2026年7月18日至20日，首届世界人工智能大会·学术会议（World AI Conference · Academic，简称WAICA）在上海世博展览馆隆重举行。这是在世界人工智能大会（WAIC）八届成功举办基础上，面向全球AI学术共同体发起的一项里程碑式倡议——打造真正开放公正、具有全球公信力的AI学术交流平台，让全球最优秀的AI研究成果在这里汇聚碰撞，为人类智能时代贡献中国智慧与中国力量。

第一部分  应时而立：构建全球AI学术新平台

一、时代呼唤：从产业繁荣迈向学术引领

自2018年创办以来，世界人工智能大会（WAIC）已连续成功举办八届，汇聚全球8000余位顶尖专家，数千家企业深度参与，合作网络覆盖数十个国家和地区，业已成为全球AI领域最具影响力的产业盛会之一。与此同时，中国人工智能事业实现了跨越式发展——论文发表量跃居全球首位，产业应用场景之广、之深引领世界，一批具有国际竞争力的AI企业和科研机构蓬勃生长。这些成就令每一位关注中国科技进步的人倍感自豪与振奋。

然而在全球AI学术顶层格局中，一个长期落差值得正视：国际顶级学术会议的评价体系、议程设置与话语权分配，与中国AI研究的实际体量和创新贡献之间尚存明显错配。建设与之匹配的、具有国际公信力的学术交流平台，不仅是学术界的期盼，更是时代赋予的责任。正如习近平总书记在两院院士大会和中国科协第十一次全国代表大会上所强调的——学术平台、学术交流、学术期刊的话语权建设，事关国家创新全局。上海建设国际科创中心，不仅需要产业落地的效率，更需要定义学术前沿的能力——这正是WAICA的根本出发点。

WAICA的根基是WAIC八年深耕的产业生态与品牌势能。这是一片耕耘了八年的沃土，WAICA正是这片沃土上长出的第一棵学术之树。其使命清晰而坚定：由中国发起、面向世界、对标国际顶会标准，让每一位研究者无论国籍与所属机构，都能获得公平对待和真诚倾听。

二、全球阵容：以顶级学术力量筑牢公信力

大会主席由享誉全球的计算机科学家、图灵奖得主、中国科学院院士姚期智先生担任——姚先生在高能计算理论、密码学与量子计算等领域的奠基性贡献，赋予WAICA无可争议的学术高度与国际号召力。程序委员会主席由中国工程院院士郑庆华先生与中国科学院院士鄂维南先生共同担纲，两位院士在各自领域均为公认的领军者，从源头上为审稿质量与学术水准提供了坚实保障。

启动会上，WAICA联合主办方代表、中国工程院院士、中国计算机学会（CCF）理事长孙凝晖先生在致辞中深刻指出：“中国人工智能发展版图中始终缺一个角——我国主办的高水平国际会议。尽管中国AI基础研究已走到国际前列，学者论文发表量与美国并驾齐驱，但在国际学术主导权方面依然缺失。”他进一步强调，WAICA的举办恰逢其时，具备三大独特优势：依托世界人工智能大会的产业生态，天然成为连接学术与产业的最佳纽带；中国AI拥有自身独特命题——用更小算力训练更大模型、解决国产芯片生态兼容问题、应对全球最丰富的应用场景——这些“真问题”需要被自己的学术平台承载和讨论；中国年轻一代科研人员已成长起来，他们不盲目追逐论文数量，而是追求解决真问题、做出大成果。孙凝晖理事长期待WAICA“办得一年比一年好，形成更加良好的国际学术生态”。

因故未能亲临现场的图灵奖得主、中国科学院外籍院士John Edward Hopcroft先生通过视频送来殷切寄语。他回顾自己六十余年前踏入计算机科学领域时，无人能预见这一学科将走向何方，而今人工智能正处在相似的黎明时刻：“真正定义这个领域的奠基性工作尚未完成，它将由在座的你们——年轻人——来书写。我相信，你们的工作将推动这一领域向前迈进，让普通人的生活变得更美好。”这份跨越山海的热忱嘱托，令全场备受鼓舞，也为WAICA注入了厚重的历史使命感。

