从科学研究到政策制定，从经济发展到社会治理，都离不开统计与数据科学的支持。“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”已蔚然成风。
据陈松蹊介绍，首届全国统计与数据科学联合会议的召开是为了聚集、展示全国统计与数据科学的研究成果和力量，推动与国家重大需求的对接，加强与工业界的交流合作。会议由中国现场统计研究会、概率统计学会、全国工业统计学教学研究会和中国商业统计学会联合发起，北京大学统计科学中心承办，涵盖近400个学术报告，约1650名与会者到场。
统计是大数据时代的基石
“当今的信息时代，数据已经成为一种重要资源，而统计与数据科学则为数据的收集、处理、分析和解释提供了强大的理论基础和方法。通过这些理论和方法，我们可以更好地挖掘数据中的信息，揭示数据背后的规律和趋势，从而推动科学研究的进步。”国务院参事鲜祖德在会上表示。
中国科学院院士，北京大学副校长张锦表示，作为数据资源开发的基石，统计与数据科学迎来了崭新的发展机遇。经济统计、风险管理、精算学、数理统计、卫生统计、大数据等研究方向的演变，极大地丰富和拓展了统计与数据科学的内涵和外延;在大气治理、机器学习、人工智能、金融经济、医疗卫生等多个领域，统计与数据科学为解决复杂问题提供了方案，扮演着不可或缺的角色。“统计与数据科学，既是学术研究的前沿领域，也越来越成为经济社会发展的重要支柱。”张锦说。
中国人民大学教授、原常务副校长袁卫在回顾统计学科发展历史后表示，世界也进入了大数据、数字化的新时代，这对统计学科无疑是重要机遇。
“在大数据时代，数据科学不仅与统计学有联系，而且与计算机科学、数学、人工智能等学科都有联系，数据科学已发展成为多学科交叉学科。”中国科学院院士、中国科学院数学与系统科学研究院研究员马志明表示，但同时，“大数据的海量和非结构特征也给统计学提出新的研究问题。”
在他看来，统计学科迫切需要建立大数据分析的统计学基础，为数据科学建立严谨的统计分析体系和计算基础。
为人工智能提供强大引擎
人工智能的突飞猛进，正在给统计这一传统学科带来全新的机遇和前景。
“没有概率统计理论与方法，没有数据科学，人工智能的智商可能几乎为零。”鲜祖德直言，人工智能的发展依靠海量数据，凭借统计概率等模型，进行深度学习，概率统计和数据科学与人工智能有着直接联系。
“健康大数据，政府大数据，人文大数据，经济金融大数据，生物大数据，科学大数据，工程大数据，网络大数据，它们渗透到我们生活和科学研究的方方面面。”普林斯顿大学Frederick L.Moore'18冠名金融讲座教授范剑青说，海量数据的挖掘催生了人工智能的发展，大数据为人工智能提供燃料和动力。
“过去十年，从围棋到机械臂、无人机管理、自动驾驶控制，我们亲眼见证了统计学习与优化决策的交融所产生的令人叹为观止的案例。从2012年卷积神经网络AlexNet赢得ImageNet图片识别比赛到如今的聊天机器人ChatGPT仅用了十年，发展之快令人难以置信。”范剑青感叹道，这些骄人成就背后的引擎是统计加工程，统计科学的作用无人质疑。
但与此同时，他坦陈，统计问题应该来自于社会，在试图解决社会问题的同时把它提炼成为统计理论和方法问题，这样的问题永远是重要的。
“统计学科的发展能否得到社会的承认，关键在于统计学家能否解决社会需求，能否作为一个‘科学的公使’，学会其它学科的语言，在解决统计问题的同时，帮助其它学科解决它们的问题。”范剑青强调，“我们的学科应该与时俱进，抓住科学发展和社会支持的脉点。以应用为背景，将其提炼成一个统计问题，用统计的思想解决这个问题，并用其它学科的语言，把我们的成果反馈给社会，这才是一门完美的统计与数据科学。”
(责任编辑：范晓婷)
