11月22日，“交叉之美——人工智能與數(shù)據(jù)科學(xué)專題研討會”在杭州市余杭區(qū)成功舉辦�；顒佑芍袊斯ぶ悄軐W(xué)會主辦，中國人工智能學(xué)會會士之家（杭州站）、CAAI教育工委會、杭州未來科技城（海創(chuàng)園）人才和金融服務(wù)中心、浙江大學(xué)人工智能教育教學(xué)研究中心聯(lián)合承辦，CCF YOCSEF 杭州協(xié)辦。近百位相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜�、企業(yè)從業(yè)者、高校師生及科研人員匯聚一堂，以“跨學(xué)科融合”為核心，探討AI與數(shù)據(jù)科學(xué)前沿動態(tài)、人才培養(yǎng)實踐及產(chǎn)業(yè)應(yīng)用新范式。

作為“2025新時代高校計算機教學(xué)改革與創(chuàng)新交流會”“中國人工智能學(xué)會AI前沿講習(xí)班第十五期”的重要組成部分，研討會搭建了學(xué)術(shù)與產(chǎn)業(yè)對接橋梁，兼具理論深度與實踐價值，凸顯“交叉融合”對社會經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動作用。

跨界聚智：錨定時代命題，搭建交流平臺

研討會由浙江大學(xué)計算機學(xué)院副教授、CCF YOCSEF 杭州主席況琨主持。他指出，數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能已從獨立學(xué)科走向深度融合，成為產(chǎn)業(yè)變革核心動力，但傳統(tǒng)“孤島式”培養(yǎng)模式難以適配需求，跨學(xué)科人才培養(yǎng)范式亟待構(gòu)建�！氨敬位顒又荚趨R聚多領(lǐng)域智慧，探索交叉創(chuàng)新路徑，為學(xué)術(shù)突破與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用凝聚共識�！�

當(dāng)前，AI與數(shù)據(jù)科學(xué)迎來發(fā)展關(guān)鍵期：機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)突破推動數(shù)據(jù)價值釋放，跨領(lǐng)域融合催生新場景，卻也對人才培養(yǎng)、科研范式提出挑戰(zhàn)。本次研討會正是對這一時代命題的回應(yīng)，為各方搭建了觀點碰撞與資源對接的平臺。

思想碰撞：前沿分享解構(gòu)交叉創(chuàng)新路徑

4位專家圍繞AI與數(shù)據(jù)科學(xué)融合，從理論、技術(shù)、應(yīng)用維度帶來深度報告，呈現(xiàn)了一場學(xué)術(shù)盛宴。

北京大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院賈金柱副教授以《真實數(shù)據(jù)科學(xué)》為切入點，解讀數(shù)據(jù)科學(xué)核心內(nèi)涵。該書由國際統(tǒng)計學(xué)家郁彬院士歷時30年撰寫，4位學(xué)者耗時一年翻譯，入選2025年11月科技生活類圖書銷售榜前20名。他提出PCS（可預(yù)測性、可計算性、穩(wěn)定性）原則，強調(diào)數(shù)據(jù)科學(xué)是計算機、統(tǒng)計與領(lǐng)域知識的交叉，需覆蓋問題制定、數(shù)據(jù)處理、分析、評估全生命周期，并通過互動探討數(shù)據(jù)清洗與劃分順序、無監(jiān)督學(xué)習(xí)可預(yù)測性等關(guān)鍵問題，引發(fā)思考。

浙江大學(xué)吳飛教授結(jié)合伯克利訪問經(jīng)歷，分享AI交叉特性。他以AlphaFold解決諾獎猜想、諾獎醫(yī)學(xué)獎與免疫細胞研究關(guān)聯(lián)為例，指出跨學(xué)科是突破科學(xué)難題的關(guān)鍵。提及伯克利《數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)》課程吸引1700名學(xué)生選修卻暴露學(xué)習(xí)挑戰(zhàn)，他強調(diào)跨學(xué)科人才培養(yǎng)的緊迫性。

賈金柱教授再次分享因果推斷領(lǐng)域最新研究——《Double Negative Control Approach for Optimal Treatment Regime Estimation》。針對精準醫(yī)療中觀察性數(shù)據(jù)的未觀測混雜因素難題，他提出“雙重陰性控制+廣義隨機森林”方案，經(jīng)高血壓真實數(shù)據(jù)驗證，風(fēng)險降低收益提升30%，為精準醫(yī)療落地提供新路徑。