在学术阵容的支撑层面，WAICA程序委员会副主席、复旦大学副校长姜育刚教授向与会者详细汇报了首届大会的组织架构与评审机制。他介绍，WAICA由图灵奖得主姚期智院士担任大会主席，中国工程院院士郑庆华教授和中国科学院院士鄂维南教授共同担任程序委员会主席，并邀请凌文院士、黄殿中院士、陶大程院士等重量级学者作主旨报告。“这样的组织架构，把顶尖学者、专业学会、科研机构和世界人工智能大会的全球产业资源紧密连接起来，为会议学术质量和国际影响力提供了坚实支撑。”

在主旨报告环节，三位院士以各自视角进一步丰富了WAICA的学术内涵。中国工程院院士、山东省科协主席凌文先生以“AI时代工业软件的范式革命”为题，展示了全自主可控工业设计基座“鸿丌GBIK”的突破性进展，强调“中国AI一定要在实体经济特别是制造业发力，让AI非常落地，提升新质生产力”。中国工程院院士、中国信息安全评测中心专家委员会副主任黄殿中先生则以“从磁石到灯塔”为喻，深刻阐述了东方智慧对AI发展方向的意义：“总书记提出‘以人为本、智能向善’，植根于五千年文化滋养，为狂奔的算力系上伦理的缰绳。”他提出“碳硅命运共同体”的前瞻性构想，引发全场深思。澳大利亚科学院院士、南洋理工大学杰出教授陶大程先生带来了具身智能世界模型“Kairos 3.1”的最新成果，展现了从词元预测到物理世界推演的范式跃迁。

启动会还设置了以“从词元预测到状态推演”为主题的圆桌研讨，湖南大学副校长李肯立教授、CCF副理事长陈健先生、上海交通大学特聘教授马利庄先生、复旦大学特聘教授黄萱菁女士、思朗科技AI首席科学家任智祥先生五位专家围绕世界模型、AI for Science、具身智能等前沿方向展开深度对话。专家们一致认为，世界模型的规模化落地将率先在自动驾驶、具身服务、科学智能等领域产生颠覆性变革，而中国拥有全球最丰富的应用场景和完整的产业生态，完全有能力在这一轮范式跃迁中抢占先机。姚期智院士在总结中寄语青年学者：“未来两三年内，AI在AI for Science、安全治理等领域有大量原始创新机会，各学科科研标准将被全面抬升，每一位研究者都需思考如何借助AI工具产出更高质量的原创成果。”

在合作层面：中国计算机学会（CCF）担任联合主办方，推动会议尽早列入CCF推荐学术会议目录；Springer Nature成为出版合作伙伴，所有录用论文由Springer LNCS正式出版，完整收录于CPCI、Scopus、EI Compendex、Google Scholar、DBLP五大国际权威检索数据库。产业界方面，腾讯、阿里、百度、商汤、小红书、曦智科技、MiniMax、并行科技等头部企业达成统一认定标准——WAICA中稿论文的学生第一作者，校招与实习中等效于CCF A类会议成果。本届WAICA还将举办企业合作启动仪式，六家背书企业共同见证学术界与产业界的"双向奔赴"。

三、数据印证：首届征稿的国际化成色

首届WAICA有效投稿282篇，最终录用57篇，录用率约20.21%，处于国际顶会常规严格区间，从首届起便守住了"不降门槛、不凑数量"的质量底线。投稿覆盖全球12个国家及中国港澳台地区，57篇录用论文中包含8篇境外独立投稿。投稿单位涵盖普林斯顿、剑桥、帝国理工、南洋理工等国际名校，清华、北大、上海交大、复旦、浙大、港大、港科大、澳大等国内一流学府，以及多家国际领军企业研发部门——"全球顶尖高校+国内重点院校+产业研发力量"的三维投稿生态，正是WAICA致力构建的开放学术共同体雏形。

第二部分  创新图景：WAICA 2026 学术全景

57篇录用论文分布在大语言模型与推理（23篇）、AI for Science与医疗工程（11篇）、计算机视觉与多模态（11篇）、AI系统与基础设施（7篇）、基准测评与社会影响（5篇）五大方向，共同描绘出一幅令人振奋的AI学术新图景。

一、大语言模型与推理：从"会说话"到"会思考"

