基础数学:陈省身＞丘成桐＞田刚陶哲轩＞王虹邓煜，应用数:吴文俊＞冯康陶哲轩＞彭实戈
本帖最后由 独孤九剑破刀式 于 2026-7-26 17:12 编辑邓煜的成就在应用上更广，涉及流体力学
王虹偏基础数学，挂谷猜想的应用方向只是推测，大概CT、雷达、6G、AI成像可能有用处 陶哲轩强于丘成桐 应用数学田刚有一份 、吴文俊：开创AI核心底层赛道（机器推理/符号AI奠基人，原创独立学科）
1. 原创开创「数学机械化」完整学科，发明吴方法，是全球自动定理证明、机器逻辑推理的开山工具 。
在他之前，机器证明停滞二十年；吴方法直接把这个冷门方向变成AI核心分支，国际自动推理界公认他单人扭转整个领域格局。
2. 对应AI根基：AI分两大主干——数据深度学习（现在大模型）、符号逻辑推理（工业、机器人、形式化验证）。吴文俊是符号推理这条AI主干的全球先驱，半个世纪以来，机器人建模、CAD工业设计、几何AI、自动驾驶逻辑校验全部依赖吴消元法。
3. 体系化、传承性极强：
- 国内设立吴文俊人工智能最高奖，是中国AI行业天花板奖项；
- 全球高校、工业软件（机械、航天仿真）标配吴方法；
- 完整搭建了一套由中国人原创、独立完整的应用数学+AI理论体系，影响延续50年至今，还持续衍生国产几何大模型。
4. 拓扑学成果额外赋能计算几何，是工业仿真底层基础。
2、陶哲轩：AI领域是跨界拓展、前沿优化，没有开创全新学科
1. 两大相关成果：
- 压缩感知：信号/图像数学基础，应用于核磁、手机成像，属于信号处理AI，偏感知侧，不是AI通用底层；
- 近年和DeepMind合作AI辅助数学证明、Lean形式化验证：属于“AI辅助数学家做研究”，是工具优化，没有创造全新AI数学范式。
2. 短板关键：
- 他所有AI相关成果都是副业衍生，主业始终是纯数学（调和分析、数论，菲尔兹奖获奖工作和AI无关）；
- 没有建立一套完整、可传承的AI数学体系，没有开创独立分支，只是在现有AI框架下做优化、跨界改良；
- 压缩感知在成像领域有巨大民用价值，但只局限单一赛道，无法像吴方法一样覆盖机器人、工业、逻辑推理、通用几何AI全领域。 萌萌的小猫 发表于 2026-7-26 16:52
应用数学田刚有一份
田刚1998年42岁超了菲尔兹奖年龄，田刚最重要成就1996年出来 陶哲轩这个家伙涉猎太广了！开创性基础成就偏弱 独孤九剑破刀式 发表于 2026-7-26 16:59
田刚1998年42岁超了菲尔兹奖年龄，田刚最重要成就1996年出来
说错了，是冯康 独孤九剑破刀式 发表于 2026-7-26 17:04
陶哲轩这个家伙涉猎太广了！开创性基础成就偏弱
丘成桐被高估了， 涉剽窃的也能上吴文俊人工智能奖 萌萌的小猫 发表于 2026-7-26 17:09
说错了，是冯康
冯康是全球计算数学奠基人之一，国际上有冯康计算数学奖
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