信息来源：数学学院公众号 发布日期：2026年9月8日

为培养具有“胸怀天下”情怀和全球胜任力的高层次国际化人才，进一步拓展学生国际视野，深入了解世界一流高校数学学科及相关行业的发展前沿，2026年9月1日至6日，中国人民大学数学学院、财政金融学院和高瓴人工智能学院共9名师生赴新加坡，开展为期6天的交流学习活动。

本次交流以“数智未来·世界一流数学前沿对话”为主题，围绕数学、人工智能、金融科技与城市治理等领域，通过走访国际知名高校、量化投资机构和城市规划机构，与高校师生、金融科技从业者及城市规划领域专业人士开展面对面交流。活动引导同学们关注国际学术前沿和行业发展趋势，深入思考数学与人工智能、金融科技、城市治理等领域的交叉融合，在拓展国际视野的同时进一步明确自身的学习目标与未来发展方向。

一、走进量化金融前沿，探索数学赋能产业实践

9月2日，师生一行前往量化投资公司Qube Research & Technologies（QRT）参观交流。QRT相关工作人员详细介绍了公司发展历程和业务领域，并围绕人才招聘、岗位设置、能力要求和职业发展等同学们关心的问题进行了分享。通过此次交流，同学们进一步了解了数学、统计学、计算机科学等学科知识在量化金融领域中的重要作用，对量化投资行业及其人才需求形成了更加直观、深入的认识。

交流期间，QRT还邀请一位刚加入公司的数学博士分享从博士阶段学术训练到进入量化投资行业工作的个人经历，以亲身经历展现数学专业学习与金融科技产业实践之间的紧密联系。同学们围绕博士阶段的学习与科研、职业选择以及进入产业界后的工作体验等进行积极提问，并与相关人员进行了深入交流。

此次参访让同学们认识到，数学不仅是构建理论体系、探索客观规律的重要基础学科，也正在人工智能、量化金融等新兴领域展现出广阔的应用前景。数学专业的理论训练能够通过数学建模、统计分析、算法设计与数据计算等方式与产业实践紧密结合，为解决复杂现实问题提供重要支撑，同时为同学们了解数学学科的多元发展路径、思考未来学业与职业规划提供了新的视角。

二、走进新加坡国立大学，开展国际学术交流

9月3日至4日，师生一行来到新加坡国立大学（NUS），开展学术讲座、师生交流和校园参观等活动，近距离感受世界一流大学的学术氛围和国际化人才培养模式。

交流期间，张磊教授和蔡振宁教授分别作题为“Trustworthy Mathematical Agents”和“Quantum Computing and Quantum Error Correction”的学术报告，围绕数学智能体、可信人工智能、量子计算与量子纠错等前沿问题展开介绍。报告将数学基础理论与人工智能、量子信息等新兴领域相联系，引导同学们思考新技术快速发展的背景下数学学科所面临的新机遇与新挑战。

随后，王飞老师和蔡振宁教授分别介绍了新加坡国立大学理学院数学系暑期项目以及硕士、博士项目的培养情况，围绕项目设置、培养模式、申请要求和学生发展等方面进行了详细介绍，为同学们了解海外高校的数学人才培养体系提供了参考。

在师生交流环节，同学们结合自身学习和研究方向介绍专业背景，并围绕“AI for Math”和“Math for AI”等前沿方向与NUS师生展开讨论。大家就数学理论如何支撑人工智能发展、人工智能如何赋能数学研究、以及人工智能快速发展的背景下，数学专业学生应如何提升自身能力等问题进行了深入交流。

除学术活动外，师生一行还参观了NUS博物馆、Utown大学城等校园设施，从校园环境、教学空间和学生生活等方面感受新加坡国立大学的办学特色和国际化校园文化。通过沉浸式校园体验，同学们对海外高校的学习、科研与生活模式有了更加直观的认识。

三、走近滨海湾与城市规划，感受新加坡城市发展实践

在新加坡期间，同学们走进新加坡城市规划馆，系统了解新加坡作为城市国家，在土地资源有限的条件下如何统筹土地利用、公共交通、住房建设和生态环境等方面的发展，进一步认识城市规划与公共治理之间的紧密联系。同时，还参与了International Built Environment Week（IBEW）相关活动，通过现场参观与交流，进一步了解新加坡在城市建设、建筑环境和可持续发展等方面的实践与探索。

此外，师生还前往滨海湾、鱼尾狮公园、牛车水等地开展实地参访，感受新加坡多元融合的城市空间与文化景观。现代城市景观与历史文化街区相互交融，不同文化背景的人群和谐共处，使同学们对新加坡城市规划理念、发展模式及其背后的社会文化有了更加直观的认识。

围绕城市治理主题，同学们结合交流期间的所见所闻开展专题讨论，并分组围绕城市规划、公共服务、数字化治理和城市可持续发展等问题进行深入思考，完成城市治理专题报告。通过实地调研与专题分析，同学们尝试将课堂所学与真实城市案例相结合，在观察和分析新加坡城市发展实践的过程中，进一步思考数学、数据分析与现代城市治理之间的联系，提升运用专业知识分析现实问题的能力。