浙江大學(xué)百人計劃研究員范鶴鶴提出“微觀人工智能”概念，將分子、材料、蛋白質(zhì)等微觀領(lǐng)域共性問題歸為AI獨立分支。他分析微觀數(shù)據(jù)特殊性，介紹通過改進卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Transformer適配蛋白質(zhì)分析、分子設(shè)計等場景，指出微觀AI核心是實現(xiàn)結(jié)構(gòu)智能理解與生成，有望推動藥物研發(fā)、材料創(chuàng)新突破。

浙江大學(xué)百人計劃研究員魏穎聚焦AI與科學(xué)計算交叉，指出科學(xué)數(shù)據(jù)增長與研究范式轉(zhuǎn)變推動AI在生物、化學(xué)、物理等領(lǐng)域應(yīng)用。以藥物設(shè)計為例，AI已參與靶點發(fā)現(xiàn)、化合物篩選、合成規(guī)劃等環(huán)節(jié)，通過強化學(xué)習(xí)、擴散模型實現(xiàn)分子生成合理性與性能保障。她強調(diào)，AI與科學(xué)計算融合需融入領(lǐng)域知識，注重結(jié)果可解釋性，才能推動科研創(chuàng)新。

思辨交鋒：聚焦核心關(guān)切，共繪發(fā)展藍圖

思辨環(huán)節(jié)圍繞三大議題展開，碰撞出璀璨的思想火花。

針對“可解釋性缺失下，數(shù)據(jù)科學(xué)是否淪為‘機器學(xué)習(xí)煉金術(shù)’”，吳飛認為可解釋性既是文化認同問題，也可通過數(shù)據(jù)科學(xué)方法自身破解；賈金柱結(jié)合PCS框架強調(diào)，算法需兼具穩(wěn)定性與可復(fù)現(xiàn)性，才能建立信任，不可僅追性能指標。

而在討論“工業(yè)界求落地、學(xué)術(shù)界追突破，是搭檔還是拖累”時，范鶴鶴提出，學(xué)術(shù)突破為產(chǎn)業(yè)提供創(chuàng)新可能，產(chǎn)業(yè)需求為學(xué)術(shù)指明方向，二者相輔相成；吳飛補充，大模型時代工業(yè)界具算力、數(shù)據(jù)優(yōu)勢，但學(xué)術(shù)界需堅守長期主義，聚焦核心技術(shù)突破；魏穎結(jié)合跨界經(jīng)歷建議，雙方應(yīng)找利益交叉點，通過合作實現(xiàn)共贏。

圍繞“AI+數(shù)據(jù)科學(xué)人才培養(yǎng)：‘雙劍合璧’還是‘知識縫合怪’”，吳飛指出需培養(yǎng)“AI+專業(yè)”復(fù)合型人才，高校應(yīng)調(diào)整課程體系；魏穎強調(diào)交叉培養(yǎng)需夯實數(shù)理基礎(chǔ)，避免“樣樣通卻不精”；另外兩位浙江大學(xué)百人研究員陳靜遠、蔣卓人建議聚焦真實領(lǐng)域問題，給予學(xué)生探索空間�；瘜W(xué)轉(zhuǎn)AI方向的袁濼添同學(xué)分享經(jīng)歷，認為AI與專業(yè)是賦能關(guān)系，交叉人才可“站在兩個巨人肩膀上”實現(xiàn)突破。

交叉賦能：凝聚共識，書寫發(fā)展新篇

研討會通過分享與思辨，明晰了AI與數(shù)據(jù)科學(xué)交叉融合的前沿方向與實踐路徑，為學(xué)術(shù)、產(chǎn)業(yè)、人才培養(yǎng)提供思路。與會者表示，跨學(xué)科是必然趨勢，未來需加強學(xué)術(shù)與產(chǎn)業(yè)對接，完善培養(yǎng)體系，推動技術(shù)與應(yīng)用深度融合。

中國人工智能學(xué)會相關(guān)負責(zé)人表示，將持續(xù)搭建高水平平臺，推動AI與數(shù)據(jù)科學(xué)融合向更深層次、更寬領(lǐng)域發(fā)展，為科技創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)升級、人才培養(yǎng)提供支撐。本次研討會的舉辦，不僅促進思想碰撞，更凝聚了交叉發(fā)展共識，未來將催生更多創(chuàng)新成果與復(fù)合型人才，為產(chǎn)業(yè)變革注入新動能。