高端访谈丨专访菲尔兹奖获得者马丁·海尔

2026国际基础科学大会在北京开幕之际，《高端访谈》专访菲尔兹奖获得者马丁·海尔。出席大会开幕式并担任颁奖嘉宾，他认为，“这场大会覆盖面极广，我感到非常欣喜。”

谈及人工智能对数学研究的影响，他说，“数学家所关注的，恰恰就是那些无法通过自动化手段解决的问题。”

对于中国的基础科学发展，他表示，“过去这些年，中国政府向数学乃至整个基础科学领域持续投入大量资源，着实令人印象深刻。”

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2026国际基础科学大会在北京开幕，今天我们要对话大会重要与会嘉宾、菲尔兹奖获得者马丁·海尔。作为中国科学院外籍院士，他认为中国的基础科学取得了怎样的发展成就？从物理“转行”数学，他如何解读数学在社会发展中的重要意义？他又如何看待人工智能对于数学研究的影响呢？让我们一起在对话中寻找答案。

8月9日，2026国际基础科学大会在北京正式拉开帷幕。这场为期两周的全球学术盛会以“聚焦基础科学，引领人类未来”为主题，如今已举办四年。多位菲尔兹奖、图灵奖等国际大奖得主，中外院士、全球知名学者代表齐聚，共同见证这场全球基础科学领域顶级学术盛会的启幕，菲尔兹奖获得者马丁·海尔就是其中之一。

邹韵：海尔教授，非常感谢您接受《高端访谈》的专访。今天（8月9日）一早您出席了2026国际基础科学大会开幕式，还为获奖的科学家颁奖。到目前为止，您最大的感受是什么？

马丁·海尔：目睹基础科学的研究氛围如此鲜活热烈，诸多不同领域的优秀科研成果都收获了应有的肯定，我感到十分欣慰。很少有大会能同时涵盖纯数学、应用数学、理论物理乃至工程学领域。这场大会覆盖面极广，我感到非常欣喜。

邹韵：结合当下时代发展，从数学家的角度您如何看待基础科学的重要性？

马丁·海尔：我认为数学的一大核心价值是探寻普遍永恒的真理，世间很少有事物能永久成立，这为人类提供了无比稳固的底层根基。数千年前，人类就证明根号二是无理数。时至今日，这个结论依旧成立。数学既奠定了坚实基础，也提供了一套通用语言，帮助我们阐释、理解各类科学，并在此之上持续深耕。另外还有一点也值得关注，许多数学分支没有立竿见影的实用价值，我们投身其中大多只是出于好奇心。人类文明能走到今天，正是源于对知识的渴求和我们与生俱来的求知欲。

邹韵：您长期和中国学术界开展合作，同时也是中国科学院外籍院士。这些年见证中国科技发展，中国的哪些进步、变化让您印象最为深刻？

马丁·海尔：过去五到十年，中国的数学研究水平实现质的飞跃。近十年来，中国政府大力出台政策吸引海外学者归国，已经成功吸引大批优秀人才回国。如今，中国国内涌现出新一代青年科研工作者，其中不少人在海外完成博士后研究，就回国入职获得正式教职。实力顶尖的数学家也普遍选择这条发展路径。我认为这是近几年十分显著的变化。

邹韵：这份进步离不开国家层面持续的支持投入。习近平主席提出2035年建成科技强国的奋斗目标，您如何看待这种长期稳定的政策支持？中国对基础科学与科技发展的重视有何重大意义？

马丁·海尔：科研工作者开展研究离不开良好的外部环境，不同学科的需求各有不同。如果是实验科学领域，搭建大型实验室自然要耗费海量科研资源。数学领域整体而言开销并不算高，但科研人员依然需要一些支持，用于学术交往，与他人进行学术交流十分重要。除此之外，科研人员十分看重工作与生活的稳定性。科研人员愿意落脚在前景清晰、可预期的环境里，不必担忧数年之内发生变故。如此一来，原本就对中国有感情的科研人员选择归国就不难理解了。在他们看来，中国的环境更为稳定，国家对科研事业有着清晰、长期的支持规划。反观海外，仅仅因为个别决策者的想法，科研经费有可能在短短两年内遭到大幅削减。在我看来，中国政府出台长期政策极有远见，这为归国的科研工作者打造了稳定的科研发展根基。