学生感悟

数学学院2023级本科生 许家淼

此次新加坡之行让我对数学的学习和应用有了更加具体的认识。参访量化投资机构Qube Research & Technologies时，我直观感受到数学、统计与计算方法在金融实践中的应用。课堂中学习的数学知识在真实的量化研究场景中有了更加具体的呈现，也让我认识到扎实的数学基础是进一步开展跨学科学习的重要支撑。

在新加坡国立大学数学系的交流中，两位老师分别介绍了基础数学和应用数学领域的研究工作。我得以接触不同方向的研究问题，也对数学研究的具体面貌有了更直观的了解。与老师和同学的交流则让我意识到，数学学习不仅需要扎实掌握基础知识，也需要保持对不同问题和研究方向的探索。

除了专业学习，此次校园参访和城市文化体验也让我感受到新加坡多元的社会与学术环境。对我而言，这次经历更重要的收获是对未来学习方向有了新的思考。在数学与经济、金融等交叉领域的研究中，我希望继续夯实数学基础，同时主动寻找数学知识与实际问题结合的可能。

数学学院2024级本科生 崔恩赫

这次新加坡之行让我第一次如此近距离地感受到不同学术环境中的数学研究与人才培养。从新加坡国立大学的交流学习，到与老师、同学围绕数学前沿问题展开讨论，我逐渐意识到，数学并不是一套封闭于课本和课堂中的知识体系，而是一种不断与计算机、人工智能以及其他学科发生联系的思维方式。尤其是在接触不同研究方向和学术路径的过程中，我对自己未来想学习什么、研究什么，也有了比以往更加具体的认识。

课堂之外，新加坡这座城市本身同样给我留下了很深的印象。短短几天里，我们既看到了高度国际化的大学与科研环境，也在城市行走和交流中体会到多元文化共存的社会氛围。对我而言，这次交流最重要的收获或许并不只是了解了几个新的数学问题，而是看到了一种更加广阔的可能性：数学学习可以通向不同的学科、不同的国家和不同的问题。带着这种新的视野重新回到日常学习中，我也更期待在今后的学习和科研中，真正找到属于自己的问题，并一步步走得更远。

高瓴人工智能学院2024级本科生 闫佳浩

此次新加坡交流让我有机会走出熟悉的课堂，了解数学在不同研究领域和实际工作中的应用，也让我对今后的学习有了更具体的思考。

在QRT参访和新加坡国立大学的专题讲座中，我最关注的是数学知识如何用于分析真实问题。平时学习时，我们更多关心一道题如何求解、一个定理如何证明，而在实际应用中，如何提出问题、选择模型，以及判断结果是否合理，同样需要认真思考。这让我意识到，学好理论之外，还需要通过编程和实践，加深对数学方法的理解。

“数学+”前沿讲座和师生交流也为我打开了一些新的学习方向。面对尚不熟悉的研究内容，短时间内很难理解所有细节，但了解一个领域在研究什么、为什么值得研究，本身就很有收获。它能帮助我带着问题回到日常学习中，重新认识基础课程的作用，也提醒我在接触新方向时多一些耐心和主动性。

此外，城市参访让我开始留意交通、公共空间与城市服务背后可能涉及的数学问题。此次交流的收获，既来自讲座和讨论，也来自观察周围环境时多问的一句“为什么”。回到学校后，我希望继续夯实基础，把交流中产生的兴趣转化为具体的实践，逐步找到自己愿意深入探索的方向。

财政金融学院2024级本科生 张蕴朗

这次新加坡参访让我印象非常深刻。在城市规划博物馆中，我通过城市模型、规划展板和互动展示，更直观地看到新加坡如何在有限的土地上安排住宅、交通、商业区和绿地。看到不同区域之间规划得如此紧密而有秩序，我真正感受到城市发展背后需要长期、细致的设计，也让我开始思考规划与居民生活之间的关系。在NUS，我感受到了与国内不同的大学学习生活体验。在量化机构QRT的参访中，我了解到量化在ai背景下的发展前景，对行业有更进一步的了解。整次参访让我开阔了视野，也让我更加认识到跨学科学习、独立思考和实践探索的重要性。

结语

从量化投资公司到世界一流大学，从数学与人工智能前沿到城市规划与公共治理，此次“人者无疆”交流活动打破了单一学科和课堂学习的边界，为同学们提供了观察世界、了解行业、感知学术前沿的多元视角。

通过与高校学者、行业从业者和城市规划领域专业人士的面对面交流，同学们进一步认识到，数学既是探索科学规律、推动科技创新的重要基础，也是连接人工智能、金融科技和现代城市治理等领域的重要桥梁。此次交流不仅拓展了同学们的国际视野，也促使大家立足自身专业背景，思考数学学习与科技创新、社会需求之间的联系，在交流互鉴中进一步明确未来的学习方向与发展目标。

未来，中国人民大学数学学院将继续依托“人者无疆”项目，拓展国际交流平台，深化数学与人工智能、金融科技等交叉领域的交流合作，引导学生走出校园、走向世界，在不同文化、学科和发展模式的交流互鉴中拓宽学术视野、提升全球胜任力，努力培养具有扎实数学基础、宽广国际视野和创新精神的高层次人才。