【量子位 2026年2月14日讯】在情人节这个充满浪漫的日子里，中国科研团队带来了一场AI与数学的硬核“亲吻”——上海科学智能研究院、北京大学、复旦大学联合研发的PackingStar强化学习系统，一举破解了困扰人类300余年的亲吻数难题，不仅刷新25-31维连续7个维度的世界纪录，更在广义亲吻数等多个维度实现突破，完成了该领域三百多年来罕见的系统性贡献，让世界看到中国AI在基础数学研究领域的硬核实力。
亲吻数问题又称牛顿数，是希尔伯特第十八问题的局部形式，核心研究n维空间中一个球体周围可相切的相同球体最大数量，其底层逻辑与通信技术的“比特拥挤”问题高度契合，自1694年牛顿与格雷戈里的经典争论起，便成为数学界的经典难题。三维空间的答案耗时258年才被严格证明，而高维空间的探索更是难上加难，过去近50年里全球仅有7次实质性进展，且方法无法迁移复用，人类的几何直觉在高维空间中完全失灵。
此次PackingStar系统交出的成绩单堪称惊艳：除了25-31维连续7维的世界纪录突破，还在13维发现优于1971年以来所有有理结构的新构型，在14维等维度找到超6000个新构型；在广义亲吻数领域，将14维、17维两球亲吻数分别刷新至252、578，12维、20维、21维三球亲吻数提升至81、405、567，诸多尘封二三十年的纪录被一举打破。这些成果也得到了国际学界的高度认可，离散几何权威、麻省理工Henry Cohn教授将新纪录收录至其维护的权威榜单，并直呼研究成果“无法想象”。
PackingStar的突破，核心在于科研团队实现了高维几何难题的创新性转化，让AI成为探索数学未知的全新利器。团队摒弃了传统硬磕坐标空间球体位置的思路，将所有操作转移至余弦矩阵完成，利用矩阵元素对应球心夹角余弦的特性，完美适配大规模GPU并行计算；面对矩阵填充中出现的无效球体问题，团队创新设计双智能体博弈模式，填充智能体如AlphaGo般探索排列组合，修剪智能体则通过几何分析剔除次优解，二者通过“填充—修剪—解构—再填充”的协同机制，大幅降低高维探索难度。
更颠覆认知的是，PackingStar发现的诸多破纪录结构均为反人类直觉的“非对称”构型，打破了数学界长期依赖对称型构造的研究框架。以12维81球的三球亲吻数新纪录为例，该结构虽无良好整体对称性，却实现了每个球体相邻数量的完全一致，团队更由此挖掘出对称群阶数高达311040的81球基础结构，20维、21维的新纪录均可通过该结构组合而成。这些发现印证了科研团队的判断：在复杂高维空间中，人类直觉存在局限，而AI能在无先验逻辑的空间中找到全新解题思路。
这场AI与数学的深度融合，背后是上智院「AI—科学—工程」三位一体的坚实支撑，其中工程能力成为数学探索的关键加速器。针对高维数学探索耗时久、资源消耗高、对稳定性要求严苛的特点，上智院联合打造的星河启智科学智能开放平台，自研底层CUDA算子实现GPU原位计算与存储，让核心计算链路吞吐效率提升数倍；同时开发高鲁棒自动容错的Checkpointing系统，支持定时存档与故障回溯，确保千卡级GPU长周期任务数据零丢失、断点可续传。用工程的确定性对冲科学发现的不确定性，让原本高不可攀的数学难题变得系统可探索。
此次突破的意义，远不止刷新几组数字纪录，更标志着AI for Science正式迈入2.0时代。如果说AlphaFold等1.0阶段成果是在人类划定的框架内靠算力提升效率，那么PackingStar则实现了从0到1的全新探索——面对无数据集、无标准答案、无明确评价标准的“三无”难题，AI被直接投入未知空间自主探索，其发现的新构型还能启发科学家提炼新的数学规律，实现“AI探索—人类解读—规律提炼”的人机协作闭环。这种模式让AI不再只是人类的计算工具，更成为并肩探索科学前沿的合作伙伴，为青年科学家打开了通往数学未知领域的新大门。
PackingStar的命名也藏着科研团队的浪漫期许，既指向球体堆积（Packing）的研究核心，也寓意着高维几何结构如数学宇宙的星系，而AI成为探索这片星系的飞船与望远镜，更让每位科研工作者都能成为闪耀的星星，在AI的助力下探索更广阔的数学星空。团队打造的“学术酒吧”更是学科交叉的缩影，不同领域研究者的思想碰撞，让离散的智慧凝聚成创新的火花，而这也正是科学探索最珍贵的底色。
从破解百年数学难题到开创AI驱动基础研究的新范式，中国科研团队的此次突破，不仅为高维几何、球面码、数论等多个领域提供了全新研究素材，更证明了AI在基础科学研究中的巨大潜力。当AI成为科学家的“钢铁侠战衣”，人机协作的全新模式正为基础研究打开无限可能，在这片充满未知的科学星空中，更多硬核突破值得期待。
