谷歌DeepMind用AI首次系统发现流体力学新奇点，揭示隐藏规律，突破数学百年难题，为工程、物理和数学证明开辟新路，或改写未来科研格局。
昨天，Google DeepMind联合全球顶尖高校的数学大神们，搞出了一件震惊整个科学界的大事！他们用人工智能，破解了流体力学领域长达上百年的未解之谜！你没听错，是“百年难题”被AI找到了新突破口！这不是科幻电影，这是真真实实发生在2025年9月18日的科研突破！
先来给你们介绍一下这次研究的核心人物：第一作者王永吉，他现在是纽约大学（NYU）的博士后研究员，专攻应用数学和计算流体力学；另一位重要作者山姆·布莱克威尔，来自DeepMind团队，长期致力于将AI技术应用于基础科学研究。他们俩领衔的这支跨学科队伍，集结了布朗大学、斯坦福大学、纽约大学等世界顶级学府的数学家、地球物理学家和AI工程师，阵容堪称“学术界的复仇者联盟”。
一百年的死结：流体力学里的“奇点”
大家都知道，流体力学就是研究水怎么流、空气怎么动的学问。从飓风漩涡到飞机升力，背后全靠这套方程。但问题来了，这些方程有时候会自己“玩崩盘”——压力、速度突然无限大，这种现象叫“奇点”或者“爆破”。
奇点有两种：稳定和不稳定。稳定的就像大石头，不容易被打破；不稳定的就像铅笔立在桌子上，轻轻一碰就倒。数学家们猜测，在最复杂的三维欧拉方程和纳维-斯托克斯方程里，根本不存在稳定奇点。你没听错！这可是“千禧年六大数学难题”之一，谁解出来，奖金一百万美金。
DeepMind这次玩了个狠的：AI直接找出新奇点
这次，谷歌DeepMind联手纽约大学、布朗大学、斯坦福大学的数学和地球物理大佬们，干了一票大的。他们用AI，第一次系统性地发现了三种不同流体方程里全新的“不稳定奇点家族”。
而且更牛的是，他们在数据里发现了一条规律：当奇点越来越“不稳定”的时候，有个参数λ（lambda，爆破速度）和“失稳阶数”之间，居然排成一条清晰的直线！这说明还有更多奇点在这条规律上排着队等着被发现。
这可不是随便画图蒙出来的，背后用到的，是一种叫“物理信息神经网络”（PINNs）的黑科技。
什么是PINNs？AI+物理的绝配！
普通的AI靠大数据学习，PINNs却是把物理定律直接塞进网络里。
这个PINNs模型和其他AI最大的不同在于：它不是靠喂数据训练的，而是直接学习物理定律本身！也就是说，它的目标不是拟合数据，而是让输出结果尽可能满足那些复杂的偏微分方程。每一次迭代，系统都会检查当前解与真实方程之间的“残差”，然后不断优化，直到误差小到几乎可以忽略。
更牛的是，他们在训练过程中融入了大量的数学先验知识，把人类几百年积累下来的直觉和洞察“编码”进了AI系统。这样一来，原本只能用来做工程仿真的一般化工具，摇身一变成了能够主动发现新数学结构的“探索型引擎”。
在这项研究中，团队首次系统性地发现了三类不同流体方程中的全新不稳定奇点家族。尤其是在不可压缩多孔介质（IPM）方程和布辛涅斯克方程中，他们观察到了一个惊人的规律：随着不稳定性的阶数增加，代表“爆破速度”的参数λ呈现出一条清晰的线性趋势。
为了确保结果足够精确，他们的计算精度达到了令人发指的程度——最大误差相当于测量地球直径时只差几厘米！这是什么概念？就像你在太平洋上丢一根针，AI不仅能告诉你它在哪，还能准确指出它是朝左歪了0.03毫米还是朝右歪了0.02毫米。这种级别的精度，已经足以支撑“计算机辅助证明”——也就是让机器参与数学定理的严格验证过程。
可视化结果显示，他们在三维空间中捕捉到了极其复杂的涡度场分布，也就是流体旋转强度的空间变化。通过二维切片和一维剖面图，我们可以清楚看到，随着不稳定性升高，奇点附近的结构变得更加精细且高度振荡，仿佛宇宙深处黑洞边缘的能量波动。
未来能干啥？
别以为这是纯数学的游戏。解决流体奇点问题，对实际生活影响巨大：
- 飞机机翼的空气动力学能更精确，安全和效率一起飞。
- 飓风、龙卷风的预测模型更准，能提前预警，少死人少损失。
- 石油、天然气等能源流体输送建模更科学，节约成本。
- 甚至在量子流体和等离子体研究里，也可能开新门路。
这意味着什么？数学进入“AI助攻”新时代！
这项工作的意义远远超出了流体力学本身！它标志着一种全新的科研范式正在诞生：AI不再只是辅助工具，而是成为数学发现的“共同创造者”。过去我们依赖天才灵光一闪，未来可能会变成“人类提出猜想 + AI暴力验证 + 人机协同推进”的新模式。正如王永吉所说：“我们正在进入一个由深度数学洞察与前沿AI技术深度融合的新时代。”
未来某一天，某个年轻学生提出一个大胆的数学猜想，上传到AI系统几小时后，就收到一封邮件：“您的猜想已被证实，附带三个推广形式。”这不是梦，这是正在发生的现实。DeepMind的这次突破，不只是解决了几个方程的问题，更是为整个基础科学打开了一扇通往未知世界的大门。
总结
谷歌DeepMind用AI物理神经网络，第一次系统发现全新不稳定奇点家族，还找出隐藏的规律。这不仅是流体力学的突破，更可能改写数学研究的未来，AI成为数学家的新武器。