斯坦发展广义相对论，才发现所需的数学工具正是黎曼几何。

袁新意2000年以国际数学奥林匹克金牌保送北京大学，其后赴哥伦比亚大学攻读博士，师从数学家张寿武。他形容张寿武教他最重要的一课是「大处着眼」，即看问题不能只看一棵树，要看整片森林，遇到问题先问「这个办法为什么这样设计」，最终从解决具体猜想走向建立理论框架。2020年，因为感受到了国家对科研的重视，及受到美国政治环境对学术发展的影响，加之父母身体抱恙需要照顾，他放弃了加州大学柏克莱分校终身教职回国。

忧AI「摘掉低垂的果实」

对于人工智能近期攻克多个数学猜想，袁新意认为AI的优势在于知识面广和算力强，但仅属「重组」而非「原创」。他解释，目前问题是由人类交给AI的，AI无法判断什么数学重要，亦无法拥有对未知的好奇心。他更担心AI会「摘掉低垂的果实」，年轻研究者失去可用来训练的相对简单的问题，影响数学研究的传承。他表示，自己今年亦开始用AI辅助研究，包括检索知识、做数值计算、检查笔误，但不会把问题直接扔给AI。

他建议，年轻科研者应当先学会传统研究方法，不要太早依赖AI，亦要选择难易程度合适的课题，太简单缺乏挑战，太难则持续挫败。他提醒，数学研究需要忍受孤独与挫折，在思绪混乱、想法尚未成形时，同行也无法互相交流；而挫折则来自不断试错，「多数想法最终是错的」，科研是反复尝试的过程。他又指出，科研经济回报虽然不高，但心理上的满足和生活方式同样值得考量。

对于今年两位中国籍数学家获菲尔兹奖，袁新意认为是国家人才培养体系多年积累引起质变的结果，中国数学家表现已强于俄罗斯与日本，很快将追平英国和德国。

不过，现时内地数学家多在海外从事科研后得奖，他认为本土博士培养仍是瓶颈，他预测「土生土长」的菲尔兹奖得主或在三十年内出现，但过程正在加速。