邹韵：这些年以来，中国学术生态中哪一点最让您印象深刻？

马丁·海尔：过去这些年，中国政府向数学乃至整个基础科学领域持续投入大量资源，着实令人印象深刻。伴随大批顶尖科研人才归国，还有一个可喜的变化同样令人瞩目，如今大量优秀青年科研学子选择留在中国攻读博士学位，完整的学术生涯全程在中国完成。这点令我印象深刻。

邹韵：今年，两位中国数学家邓煜、王虹斩获菲尔兹奖，这对国际数学界意味着什么？

马丁·海尔：菲尔兹奖堪称“数学界的诺贝尔奖”，对于整个数学界来说，了解获奖者的研究成果向来是一件振奋人心的事。今年的结果实实在在证明，中国涌现出的实力顶尖的数学家，斩获了这项数学领域的最高荣誉。

2014年，马丁·海尔因为“对随机偏微分方程理论的杰出贡献”获得菲尔兹奖。这位斩获“数学界诺贝尔奖”的数学家在大学时学的却是物理专业。在学习与研究的过程中，马丁·海尔发现理论物理中的一些想法可能会被推翻，而数学并非如此。博士毕业后，他选择投身数学领域。

邹韵：您在随机偏微分方程领域作出突出贡献，斩获菲尔兹奖、科学突破奖等多项重磅学术奖项。能否用通俗易懂的语言向我们解释，随机偏微分方程是什么？它有何重要意义？

马丁·海尔：我从基础概念逐步讲解。微分方程用来描述自然界绝大多数事物的演化规律，大多刻画随时间变化的现象。最简单的例子就是太阳系，我们可以列出微分方程描述行星绕日运行轨迹，解出方程就能精准预测千年、万年后行星所处的位置。偏微分方程则用于描述随空间连续变化的系统。如果要描述房间内的空气，复杂度会大幅提升，需要记录空间每一处的空气密度、温度、气流方向与流速，自由度非常大，依托空间所有点位的变化，对应的方程就是偏微分方程。而随机偏微分方程用来描述带有随机扰动的同类系统。举个例子，海面波浪本身可用偏微分方程描述，但风力没有精准模型，我们可以把风视作随机变量，给海浪施加随机作用力，这就构成了随机偏微分方程。

邹韵：那它在现实世界中有哪些应用？您曾经提到，股市波动和水分子运动虽然细节截然不同，但二者的概率演化规律相通。随机偏微分方程可以运用在物理、金融等各行各业，是吗？

马丁·海尔：没错，这套方程可以适用于大量不同场景。举个例子，随机偏微分方程可以用来描述火势是如何蔓延的。火焰锋面会随着燃烧持续向前推移，刻画这一现象的随机偏微分方程和描述液晶变色扩散的方程完全一致。

邹韵：教授，您的研究对绝大多数专业数学家来说都极具难度，不少同行开玩笑说，您的理论手稿像是更高等外星文明直接传输到您脑中的产物。您如何看待这类评价？

马丁·海尔：过奖了，实在不敢当，但我也确实有些意外。我这套用于研究随机偏微分方程的理论成型于十多年前，这套理论本在百年前就已然具备问世的条件。知名分析学家、数学家惠特尼在上世纪三十年代发表过一篇论文，其中就出现了高度近似的思路与表述方式，只是当时学界没人顺着这个方向深挖。我偶然发现了这种描述事物的方式，后来发现它非常有用，这多少有点运气成分。

邹韵：不少同行称赞您拥有罕见的数学直觉，这是一种能感知通往深层解法的能力。您认为这种直觉是与生俱来的，还是长年深耕培养出来的？

马丁·海尔：我认为二者缺一不可。对我个人而言，攻读物理而不是数学的经历带来很大帮助。对我来说，我觉得从物理转向数学更容易。你先对某个东西获得直观的理解，这有点像是物理的一面。然后你深化这种理解，把它变得严谨，那就是数学的一面。

邹韵：您本科到博士都在攻读物理专业，您的父亲是知名数学家。当初选择物理，是否带有一点少年叛逆的心态？

马丁·海尔：确实有部分原因是不想和父亲一样学数学，不过这有点失算了。当年日内瓦大学物理系的课程数学属性极强，所以我基本上同时学习物理和数学。我的博士导师让-皮埃尔·埃克曼喜欢把自己看作是一位物理学家，他任职于日内瓦大学物理系，但他所有留在学术界的学生最后都进入数学系，可以看出他的研究内容数学色彩浓厚。

