1月9日至11日，2026深圳数学优化与智能计算研讨会在深圳北理莫斯科大学主楼1303会议室圆满落幕。本次研讨会由中国运筹学会数学与智能分会和莫大-北理工-深北莫应用数学联合研究中心联合主办，深圳北理莫斯科大学承办，聚焦数学优化与智能计算领域的理论创新、方法突破及多学科交叉产业应用，吸引了来自中国科学院大学、北京大学、中山大学、国防科技大学、华为基础研究院等数十家科研院所、高校及企业的专家学者参会，构建了一场高水平、深层次的学术交流盛宴。

       开幕式上，中国科学院大学讲席教授、中国工业与应用数学学会常务理事、中国运筹学会副理事长、中国运筹学会数学与智能分会理事长郭田德教授发表开幕致辞。他首先表达了对本次研讨会顺利举办的欣喜之情，高度评价此次会议为领域内专家学者搭建了优质的交流平台，尤其为青年科研人员提供了学习前沿、对接资源的宝贵契机。在致辞中，郭田德教授重点寄语现场青年学者，他鼓励青年学者主动把握国家大力支持青年科技人才发展的政策机遇，积极投身科研项目申报，勇敢挑战前沿课题，锤炼科研能力、实现学术成长。他谈到，当前国家不断深化人才体制机制改革，为青年科研人员“松绑赋能”，打破职称、学历等限制，扩大青年项目资助覆盖面，这为青年一代脱颖而出创造了良好环境，希望大家珍惜机遇、找准方向，以“十年磨一剑”的韧劲深耕研究，在数学优化与智能计算领域书写青春篇章。

       会议设置特邀报告、专题报告及学科发展战略论坛三大核心板块，全方位覆盖领域核心方向与前沿动态。来自北京大学的文再文教授、中山大学的王晓教授、国防科技大学的王红霞教授、北京理工大学的李庆娜教授、深圳北理莫斯科大学的Ovanes Petrosian教授以及华为基础研究院的高杰星专家等知名学者和行业精英，分别围绕“ODE-based Learning to Optimize”“非凸随机等式约束优化的精确罚函数方法”“核最优隐式神经表示的学习输入编码”“阻尼机械系统中的最优粘性快速算法”“人工智能中的优化算法”等前沿主题分享研究成果，带来了兼具理论深度与应用广度的学术洞见。

      专题报告阶段，参会学者围绕非凸优化、随机搜索算法、物理层安全中的鲁棒优化等细分方向展开深入交流，十余场报告聚焦领域关键科学问题与技术瓶颈。报告后的互动环节中，学者们各抒己见、热烈研讨，围绕模型构建的合理性、算法优化的效率提升、成果转化的路径探索等难点问题交换思路，有效促进了学术思想的碰撞与科研经验的分享。会议期间还组织了集体合影、数学学科发展战略论坛等活动，为参会者搭建了多元化的交流平台，进一步凝聚了领域发展共识。

       作为一次聚焦前沿、注重实效的学术交流活动，本次研讨会不仅系统梳理了数学优化与智能计算领域的最新研究进展，更搭建了稳定的跨机构、跨行业合作桥梁，为后续学术协作与成果转化奠定了良好基础。参会学者纷纷表示，通过会议收获了宝贵的学术启发与合作机遇，将把交流成果融入后续研究，持续推动领域理论创新与实践应用。