LLM的竞赛正从"规模竞赛"深度转向"能力竞赛"——如何让模型真正具备复杂推理、灵活调用工具、在长周期任务中保持稳健，已成为最核心的科研命题。WAICA 2026的23篇LLM论文，几乎覆盖了每一个关键侧面。

推理能力扩展方面，Jiasheng Ye（Shanghai Artificial Intelligence Laboratory）等人提出"任务扩展"思路：构建1000余个多样化任务环境的开源框架，验证了训练任务数量跨越两个数量级增长时推理性能持续稳定提升的关键结论，为通向"通用推理模型"提供了可复现的工程路径，其32B模型在Bootcamp-Eval上取得SOTA结果。

自主决策方面，Fei Lei（Sensetime Research）等人构建了集成552个可执行工具、动作空间超147k tokens的真实世界基准，揭示了大规模异构工具空间的巨大挑战，同时发现部分"智能体化"模型能从工具扩展中获益——通过寻找替代路径弥补单一策略不足，为下一代LLM智能体能力优化提供了直接指引。

长期交互与情境感知方面，Yutong Hu（New York University）等人从认知科学汲取灵感，设计创新的双层"认知-执行"解耦架构，在认知行为疗法领域深层干预阶段比基线平均提升约31个百分点，极端对抗条件下零失误维持边界——有力证明了显式解耦的认知结构是实现可控、安全情境化智能体的关键前提。Bowei He（Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence）等人利用沙盒环境的可快照与可恢复属性，将传统独立轨迹采样改造为共享前缀的"分支树"结构，理论证明无偏且方差更低，在WebShop、ALFWorld和SWE-bench上以更少算力实现3.6至6.1个百分点的成功率提升，梯度方差减半——这意味着以更低的计算代价获取更高的智能水平。

此外，Runzhe Zhang（Shanghai Jiao Tong University）等人将扩散模型采样轨迹"拉直"为直线流，仅需数步即媲美原2000步质量；Yijia Li（Wuhan Polytechnic University）等人提出步骤级稀疏干预，比token级特征更有效；Heming Fu（Stony Brook University）等人揭示"廉价"模型因失败重试导致实际成本反超更大模型，其通胀感知路由器在固定预算下将准确率从91.0%提至94.7%，同时节省18%的token消耗。

这批论文共同释放出清晰信号：LLM研究前沿已从"训练更大的模型"转向"让模型更可靠地思考、更智慧地协作"——这正是通向更高形态机器智能的必经之路。

二、AI for Science与医疗健康：以智能叩问自然

11篇论文覆盖从分子生成到流体力学、从临床诊断到细胞建模的广阔前沿。分子生成方面，Zhijian Zhou（Fudan University）等人以力场物理反馈直接引导3D分子生成过程，显著提升物理稳定性；Zhiyuan Zhou（Fudan University）等人利用催化反应机制重叠，设计正交子空间分解+约束MMD对齐的跨反应迁移学习框架，显著提升区域选择性排序与活性分类准确率。

流体力学方面，Haofeng Ying（Zhejiang University of Technology）等人提出"谱-隐式生成流形架构"，在隐空间显式建模能量传输与模态交互，在四个壁面湍流基准上全面匹配DNS——AI代理模型在湍流模拟这一硬核问题上迈出坚实一步。Hongyuan Liu（Westlake University）等人通过预测融合驱动自适应网格运动，将rollout误差降低40.4%。

计算生物学领域，Chaohao Yuan（The Chinese University of Hong Kong）等人的突破尤为引人注目。研究者提出了掩码离散扩散模型，直接在全转录组约18,000个基因的离散token空间上建模细胞状态分布，能忠实复现跨组织、跨物种的转录组分布与细胞亚型比例，并预测未见供体-扰动组合的全转录组表达变化，在Virtual Cell Challenge H1基因扰动基准上取得领先成绩——为"虚拟细胞"的构建奠定了生成式基础。这一方向或将成为彻底改变药物筛选与生物发现研究范式的起点。Vivian Hui（The Hong Kong Polytechnic University）等人验证了"LLM+知识图谱检索"组合能够有效复制人类专家的定性分析能力，为大规模质性研究提供了可扩展、可复现且文化自适应的新方案。Daxing Fu（The Chinese University of Hong Kong）等人以物理信息驱动的三阶段流水线自动生成72,000张带精准标注的合成X射线图像，纯合成数据训练的模型成功跟踪真实人体中的机器人集群——有效跨越了"模拟-现实"鸿沟。

