日前，孙宇晨办公室宣布，孙宇晨奖将与加州理工学院数学教授余越（Tony Yue Yu）及其团队开发的数学研究平台 MathDB 展开合作，共同启动一项覆盖 50 道数学问题的试点计划。根据合作安排，MathDB 负责接收数学解答、验证 Lean 形式化证明并评审相关阐释材料；孙宇晨奖则独立负责获奖资格、成果归属、优先权及相关奖励条款的审核与确认。

除了引入专业评审外，此次试点的另一大亮点是，将数学成果的阐释工作纳入激励体系。此前孙宇晨奖明确，数学解答占总奖金的70%，Lean 形式化验证占 30%。而在本次进行试点的50道数学题中，数学解答占总奖金的 50%，Lean 形式化验证占 30%，符合要求的阐释与科普材料占 20%。P 与 NP 问题、黎曼猜想等百万美元奖金问题也在本次试点的50道难题中。

孙宇晨奖提出以“AI 时代的诺贝尔奖”为长期愿景，希望在传统学术评价机制之外，探索更加开放、形式化和机器可验证的科研激励方式。与 MathDB 的合作，意在让这一愿景先在50道题上接受实际检验。

50 道问题覆盖多项经典数学难题

本次与MathDB启动的试点共覆盖 50 道数学问题，并根据问题难度和研究价值设置四个奖励等级。

最高等级涉及多个当代数学领域最具代表性的开放问题，包括 P 与 NP 问题、黎曼猜想、杨—米尔斯存在性与质量间隙问题、霍奇猜想、全局朗兰兹函子性（Global Langlands functoriality）以及贝赫和斯维讷通—戴尔猜想（Birch and Swinnerton-Dyer Conjecture，以下简称BSD 猜想）等。

其中，P 与 NP 问题、黎曼猜想、杨—米尔斯存在性与质量间隙问题、霍奇猜想和 BSD 猜想均属于克雷数学研究所设立的“千禧年大奖难题”；全局朗兰兹函子性则是朗兰兹纲领中的重要研究方向之一。

完整题目列表、具体奖励金额、提交要求和评审流程将通过 MathDB 与孙宇晨奖官方渠道公布。所有奖励均须经过资格审核，并符合适用的反洗 钱、制裁及其他法律法规要求。

“AI 正在改变人类探索数学的速度，但光有速度不等于科学进步，”该奖项的创办者孙宇晨表示，“当下的关键契机，在于建立一种全新框架，让人类洞察与机器智能相辅相成，且绝不牺牲严谨性。与 MathDB 的合作将数学发现与机器可验证的证明纳入同一流程，我们相信这将为未来的科学探索树立更严谨的范式。”

从数学解答到形式化验证与知识阐释

MathDB 是一个面向数学研究的大型社区数据库，收录数学定义、定理、猜想和开放问题，并尝试将分散的数学知识进一步整理、关联和持续扩展。除传统数学内容外，平台还整合了 Lean 形式化和自动证明验证能力，使研究者能够围绕同一问题查看数学表述、研究材料、形式化证明及相关进展。

此次孙宇晨奖与MathDB 合作的 50 题试点，也在传统数学悬赏主要奖励最终解答的基础上，进一步将形式化验证与数学阐释纳入激励体系。

在 AI 加速参与数学研究的背景下，成果的正确性、可验证性和可理解性正变得愈发重要。此次 MathDB 试点尝试将数学发现、形式化验证与知识传播纳入同一流程，探索更适应 AI 时代科研协作的机制。

“解决一个基础数学问题，收获往往远不止于原问题的答案，” 余越表示，“过程中可能冒出意想不到的关联，带来强大的新工具，并开辟全新的研究方向，而这些进展的影响力能跨越世代和学科。”孙宇晨办公室认为，孙宇晨奖看重的正是这种探索精神——它让人们关注难题，支持迎难而上的研究者，也鼓励知识走向公众。“我们与孙宇晨奖合作，是因为我们都相信：以去中心化、严谨、可验证的方式做基础研究，能加速发现、加快科学进步，推动人类文明向前。”余越进一步补充。

孙宇晨奖方面表示，希望通过此次 50 题试点，在实际运行中检验这一机制，并进一步探索人类研究者、AI 系统与形式化证明工具协同参与科学发现的可能路径。

需要说明的是，上述 50%—30%—20% 的奖励分配机制仅适用于此次 MathDB 试点项目，具体奖励金额、资格要求、提交方式及评审流程，仍以各参评问题对应的正式条款以及 MathDB、孙宇晨奖官方发布的信息为准。