在国际基础科学大会的现场，多位获奖科学家分享科研心得，呼吁要重视好奇心驱动的基础研究，以及打破不同学科之间交流壁垒的重要性。马丁·海尔就是跨学科人才的代表，同时他也致力于推进深度跨国科研协作。

2021年，马丁·海尔当选中国科学院外籍院士，成为连接中欧数学研究的桥梁。他多次访问中国高校，与年轻学者探讨随机偏微分方程在人工智能中的应用。在他看来，数学的本质是“用简洁的语言描述复杂世界”，而这一使命，正随着中国基础科学、世界人工智能的发展焕发出新的生机。

邹韵：海尔教授，如今人工智能飞速发展，渗透进生活的方方面面，但您曾提出，人工智能时代数学家的工作相当“安全”。您为什么这么说？

马丁·海尔：近些年人工智能取得了跨越式发展，尤其是在数学能力上进步巨大。两年前，人工智能模型勉强只能推导一些最基础的数学结论，如今已经可以完成博士层级的数学推演。这意味着人工智能已经能够实实在在助力数学研究，成为一件实用性极强的工具。不难发现，有一些数学问题是人工智能格外擅长处理的。久而久之，数学家会慢慢觉得这类问题失去了研究“乐趣”。某种意义上可以说，数学家所关注的，恰恰就是那些无法通过自动化手段解决的问题。

邹韵：也就是当下尚未完成证明的内容？

马丁·海尔：没错，未被证明或是涉及人类还未发现的数学结构。至少目前，我看不出人工智能拥有这一层面的创造能力。但在另一种创造维度上它表现出色：只要提示词、引导方式得当，它能整合多条已有数学定理推导出新结论。人工智能绝对是数学研究的利器，擅长处理技术性推导。人工智能会改变数学学科，推动研究转向不同方向，大幅提速部分工作，甚至让部分细分领域缩减，因为这些领域已经失去研究的意义。但它不会终结数学，只会改变数学家的研究模式，让我们转向不同方向，让部分科研效率倍增。

邹韵：菲尔兹奖获得者雅各布·齐默曼提出，两年之内人工智能的数学能力就会全面超越人类数学家。

马丁·海尔：我听过他这个观点。

邹韵：您认同这个判断吗？

马丁·海尔：对此我其实不太确定，也并不认同这种一概而论的说法。人工智能在特定领域表现出众，技术性推演能力十分优秀。它可以依靠繁杂精密的逻辑拼接，构建出一套数学论证思路，这类推导方式是人类数学家很难实现的。从这个角度来讲，它确实胜过任何一位数学家，但这不代表它在所有数学工作上都能全面超越人类数学家。

邹韵：除了是顶尖数学家，您还是一名出色的程序员。学生时代您开发了一款音频处理软件Amadeus，时至今日依旧被广泛使用。当年开发时，您预料到它会这么受欢迎吗？

马丁·海尔：这款软件诞生于上个世纪九十年代初，雏形是我高中生物课的课程项目。生物老师布置了课题作业，学校池塘里有青蛙，我录制蛙鸣音频，再和老师提供的蛙鸣磁带录音比对，区分青蛙品种。

邹韵：听起来很有意思。

马丁·海尔：但当时可用的音频处理工具很稀缺。我是为了高中课题研究才自己开发了这款工具，很清楚它具备实用价值，但完全没料到，这款软件后续竟能沿用这么多年。上周我刚发布全新版本。

邹韵：您既是全球顶尖数学家，还要持续开发、更新这款音频软件，甚至定期推出新版本，您是如何平衡两件事、并且都做到顶尖水准的？

马丁·海尔：编程对我来说更像是一个副业小项目，算得上是个人爱好。每当闲暇之余，我不想再琢磨数学、想换换脑子的时候，就会抽空打磨这个程序。

邹韵：您曾提到，有时会着手完全不相干的事，但会把待解的难题放在潜意识里持续思索。这种刻意拉开距离的思考方式，是如何为您的数学研究催生新思路、带来灵感的？

马丁·海尔：我也说不上具体原理，但这种情况其实还挺普遍的。在数学家群体里尤为常见，算是个众所周知的规律：当你紧盯一个具体难题一心求解，摸索出一条看似可行的解题路径，感觉距离答案只差一步，可就是始终没法完全打通。