三、计算机视觉与多模态：感知能力的持续升维

在11篇视觉与多模态论文中，"感知能力从识别是什么向理解为什么跃迁"是一条贯穿始终的创新主线。Minghao Ye（Shanghai Jiao Tong University）等人的切入点独具匠心——当前视觉-语言-动作模型几乎全部在成功演示上训练，对失败诊断缺乏结构化监督。研究者构建包含9,440条错误操作轨迹和78,623个QA对的数据集，其模型在失败分析准确率上比GPT-4o高出34.1个百分点，集成到真实控制流水线后四项任务表现提升29.1%——让机器学会从失败中反思与成长，是迈向通用机器人智能的关键一步。Kaiwen Jing（Beijing University of Posts and Telecommunications）等人将多模态大模型从静态遥感拓展至无人机视频理解，以创新时序感知与空间选择机制在自建153万像素级标注数据集上取得SOTA。Qiming Li（Harbin Institute of Technology）等人以无训练、即插即用的"描述引导注意力转向"方法，在5个主流模型和5个基准上将对象幻觉平均降低6.03%，几乎零推理成本增加。Bowen Wang（Shandong University of Science and Technology）等人以"频域-空间"双路融合+尺度选择性Transformer，在运动模糊线段检测上msAP提升15.8%。

尤其值得关注的是Zishi Qi（Huazhong University of Science and Technology）等人：在仅2B参数量级上，通过"课程强化学习"实现了眼科多模态推理能力对7B甚至更大模型的超越。其从10万+临床案例中提炼14,418条高质量思维链推理轨迹，按临床诊断路径——从病灶定位到多图对比再到长篇推理——渐进式推进。消融实验显示，课程RL相比纯SFT带来+26.21个百分点的惊人提升——它让我们看到，让先进AI医疗技术普惠更多人群的愿景，正在从愿景走向现实。

四、AI系统与基础设施：夯实大规模智能的工程基石

8篇系统类论文是WAICA 2026工程创新底蕴的集中体现，它们直面大模型落地最现实的"工程天花板"。Bohan Zhao（Tsinghua University）等人以精妙设计回应LLM训练中节点故障这一昂贵痛点——利用集群闲置网络容量近零开销保存训练状态，恢复时间降低高达98%，GPU利用率损失减少68%，为万卡级大模型训练带来了前所未有的韧性保障。Shiqi Geng（Kuaishou Technology）等人在5万卡级生产集群中应对在线推理、离线训练、数据刷新三类任务的"潮汐式"混合调度，以"抢占+弹性扩缩容+步长感知调度"三机制协同将整体GPU利用率提升11.6%——在算力即是生产力的时代，意义重大。Sirui Peng（Fudan University）等人从存储架构底层切入，提出3D网络化解耦架构，在22个AI代表性负载上实现平均2.49倍加速。Zhe Deng（Beijing University of Posts and Telecommunications）等人以时间复用共享引擎+状态感知调度，将切换延迟降低49%至68%，为AI走向广泛终端设备铺平道路。

五、基准测评与社会影响：为进步确立可信坐标

5篇基准测评与社会影响类论文，是WAICA 2026学术版图中不可或缺的反思维度——它们追问着一个深刻问题：我们如何正确地衡量AI的进步？衡量的标尺本身是否经得起审视？Yibo Yang（Sensetime）等人构建600余个横跨问答、数据可视化、文件生成三大维度的复杂数据分析任务，人类专家借助AI工具完成单题也需1至2小时，11个SOTA模型最佳仅为59.43% pass@1——真实世界数据分析对当前AI仍是需要攻坚的"硬骨头"。Jicheng Ma（Renmin University of China）等人从近400篇近期数学论文中提取可参数化内核，首版发布782道题，支持"失败诊断"而不仅是排名。评测揭示：前沿模型在定理匹配、结构约简、边界条件处理等环节暴露的短板，并非算术能力匮乏，而是数学结构选择能力的不足——这一洞见为AI数学推理能力的培养指明了更精准的方向。Jie Ying（Shanghai Artificial Intelligence Laboratory）等人作为首个面向多组学序列的推理基准，要求LLM提供可追溯证据链，评测发现专用模型"捷径学习"现象——答对题目却讲不清道理，对AI for Science方法论发出了有益警示。Shao Zhengxi（Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)）等人用LLM做"导师-学生-项目"三层语义匹配并引入多样性算法打破"学术回音室"，以AI技术优化人才匹配——让每一位有潜力的年轻人都能遇到最适合自己的科研方向，这正是科技向善的生动写照。

