文章导读
当传统统计遇上AI时代，清华顶尖学者如何重塑数据科学的未来？2025年清华大学统计与数据科学学科发展建设研讨会汇集刘军、陈松蹊等中美院士，首次披露学科建设三大突破方向：从5G极化码到用AI方法解偏微分方程，从统计期刊评价体系变革到AI数学基础研究，直指人工智能与统计方法深度融合的核心命题。这场思想碰撞不仅定义了交叉学科新范式，更揭示了数据科学驱动——想要把握未来十年技术风口，这篇深度研讨实录不容错过。
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11月29日，2025年清华大学统计与数据科学学科发展建设研讨会举行。会议汇聚全国统计与数据科学领域的多位顶尖学者，围绕学科前沿、人才培养、跨学科合作等展开深入交流探讨。
会议现场
美国国家科学院院士、清华大学兴华卓越讲席教授、统计与数据科学系主任刘军介绍了学科发展现状与未来规划，强调了学科建设在推动前沿科研与交叉融合中的重要意义。中国科学院院士、清华大学兴华讲席教授、数据科学交叉研究院院长陈松蹊围绕数据科学的交叉属性，展望了人工智能与统计方法在多个领域中的深度融合前景。清华大学统计与数据科学系副主任邓柯主持研讨会。
主旨报告环节，中国科学院院士、中国科学院应用数学研究所研究员马志明，美国国家工程院院士、香港中文大学（深圳）数据科学学院校长学勤讲座教授吴建福，中国科学院院士、西安交通大学教授、琶洲实验室（黄埔）主任徐宗本分别以“5G极化码与用AI方法解偏微分方程”“统计期刊的评价体系：从四大到十大”“AI的数学基础研究：发展趋势与核心问题”为题作分享。
邓柯、李东、侯琳、俞声等十余名青年教师分别汇报了各自研究方向与最新成果，并与参会专家展开深入探讨。
供稿：统计系
编辑：刘芳芳
审核：郭玲
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数据科学和AI结合确实是大势所趋 👍
这个研讨会阵容太强了，全是院士级别的大佬
希望统计学科能多关注医疗数据分析！