在浦江创新论坛上，学者认为AI在数学领域率先突破并不意外，因为数学是严密自洽的逻辑体系，形式化验证将推理转化为可机械验证的符号系统，使证明成为规则空间中的搜索问题，计算机优势明显。
但AI无法穿透所有复杂性壁垒，面对“P与NP”等难题仍难单凭蛮力攻克。
生命科学与材料科学尚未迎来关键突破，核心困境在于测量与验证：AlphaFold依赖大量三维原子坐标数据，而单细胞测序等领域表征极浅层，不少AI生物学研究陷入“大炮打蚊子”困局，材料从理论设计到工业合成动辄数十年。
深势科技张林峰指出数字世界与物理世界存在巨大代差，呼吁构建统一形式化语言描述科学底层逻辑，并提醒AI正冲击传统科研评价机制，挤压年轻学者生存空间。