第三部分  机制创新：AI原生的学术治理新范式

如果说57篇论文是WAICA的"学术产出"，那么贯穿其背后的评审机制、平台设计与人才生态，才是这场会议真正区别于传统学术会议的"底层操作系统"。WAICA从创立之初便确立了一条不同寻常的道路——不是对既有顶会模式的简单复制，而是以"为AI而生"的理念，从投稿、评审、成果呈现到人才扶持，系统性地重构学术交流的每一个环节。

一、多媒体嵌入投稿：突破纸媒时代的格式桎梏

传统学术会议的投稿系统，本质上是"为纸媒时代设计"的——PDF是研究成果的唯一承载形式。但对于多模态AI、具身智能、AI for Science等前沿方向，静态文档根本无法展示动态交互、三维模型、音频频谱、视频演示等决定性的关键信息。

WAICA自主开发了全新的专属投稿评审系统：作者上传PDF后，系统自动解析为类Markdown格式，支持在原图片位置嵌入视频、音频、交互演示等多媒体内容。这意味着，具身智能研究者可以在论文中直接嵌入机器人执行任务的实况视频，多模态模型研究者可以直观展示模型的实时交互响应。突破格式的桎梏，让创新以最适合它的方式呈现——这是WAICA作为"为AI而生"的学术会议的第一个标志性创新。

二、AI辅助评审：以技术之力守护学术质量

评审质量是学术会议的生命线。WAICA在AI辅助评审上的探索，经历了从构想到实践的严谨迭代，最终走出了一条"有所为、有所不为"的务实路径。

考虑到接入公共大模型可能导致投稿论文的创意与数据泄露，未中稿论文的研究想法可能被扩散，严重损害作者权益，WAICA以本地部署AI承担评审辅助工作来推进“AI原生”评审计划。当前阶段，这一系统主要聚焦三大功能：格式合规性检查、数据可靠性初筛、基础逻辑一致性校验。在当前学术数据造假引发广泛关注、低质投稿日益泛滥的背景下，AI初筛能够在人工评审前有效过滤明显不合规稿件，让评审专家将精力聚焦于最具价值的论文，从源头缩小评审质量方差。

这一"宁可功能做减法，不在作者权益保护上让步"的选择，体现了WAICA对学术伦理的敬畏与担当——AI辅助评审的目标不是取代人的判断，而是为评审专家提供更干净的评审环境，让人的智慧聚焦于真正值得审视的学术创新。

三、多方协同评议：集体智慧评审经得起审视

如果说AI辅助评审是WAICA在"效率"维度上的突破，那么"全域透明协同评议"体系，则是其在"公正"维度上最具革新性的设计。传统双盲评审的核心局限在于"黑箱化"——评审意见不可见、不可辩、不可追溯，少数评审的个人偏好可能左右一篇论文的命运。WAICA从两个维度对此进行了系统性创新。

其一，全PC（程序委员会）开放点评机制。在传统同行评审结束后的Rebuttal（作者回应）阶段，WAICA向全体程序委员会（PC）委员开放所有论文，任意PC成员均可对非自身评审的论文发表独立点评。这一设计有效弥补了2至3位评审可能存在的视角偏差——一篇论文的命运，不再局限于少数评审的个人判断，而是接受整个PC群体的共同审视与集体智慧的检验。

其二，全PC评审模式。首届WAICA因投稿量可控，全部评审工作由程序委员会委员亲自完成，这区别于部分头部会议因投稿量过大而普遍采用的"投稿人义务审稿"模式（大量博士生等初级研究者参与评审，评审质量方差较大）。首届"重质不重量"的坚定选择，为WAICA的学术公信力奠定了第一块坚实基石。

