“我是一个爱折腾的人，更喜欢追逐那些需要够一够才能得到的东西。”
他是一个爱折腾的人，偏爱摘取那些更遥远的果实；他是一个乐观主义者，在AI以前所未有的速度重塑研究范式之际，仍以开放包容的态度拥抱未来。
从国际数学竞赛金牌得主却坦言“没那么坚定”要学数学的少年，到国外留学工作十余年，在动力系统方向上做出突出贡献的青年数学家，复旦大学数学科学学院长聘副教授、相辉研究院相辉青年学者李嘉伦，始终以自己的节奏，在混沌的系统中找寻秩序。日前，他刚刚入选2026年度的亚洲青年科学家基金项目研究员。
从“不那么坚定”到“命中注定”
李嘉伦与数学的结缘，似乎不像那些从小就热爱的科学家故事。中学时期，他在各类数学竞赛中发掘了自己的天赋，并在高二时被保送至清华大学数学专业，但说起这段经历，他坦言，成就感更多来自“比别人更会做题”，“那时更多是因为天赋而非喜欢，也没有那么坚定以后一定要研究数学。”
进入大学后，没有了长期竞赛的紧张感。他跑去上生态学的课、参加野营活动，尝试了许多数学之外的可能。但当他接触到高年级的数学专业课后，以前那股钻研的动力似乎又回来了。“我是一个爱折腾的人，更喜欢追逐那些需要够一够才能得到的东西。”于是，他在大一就学大二的课，越难的内容，他反而越觉得有劲。
大三下学期，李嘉伦前往巴黎高等师范学院进行交换，那里汇聚了来自世界各地的数学天才。彼时，他的法语一般，听不懂老师讲课就用“笨办法”，把板书全部抄下来，回去再自己琢磨。“虽然听不懂，但我学得很开心，因为他们教的东西足够难，上课节奏也很快，很有爽感。”
在这个高手如云的环境下，李嘉伦还是产生了危机感。“其实就是考试考不过人家。”他笑称。几次考试后他决定找导师辅导，也正是这个决定，把他带上了基础数学研究的道路。
李嘉伦的导师深谙“费曼学习法”，教导学生的主要方式是让学生阅读论文后进行讲解。第一篇文章，李嘉伦花了几个月的时间才读完。这是一篇上世纪八十年代动力系统领域的经典文章，十分晦涩难懂，“但是读懂后确实很有成就感，也让我再一次发现了基础数学的美妙之处。”正是这段经历，将李嘉伦拉回了数学研究的正轨，“所以我很感激我的导师，没有他我不一定会做科研。”
博士答辩后，李嘉伦与导师（右二）及其他专家的合影
2014年，本科毕业的李嘉伦留在法国继续学习，并在2019年获波尔多大学数学专业博士学位。此后，他又在苏黎世大学从事博士后研究，2023年进入法国国家科学研究中心任职，沿着动力系统的方向一路深耕。曾经那个“不那么坚定”要学数学的少年，似乎命中注定走上了这条路。
打破知识边界
在问题的迁徙中寻找答案
博士期间，李嘉伦完成了一项名为“分形测度的傅里叶衰减”的工作。他用一个光学现象来类比：一束光照在一个很多孔洞的板子上，背后出现一个光斑；如果洞的排列接近某种分形结构，光斑中心会很亮，边缘则很快暗下去。这就是傅里叶衰减在物理世界里的影子，而他的创新之处，正在于将看似不搭界的知识联系起来，通过引入概率论中的“更新定理”，证明了傅里叶衰减。
一开始，李嘉伦想解决那篇八十年代文章的遗留难题，但实际操作起来实在困难，便在导师的建议下把课题转换到“矩阵的随机乘积”这一相似方向进行研究，却依然数月无突破。正当他苦恼时，偶然看到一篇文章指出，该问题可转换为测度的傅里叶衰减，于是问题进一步转化，李嘉伦瞄准“非阿基米德域”，化连续为离散，以减少技术上的困难，专注于实现想法本身。
