牛顿可能想不到，他在1694年次提出的亲吻数问题，会成为困扰数学界至今的道世界难题。

他定想不到，300多年后，来自上海科学智能研究院（简称上智院）、北京大学和复旦大学的联团队，在个名叫“人工智能”的助力下，让这经典难题迎来系统突破——在人类法想象的多个维空间，破已知的优解。

他定也想知道，这切究竟是怎么发生的？

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亲吻数问题只是看上去简单——在N维空间中沧州家具封边胶价格，个球体周围多能与几个相同的球体相切（Kissing）。

3维空间就引发了牛顿和数学大卫·格雷戈里的激烈争论，牛顿猜测说多12个，格雷戈里说可能有13个。直到258年后，数学才严格证明牛顿是对的。

3维空间尚且如此，进入维空间是远人类的想象，因此300多年来进展缓慢。玛丽娜·维亚佐夫斯卡，正是凭借在8维和24维的突破进展，获得2022年菲尔兹。

亲吻数问题实则刻，且有着重要的应用价值。在信息编码中，如何用少的比特数压缩多的信息，其底层逻辑和亲吻数是相通的。

300多年里，这道世界数学难题，仿佛在等待着场刻的相遇。

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上智院AI Math青年研究员、北京大学博士生马成栋沧州家具封边胶价格，聊起亲吻数总是眉飞舞。“他对数学有着纯粹的热，又敢于挑战重要问题。”上智院科研院长、复旦大学人工智能创新与产业研究院院长程远说。

能否用AI助力亲吻数的求解？这是个大胆的想法。不少数学认为，AI在短期内不可能真正解决有意义的数学问题。

在程远看来，倒是值得试——数学是“科学的语言”，为物理、化学等提供了基本的描述和分析工具，若AI在数学层面取得突破，其法论有望广到科学智能诸多域。数学适AI进行闭环验证，是AI落地的理想场景；同时，数学本身就是演绎理的测试场，通过攻克难度数学问题，有望反向动AI多步严谨理能力的实质进化。

作为亲吻数项目发起人，马成栋组织团队里擅长AI的成员，和星河启智科学智能开放平台的工程师协同“作战”。工程师优化了内存管理模式，可直接在GPU上完成原位计，搜索速度提升数倍，累计节省10万GPU卡时。

“我会和AI较劲——如果我在某步比AI表现得好，我会把这种人类有的直觉转换成法，再次注入AI。这让AI越来越聪明，也让我的数学直觉被不断重塑。”亲吻数项目核心成员、上智院AI科学陶兆巍说。

短短年多时间，pvc管道管件胶研究团队开发的PackingStar强化学习系统刷新了接吻数问题多项世界纪录：在25-31维破人类已知的佳堆积结构，在13维发现50多年来的优有理解，在14维等多维度中找到6000多种新解法。

这是AI在维组几何域的个系统突破。值得提的是沧州家具封边胶价格，研究揭示了不同维度之间潜藏的几何关联与内在脉络，呈现出可迁移、可比较、可演化的关系网络。这种系统的重构，使科学得以从整体视角重新审视亲吻数这经典难题，为下步突破提供了向指引与法框架。

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亲吻数与AI在上海的相遇，是个颇有启示的科研样本。

今天的科学研究正在进入个新的时代，AI不再只是被动的工具，而成为科学的作伙伴。人类提出有价值的问题，AI在浩瀚的可能空间中寻找求解路径，人类再对AI的产出分析理解。正因如此，这样本的意义不仅在于回应了个300多年的数学难题，在于展示了种科学研究范式，它或将改变科学探索的节奏与边界，使人类以前所未有的速度逼近未知。

改变科学探索的边界，是科学直在努力的事情。薛定谔的《生命是什么》次用物理学和信息学概念，系统解释了“生命为什么能存在”。

菲尔兹得主威廉・瑟斯顿曾说过，数学并不是关于数字、程、计或法的；它关乎的是理解。在陶兆巍看来，当AI开始辅助人类理解“数学的宇宙”，这种“理解的艺术”才进入了加速期。

道世界数学难题在上海与AI相遇，其中的关键变量之是“上海”。

“我们这里需论资排辈，年轻人只要有到的想法，就可以牵头组成自己的团队。”上智院理事长、复旦大学校长助理吴力波说。

在她看来，AI时代对于重大科学问题的求解，群体力量和有组织科研比以往任何时候都重要。解决问题需要什么学科，就把相关业背景的人组织在起，交叉融也就再自然不过。而“科学工程化”在科学智能2.0时代也发重要，因为工程的率和稳定，可以对冲科学发现的不确定，使重大问题能够持续、有序进。

从亲吻数的突破来看，即使直被认为不那么适工程化的数学问题，在青年科学自由探索、有组织科研和AI的力下，加速实现了经典难题的重大突破。

前人用“亲吻”这个词来形容球体之间的接触，是数学中的份诗意；今天与AI的相遇，则让这份诗意延伸为人类与机器共同探索未知的浪漫。

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