邹韵：您不会一味死钻牛角尖。

马丁·海尔：钻牛角尖到一定程度，反而会适得其反。人很容易就此陷入瓶颈，只见树木、不见森林，想必你能理解这种感受吧。一门心思死抠零散细节，整体格局和宏观思路就模糊了。可话说回来，研究本身又离不开对细节的钻研。所以两种状态缺一不可。一旦深入钻研太久，要么过度拘泥于细碎环节，要么在思路卡住时钻进毫无意义的死胡同里绕不出来。所以到了这个节点，你就得适当放松下来，不要再高强度死磕问题。这是一个非常普遍的体会。不少研究者都有相似经历：暂且停止思考，去做点别的事情。往往是散步途中、临睡之前，灵感就会悄然浮现。

邹韵：比如您开发软件的时候？

马丁·海尔：写代码时，大脑依旧会潜意识复盘数学难题，只是思考状态更加松弛，时常就此找到突破口。

邹韵：忽然就想通了。

马丁·海尔：是啊，这时你恍然大悟。原来之前思路太死板了，压根没换个角度考虑，而这才是正确的思考路径。

邹韵：海尔教授，您的夫人也是知名华裔数学家，您曾说家里的生活有不同元素，比如用中式香料来烹饪蔬菜。中国饮食乃至更广的中华文化对您产生了哪些影响？

马丁·海尔：实话说，影响主要集中在饮食层面，我很喜欢中式烹饪，也爱吃中餐。平日里在家做饭，虽然算不上是中餐，但我们做的菜会受到中餐的影响。

邹韵：融合菜系。

马丁·海尔：是的，属于中欧融合烹饪。中式料理处理蔬菜的方式远比欧洲菜式丰富，欧洲烹饪蔬菜的手法十分单调，我们家都会用中式方法烹制各类蔬菜。

邹韵：您最喜欢哪一类中餐？有没有喜欢的特色菜品？

马丁·海尔：我很喜欢川菜。

邹韵：您喜欢辣的食物？

马丁·海尔：我很爱吃辣。

邹韵：比如哪道菜呢？

马丁·海尔：比如说水煮鱼就是我特别喜欢的一道菜。

邹韵：水煮鱼，铺满红油的鱼片。

马丁·海尔：搭配白菜、菌菇，还有辣椒油。

邹韵：还有花椒。

马丁·海尔：对，四川花椒。

邹韵：除饮食之外，中国文化还有哪些部分对您产生影响并让您乐在其中？

马丁·海尔：我很喜欢汉字，一开始尝试过学习，但我在中国的时间有限，而且汉字数量庞大，我现在只能在街上认出几个字，这样在中国出行时不会完全迷路，但还达不到阅读完整文章的水平。我喜欢汉字的韵味，也喜欢中国书法，我很欣赏这些。但是汉字太多了，学起来真的很难。

邹韵：教授，如果请您给立志终身深耕数学的青年科研人一条建议，您会说什么？

马丁·海尔：我认为有一点至关重要，找准自己真正热爱的事物，理清数学领域里究竟哪些方向能真正触动你、让你发自内心产生兴趣。千万不要陷入一个误区，单纯因为某个研究方向当下热度很高，就选择投身其中，误以为热门领域更容易快速取得成果、功成名就。当然，如果你恰好钟情于某个方向，而这个方向本身又处于行业热点，那自然两全其美。但核心还是遵从内心，明确自己真正热爱、愿意投入的研究方向。

邹韵：这番话很有启发。海尔教授，非常荣幸与您对话，感谢您分享在数学旅程中的真知灼见。

马丁·海尔：感谢你们的邀请。

△菲尔兹奖获得者马丁·海尔在接受总台专访后题词

邹韵：在专访当中，马丁·海尔教授对数学的热忱让我们印象深刻，他认为数学是探寻永恒的真理，求知欲让人类文明发展至今。他还表示，中国重视基础科学发展，为科学家们提供了良好的科研环境，中国长期稳定的科研规划极具远见。

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