中国信息报两会特刊3月9日报道对陈木法院士的访谈，报道内容如下：
经济优化研究为经济决策提供精准高效支撑
——访中科院院士陈木法
全国两会期间，在江苏师范大学数学研究院的办公室内，本报记者见到了著名数学家、中国科学院院士陈木法先生。陈院士凭借其在概率论及相关领域的深厚数学功底，取得了多项国际领先的研究成果，尤其在经济优化理论研究中作出了重要贡献。此次专访围绕AI大模型对未来中国经济的影响以及经济优化大模型研究的最新进展进行了深入交流。
人工智能大模型激发数字经济创新活力
陈木法院士认为，新质生产力的核心在于“质”。以DeepSeek引领行业发展的大模型为例，其科学和算法上的新见解，为AI大模型产业注入了强劲动力，是实现突破性进展的关键所在。
回顾过去一年，AI大模型产业成绩亮眼。技术创新层面，DeepSeek等国产大模型凭借在科学与算法上的革新，在低成本训练和长思维推理等核心技术上达到国际先进水平，成功跻身国际第一阵营。这一成果打破了对国外技术的依赖，为后续技术迭代和产业升级筑牢基础。生成式AI基于强大的数据处理能力，在医疗诊断、语言翻译、自动驾驶等领域创新应用，尤其在新药研发中大幅提升效率，有力推动了产业智能化。
“但我们也必须正视挑战。我国在基础技术开发上投入有待加大，亟需提升原始创新能力，避免过度依赖应用层面。”陈木法说。
在应用层面，超级智能体将整合AI技术，“人工智能+”深入各行业，助力企业数字化转型，尤其在制造业和金融业推动流程升级与风险管控优化，在科研领域助力前沿科学突破；在硬件与能源维度，端侧创新将不断提升端侧计算与智能处理能力，构建新产业分工。同时，降低AI能源消耗、实现绿色发展将成为行业焦点。
探索新数学工具及算法在经济领域的应用
陈院士说，经济作为一门科学，其精确性和严密性至关重要。正如拉法格在《回忆马克思恩格斯》第一册中所写，马克思认为一种科学只有在成功地运用数学时，才算达到了真正完善的地步。前苏联经济学家、统计学家涅姆钦诺夫院士也指出，经济学在这方面不能有任何例外。经济学的研究对象虽然复杂多变，但通过数学方法的运用，我们可以更准确地描述经济现象，揭示经济规律。“无论是宏观还是微观，数学方法的应用都是不可或缺的工具。”
“我们团队的研究虽然主要集中在微观层面，但经济优化模型是建立在数据基础上的，这些数据可以来自微观个体，也可以来自宏观部门。如果未来要做宏观层面的研究，我们可以从微观数据入手，通过适当的聚合和整合，形成宏观层面的分析框架。同时，经济优化模型在宏观层面同样适用，因为宏观层面也是由众多微观个体组成的。”他解释说。
陈木法院士团队提出的经济优化新模型研究，是在华罗庚先生经济优化理论的基础上进行的。华罗庚先生在数学方法应用于经济实践方面发挥了开创性作用，他提出了经济最优化的理论框架和方法。然而华先生的理论尚不完善，也没有高效算法的支撑。陈木法通过多年的努力，对华先生的理论进行了一次修正、一次再更新和五项后续发展，形成了新的经济优化理论，属于原创突破性成果。
新的经济优化理论在产品等级排序与分类方法、经济系统稳定性、经济预测与调整、经济结构优化等四大方面取得了突破。陈木法院士团队引入了随机数学方法，将经济模型优化理论的研究转化为随机数学（马氏链）的研究，先得出充分性证明，最近又获得了必要性结果。这一成果不仅填补了国际上学术研究的空白，也为数据开发利用提供了新的方法工具。为了让普通公众容易理解，陈木法院士研究团队特别制作了科普平话视频，介绍了经济优化理论的数学模型及其应用。
推进人工智能与经济优化大模型深度融合
AI大模型作为新一代人工智能技术的代表，正在深刻改变着各行各业。对于中国经济而言，AI大模型的应用将极大地提升生产效率、优化资源配置、推动产业升级。同时，建立经济优化大模型，找到经济运行的最佳平衡解，使指导或验证或修正宏观调控与经济决策的具体实践成为可能。
陈木法表示，经济优化新理论研究为AI大模型在经济领域的应用提供坚实的理论基础和算法支持。通过该模型，可以给出保持经济稳定的平衡解以及使得经济运行可达最佳发展速度，实现经济结构的优化。此外，经济优化模型还可以与AI大模型进行深度融合，形成更加智能、高效的经济分析系统，为经济形势分析研判提供更加有力的支持。
“未来，经济优化研究将继续沿着精准化、智能化、实用化的方向发展。我们将继续关注国家经济领域的现实问题，深入探索新数学工具和相关算法在经济领域的应用。同时，我们还将加强与产业界的合作与交流，推动经济优化研究成果的转化与应用。”陈木法说，在不久的将来，经济优化理论将为推动中国经济高质量发展贡献创新力量。
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