4 月 21 日下午，武汉大学数学与统计学院成功举办 “人工智能背景下统计学学科发展研讨会”。来自中国人民大学、中国科学技术大学、复旦大学、上海交通大学等二十余所高校的统计学与人工智能领域权威专家、学者齐聚珞珈山，围绕 “AI 时代统计学学科的创新发展” 展开深度研讨，为学科建设问诊把脉、谋划蓝图。武汉大学弘毅客座讲席教授林华珍、学院院长范辉军、统计学科骨干教师及学校相关职能部门负责人参会，共同推动统计学与人工智能的深度融合与协同创新。

大咖云集：共话学科发展新机遇

会议由统计学教研室刘妍岩教授主持。范辉军院长在欢迎致辞中指出，人工智能作为新一轮科技革命的核心驱动力，正重塑统计学的学科边界与发展范式。统计学作为 AI 的底层理论支撑，在算法优化、高维数据建模、因果推断等领域发挥着不可替代的作用；同时，AI 技术的迭代也为统计学在医疗健康、金融风控、生物信息等交叉领域开辟了全新应用场景。他强调，面对 “数据科学革命” 的机遇与挑战，武汉大学统计学学科需以 “交叉融合” 为突破口，在理论创新、人才培养、社会服务上精准发力，打造具有武大特色的统计学学科生态。

数学与统计学院副院长刘伟教授从学科历史沿革、师资队伍、科研平台、人才培养体系等维度全面介绍了武汉大学统计学学科现状，重点阐述了在数理统计、生物统计、金融统计等优势方向的建设成果，以及在 AI 时代面临的学科交叉深度不足、高端人才储备等挑战。统计学教研室刘莉副教授详细解读了统计学科的特点及应用优势，为与会者呈现了统计学的独特魅力与广阔前景。

思想碰撞：凝聚学科建设新共识

在专家研讨环节，与会学者围绕 与会专家们围绕“武汉大学统计学学科发展”这一主题展开热烈讨论，在学科发展方向、师资队伍建设、人才引进、办学规模和博士生培养等各个方面进行了充分的交流。林华珍教授最后指出，一方面，统计学可为人工智能的算法优化、数据处理等奠定了坚实理论基础，其应用场景横跨医疗、金融、科研诸多领域，助力解决复杂现实问题，凸显应用价值；另一方面，深度学习、强化学习等人工智能方法为高维数据处理、复杂模型构建提供新思路，推动统计学从理论到应用全方位创新发展。人事部、发展规划与学科建设办公室和研究生院相关负责人对专家们提出的各类问题和建议进行了回应并对学校的相关政策进行了解读。

未来展望：锚定统计学学科发展方向

会议最后达成多项共识，形成了一系列关于学科建设、人才引进、人才培养、科研合作的具体建议。与会者一致认为，统计学需主动拥抱人工智能，不断拓展边界、深化内涵，以更强有力的理论支撑和创新成果，迎接新时代挑战。

此次探讨会的成功举办，为武汉大学统计学学科在 AI 时代的发展明确了 “交叉融合、应用导向、开放创新” 的战略路径。未来，学院将整合多方资源，加速推进统计学与人工智能的深度融合，努力建设国内领先、国际一流的统计学学科，为学校“双一流”建设和世界高水平大学建设贡献力量。

（通讯员：刘伟、邓世容 摄影： 刘伟）