来源：数据派THU
作者：李媛媛
编辑：文婧
校对：龚力
王虹、扎尔证明三维挂谷猜想的思路示意图
一、关于挂谷猜想
1917年，日本数学家挂谷宗一提出了一个看似小学生都能听懂的问题：一根无限细的单位线段（一根针），旋转180度调转全部方向，扫过的最小区域面积是多少？
挂谷猜想例图
二维问题的推理逻辑示意图
二、二维能证，三维接近无解？
三维挂谷问题难度远超二维，其核心壁垒在于几何体系的本质结构性崩塌，这也是两代问题难度天差地别的根本原因。
1.二维柔性几何vs三维刚性几何
2.尺度灾难：无穷嵌套的多尺度混沌结构
混沌理论样例图
3.粘性挂谷结构：三维猜想的最大阻碍
4.傅里叶分析、调和分析工具局限
三、历届研究卡在哪一步？
四、王虹的突破
王虹与合作者发布的127页长篇学术论文，彻底摒弃了前人尝试过的传统研究路径，以全新的思路完成了百年难题的证明。相较于常规的难题求解，研究实现了体系级的创新，其核心历史性学术贡献主要分为三个方面。
王虹新闻报道
五、AI为什么做不出来？
1.擅长“复用旧范式”，不会“打破体系造新工具”
2.暂无全局科研战略判断力
3.无法驾驭超长、多层、跨领域的宏大逻辑链
长达127页的数学证明，并非短步骤公式推导，而是涵盖嵌套逻辑、横跨四大数学分支、融合多尺度耦合规律的理论系统。人工智能能够高效撰写局部引理、验算片段逻辑与化简复杂公式，却无法完成理论体系的整体规划、框架搭建、逻辑贯穿与自洽完善。
4.数学直觉，无法处理“无规律极端结构”
三维挂谷猜想涉及的粘性挂谷结构、多尺度嵌套混沌结构，均是无固定规律、无现成模板、无过往研究先例的特殊结构，没有任何可参考的研究范式。破解这类复杂结构需要依托高阶数学直觉与抽象想象力，穿透混沌解析本质约束，而依托纯统计拟合算法运行的人工智能，暂未具备原创性抽象思考能力。
六、AI是工具，人类是数学拓荒者
我们无法否认人工智能在现代数学研究中的重要辅助价值，其高效算力能够极大助力学术攻坚工作。在当下的数学研究场景中，AI是数学家的辅助工具，能够快速完成极速验算、漏洞排查、繁琐推导化简、无效思路筛选等重复性工作，为研究者节省数年的机械性研究时间。人工智能可以为数学研究提速增效、替代机械性学术劳动，却无法完成突破认知、开拓领域的颠覆性创新工作。AI目前展现出“杰出学生”般的辅助能力，能高效执行导师交办的具体技术任务，但在提出颠覆性理论、开辟全新方向这一层面，它还远未达到“大师”的水准。
对于各类有固定套路、限定框架的竞赛难题与常规学术难题，AI的求解效率与精准度能够碾压人类，但百年猜想破解、体系级学术突破、开宗立派的数学革命，始终只能依托人类的原创思维与数学直觉完成。
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