四、Workshop体系：打造AI前沿的"学术孵化器"

本届WAICA共设置了5场Workshop专题研讨会，分别聚焦数学与AI、天机智能卫星计算、多模态智能体、量子计算、具身智能的空间交互五大前沿方向。这些Workshop由高校教授自主申请并组织，采用"专家主旨报告+Panel专题讨论+录用论文汇报"的通用形式，场地分布在上海徐汇西岸会展中心、世博展览馆与世博会议中心三地。

Workshop体系的战略价值远不止于丰富会议议程。在国际顶会生态中，成熟的Workshop往往会逐渐孵化成为独立的细分领域学术会议——WAICA将这一机制内化为自身核心架构，意味着它不仅是论文发表的"终点站"，更是新兴学术方向的"孵化器"。这正是WAICA区别于传统学术会议的关键差异化定位：它致力于为那些尚处萌芽阶段、非主流但极具前瞻性的研究方向，提供一个被看见、被讨论、被认可的学术舞台，打破学术圈的头部效应与同质化内卷，挖掘可能被主流顶会忽视的优质创新与青年人才。

五、开源可验证与学术范式革新：面向未来的长远布局

WAICA的目光远不止于首届会议。本届已鼓励作者随论文附交代码，并与阿里云等伙伴推进合作。下一届计划联动Hugging Face等国际开源平台，推动作者上传示例数据与可运行代码，让学术成果从"可阅读"迈向"可复现"。更长远的规划是搭建统一的算法验证平台——直接运行论文中的算法并自动复现实验结果，从根源上提升学术研究的可复现性。

更具前瞻性的是，WAICA正在探索"短论文+可运行代码"的学术成果呈现新范式。当前的学术发表文化中，存在一种过度强调"长论文=高贡献"的惯性，但真正的学术突破，往往孕育于一个简洁而深刻的原创思想，而非篇幅的堆砌。WAICA希望通过"短论文+可验证代码"的新范式，引导学术共同体回归对创新本质的关注，弱化论文篇幅权重，打造真正面向AI时代的学术发表新生态——这不仅是WAICA对学术范式变革的真诚探索，更是对全球学术共同体的一份前瞻性贡献。

六、人才扶持：构建从"被发现"到"被成就"的完整通路

再好的平台，最终要靠人来支撑，靠人来传承。WAICA在青年人才培育上的投入力度与系统性设计，在中国学术会议中树立了令人振奋的标杆。

在基础保障层面：所有第一作者为在读学生的学术报告者，均可申请Student Travel Grant（学生差旅资助），确保经济条件不成为参与高水平学术交流的门槛。目前计划未来最佳论文将直接晋级 WAIC 最高荣誉 SAIL 奖的终评；录用论文的学生第一作者校招与实习中享受CCF A类等效企业认定；联动上海市科学智能"百团百项"专项工程，为优秀论文作者开辟省部级科研项目申请通道。

在长期荣誉体系方面，WAICA已启动更具深远意义的长线奖项规划：计划设置最具潜力新人奖（偏应用方向）、开源贡献奖、应用实践奖等系列奖项。这些奖项有意延后至下一年度颁发——用一整年时间窗口，充分检验获奖成果的实际落地价值与持续影响力。这种"以时间换质量"的评奖哲学，体现了WAICA不慕虚名、惟实惟真的学术品格。

此外，本届WAICA还将举办企业合作启动仪式，六家深度背书WAICA的头部科技企业共同见证并开启学术界与产业界的战略协作。腾讯为最佳论文奖提供现金奖励支持，以真金白银赋能学术创新。这种"学术界办会、产业界赋能、平台搭桥引路"的多方协同模式，正在构建一条从"学术产出"到"人才成长"、再到"产业价值实现"的完整闭环。我们相信，今天在WAICA舞台上初绽光芒的青年才俊，将成为明天引领全球AI创新浪潮的中坚力量。

第四部分  上海：从"AI应用场"迈向"学术策源地"