博士答辩时，李嘉伦讲解自己证明的定理
就这样，课题被不断迁移、类比、转化，直到最后成为了他在博士期间的主要工作。而那个最初的课题，他也没有放弃。
在苏黎世做博后期间，他与合作者完成了双曲流形上的测地流的指数混合。通俗来说，就是在一个像薯片一样弯曲的空间里，粒子沿着最短路径运动，计算系统多快会“忘记”初始状态。项目最初，他们尝试了几个月，却在推广到一般情况时受阻，直到华人女数学家杨丽笙在上世纪发表的一篇文章为他们提供了新的线索，堵点才慢慢被疏通。
但在“临门一脚”时，新的困境再次出现。他们构造的离散编码系统比原系统还大，相关文献都忽略了这个问题。“当时一度陷入自我怀疑，难道做了这么久，就差最后一步了还是搞不出来吗？”那时候，他想起自己的导师说的一句话：“如果没有找到反例，那就是可以被证明出来的。”最终，在一次次尝试中，他们在体积无限几何有限的条件下，完整证明了测地流的指数混合性。
2026年1月，李嘉伦参加华人数学家大会并作报告
博后出站后，李嘉伦回到法国，在法国国家科学研究院与巴黎综合理工学院担任副研究员。这期间，他广泛涉猎其他相关领域的知识，收获了不一样的研究视野。每当有人问“这些研究有什么价值”时，李嘉伦总笑着说，基础数学的价值或许不在于立刻造出什么，而在于它发展的语言和工具是一切科学的基础，“好的研究总会在某一天用得上。”
李嘉伦办公室的书柜一角
这种想法，与相辉研究院追求“无用之用”，鼓励长周期、高价值的研究理念不谋而合。2025年9月，一直想要回国的李嘉伦加入复旦大学，担任数学科学学院长聘副教授，同时受聘为相辉青年学者。“在复旦，我可以沉下心来，真正去摘那些比较重要的、遥远一点的果子。”
迷茫混沌期
他坚信“未来总有新出路”
每天早上，习惯早睡早起的李嘉伦早早骑车来到校园，开始一天的工作。他的办公室里挂着两块黑板，这是他整理思路的有力工具。每当思考累了，他就去校园里散散步，周末休息时去打拳、攀岩，换个思绪再重新出发。数学家的研究方式就是如此简单朴素，但这种研究范式，却正在受到AI的冲击。
李嘉伦在岩馆攀岩
今年5月，OpenAI解决了困扰数学界80年的“平面单位距离猜想”（Erdős Unit Distance Problem），数学界为之震动。李嘉伦坦言，这几个月，AI在数学领域的进展让他陷入迷茫，“以往科学家花了几个月甚至几年的研究，AI顷刻间就能给出正确的证明。”这种转变，让他开始思考人类数学科研的价值，“做科研的方式得变，但是具体怎么变，还没有定数”。
他注意到，数学界过去更关注“谁能把问题做出来”，而把知识沉淀整理、写进教科书的工作价值则长期被忽视。“解题是一个很快乐的过程，AI能直接部分替代这个过程，却始终无法代替人思考。”只有人将这些经典问题进行抽象整理，人类科学才能继续往前进展，“或许在AI时代，这些工作的价值会被拔高。”
作为一名导师，李嘉伦也肩负着为下一代“传道授业解惑”的责任。他沿袭了自己导师的教学方式，让学生给他讲解论文，如果讲不清楚就说明没真懂，“数学很讲究严谨性和逻辑性，差不多懂了和真懂了，差得很远。”
面向未来，李嘉伦主要关注的是动力系统中的分形维数问题，他希望在“卡普兰-约克猜想”上，做出一点自己的贡献。谈起这个难题，他眼睛里依然闪着年轻人特有的光。这位正处于迷茫混沌期的数学家，依然选择相信未来，“走出小圈子，去学不同的东西，与不同的人交流，未来总归是光明的。”
