从北大到瑞士苏黎世
再到哈工大数学研究院
他走出一条非典型的学术路径
AlphaGo横空出世时
他念念不忘，持续追问
从在国际会议发出第一声回响
到在人工智能顶刊交出五年答卷
他以时间回应一个“值得做”的真问题
当一位青年学者选择回国、扎根东北
当数学基础研究遇见人工智能
与我们一起走近哈工大
数学研究院教授熊欢的答案——
“AI+数学”
他这样找到“交叉点”
和许多人一样，熊欢第一次被AI吸引
是2016年AlphaGo
战胜围棋世界冠军那一战
那场比赛深深震撼了他
也让他心里埋下一个问题
数学和人工智能之间
能不能找到一条相通的路
入门的“摸索期” 一走就是近三年
熊欢一边做着原本的研究
一边一点点向人工智能靠近
中间好几次想过
“算了，这或许不是我能做成的事”
但他还是坚持了下来
熊欢进行研究
一次偶然，他读到图灵奖得主
约书亚・本吉奥等人
关于全连接网络表达能力的研究
眼前一亮：更实用的
卷积神经网络还是空白
而它的局部连接、权值共享等结构
恰恰是组合数学可以处理的离散问题
熊欢抓住这个切口
沉下心钻研了几个月
首次给出卷积神经网络
表达能力的紧致上下界
相关成果登上国际机器学习大会（ICML）
这一步，让他正式踏入
组合数学与人工智能的交叉前沿
熊欢进行研究
熊欢关注的，是当下AI最前沿的追问之一
大语言模型为什么有效？
它的能力边界到底在哪？
“这项成果，就是用数学语言
回答工程师每天都在面对的问题
为什么神经网络越深越好。”熊欢说
他判断一个问题值不值得做
有三条标准：来自真实应用场景
能转化成清晰的数学问题
能给出 “非平凡” 定理并指导工程实践
“用数学解决真正有用的问题”
这是他给自己定下的目标
北大→瑞士苏黎世→哈工大
一条非典型学术路径
熊欢的学术履历看起来“跨度很大”
本科和硕士就读于北京大学数学学院
博士就读于瑞士苏黎世大学
在法国斯特拉斯堡大学从事博士后研究
又前往阿联酋人工智能大学担任助理教授
2021年6月，他选择回国
加入哈工大数学研究院
在欧洲求学期间的熊欢
“每一段经历都在塑造我的一部分科研基因”
熊欢说，北大教给他“什么是好的数学”
——真正深刻的问题往往形式简洁但内核坚硬
欧洲的训练让他学会了“慢思考”
——一个定理哪怕只推进一小步
只要证明是严谨的、方法是原创的
就值得花时间打磨
阿联酋的经历则让他开始
尝试从工程问题中提炼数学本质
“在阿联酋从事数学研究
很前沿、国际化程度很高
但我还是觉得，国内数学
正在进入一个前所未有的黄金发展期
我想把自己的根扎回国内”
熊欢在哈工大
2020年，熊欢依托哈工大引进
并入选了国家级青年人才
“哈工大数学研究院许全华院长
始终关注并鼎力支持着我
他认为数学研究院是一个
非常适合我回国发展的平台
数学研究院的制度文化与国际接轨
尊重学科特点‘破五唯’，鼓励学者
真正地去做一些突破性的科研工作
是一个真正懂数学
尊重科研规律的地方”
熊欢说
哈工大对数学学科的前瞻布局
对全球人才的诚挚邀约
以及全方位的支持保障
这个契机，让他坚定了回国扎根的决心
在哈工大做研究
找到“值得做十年”的问题
窗外是节庆欢腾
窗内是一场数学“攻坚战”
“这个问题我们攻关半个月了
每天上午各自思考，下午集中讨论”
今年春节前，熊欢没有直接回到老家
而是在学校的支持下“驻扎”在天津大学
与几名海内外学者一起
集中推进手头的科研任务
像这样的学术交流和集中攻关
对他来说并不陌生
“那些真正有灵感的想法、有价值的工作
几乎都是在这样
走出去、慢下来、沉进去的状态中完成的”
熊欢说
熊欢在2023年全国计算机数学会议作报告
研究院以充足经费和广阔平台
鼓励支持学者在国内外访问合作
——不是“走马观花”，而是真正坐下来
一起推导公式、一起修改论文
从2020年发表初步成果
再到2024年在人工智能顶级期刊发表完整论文
一个高水平成果背后往往需要多年积累探索
“如果在一个‘唯顶刊顶会’的环境里
这篇论文的中间状态
可能早就被判定为产出不足了
但在这里，没有人催我们半年必须出成果
这种被信任的‘慢’，反而让我们有了
‘敢做别人不敢做的问题’的底气”
熊欢参与组织2025年全国组合数论会议
成立10年来，研究院依托学校
提供的优质平台和政策支持
吸引了许多国内外学者
全院国家级人才15人，占比近50%
教师平均年龄仅38岁
形成了一支高水平、年轻化、国际化的科研团队
“对我来说，这意味着随时可以
找到一个能够对话和讨论数学的人
高水平学者聚集
会不断将我们的研究推到新的高度”
在进行随机核分拆研究时
熊欢遇到了一个概率论难题
通过和国家级青年人才
数学研究院教授李建阁合作
难题在经过反复讨论、推敲最终得到解决
研究取得了令人满意的成果
同时，熊欢也依托学校工科优势
与计算学部开展交叉研究项目
“我们允许科研人员自由探索
往往会带来意想不到的惊喜”
数学研究院常务副院长熊枭说
在研究院休息室，随时开启一场讨论（右一为熊欢）
在研究院有一个传统
不唯帽子、不唯论文、不唯奖项
“我们评价一个学者
更看重他有没有在做一个
‘值得做十年的问题’”
熊欢说，对于他而言
这个“值得做十年”的问题
不是某一种具体的模型架构
而是一套关于“学习”本身的数学语言
他认为，放眼十年最值得期待的“无人区”
是构建一套“神经网络数学度量”的基础理论体系
就像组合数学为计算机科学
提供了“计数”工具一样
这套理论将为人工智能提供“度量”的工具
熊欢在哈工大
“过去十年，深度学习在工程上
取得了惊人的成功
但它的理论基础依然是‘补丁式’的
彼此独立，甚至互不兼容
我们还没有一套像牛顿力学之于物理
香农信息论之于通信那样
能够统一描述智能现象的数学框架”
在他看来，基础研究的意义正在于此
那些曾经看起来“无用”的探索
往往成为科技发展最深沉的底气
“我期待带领团队发现
能分析各种神经网络的通用数学框架
为解决深度学习的‘可解释性差’与‘高能耗’
两大问题作出我们的贡献”
熊欢说