一、城市战略的深度共鸣

WAICA落户上海并非偶然。上海建设具有全球影响力的国际科技创新中心，核心标志之一就是是否具备定义学术前沿、引领创新方向的能力。过去十年，上海在AI产业领域形成了强劲的全球影响力：张江人工智能岛集聚数百家AI创新企业，华为384超节点真机等尖端设备性能领跑世界，从算法研发到产业应用的完整创新生态已然成形。WAICA为上海AI事业版图补上了学术引领的关键一块——它不仅是WAIC的"学术延伸"，更是上海从"AI应用高地"向"学术创新策源地"跨越的标志性一步。正如上海市领导在WAIC 2025"AI与数学"论坛上所强调的——"以数学的基础创新驱动AI技术迭代，赋能产业升级，面向全球征集综合性解决方案，加快构建一流创新生态"——WAICA的举办，正是这一城市战略在学术维度的生动实践与坚实落地。

二、基础研究与AI的协同共振

2025年WAIC期间，Hitchin–Ngo实验室（聚焦代数几何与数学物理）与Fefferman实验室（深耕流体力学与纳维-斯托克斯方程）在沪正式揭牌，标志着国际顶尖数学研究力量在上海落地生根。展望未来，WAICA的AI前沿研究与这些国际数学实验室之间，将形成一种天然的"互为供给"关系——AI为数学研究提供全新的推理工具与发现范式，数学为AI提供坚实的理论基础与公理支撑。本届WAICA专设的数学相关方向Workshop，正是这一"AI+数学"协同共振的前沿阵地。产、学、研三端在上海深度交汇融合，正在催生一种别处难以复制的创新"化学反应"——这正是上海在世界AI版图中不可替代的独特优势所在。

三、面向世界的庄严承诺

"让最好的论文，写在中国的大地上，写在上海这片创新的热土上。"无论国际学术环境如何变幻，上海始终为全球AI研究者提供开放、公正、可信赖的交流平台。不筑墙，而搭台；不设限，而开路——这是中国AI事业对世界的真诚贡献，也是上海在智能时代的庄严一诺。WAICA坚持学术本位，尊重学术独立性与自由精神，不以政府属性喧宾夺主，而是以自身的差异化创新与实践，向全球学术共同体展示一个真正以学术为中心的平台应有的姿态。

结语：不止于三天，不止于此

WAICA 2026的会期——7月18日至20日。启动会上，邀请了重磅嘉宾致辞并宣布开幕，CCF理事长阐述学术合作愿景，约翰·霍普克罗夫特、姚期智等五位国际学术泰斗将以视频寄语方式向全球青年学者发出科研号召。六场主赛道报告从57篇录用论文中"优中选优"，由5至7位领域专家现场打分评选最佳论文奖与最佳学生论文奖。五场Workshop分布于上海多个地标性会场，青年精英会以"思想者同行、创变者共创、产投研共生"为理念汇聚青年科研力量与产业先锋。颁奖晚宴上，腾讯提供的现金奖励为学术荣耀加冕，六家背书企业的合作启动仪式为产学研协同揭开新篇章。

但WAICA的价值远非三天议程所能丈量。从近期看，它是57篇高质量前沿论文的展示舞台、一系列学术与产业交融的思想盛宴、千余名全球研究者的线下智慧汇聚。从中期看，它是中国AI学术自主平台建设从0到1的关键突破——CCF联合主办、Springer Nature合作出版、五大权威数据库完整收录、头部企业CCF A类等效认定——这些是迈向国际顶会目标必须夯实的基石。从长远看，WAICA的愿景令人心潮澎湃：成为全球AI学术生态中一个崭新的、不可替代的坐标——一个真正面向全球、开放公正的学术交流平台，一个包容前瞻性方向的"学术孵化器"，一个从评审到呈现都面向AI时代的范式先行者，一个打通"研—学—产"全链路、让学术成果真正转化为社会价值的创新引擎。

当国际科研合作面临挑战，WAICA选择以建设性行动回应时代——让每一位心怀热忱的研究者，无论来自何方，无论来自何种层级的院校，都能在这里被公平对待、被认真倾听。这是中国人工智能事业在全球舞台上的郑重亮相——以开放回应封闭，以合作超越分歧，以创新开创未来。