11月22日，“交叉之美——人工智能與數據科學專題研討會”在杭州市余杭區成功舉辦。活動由中國人工智能學會主辦，中國人工智能學會會士之家（杭州站）、CAAI教育工委會、杭州未來科技城（海創園）人才和金融服務中心、浙江大學人工智能教育教學研究中心聯合承辦，CCF YOCSEF 杭州協辦。近百位相關領域專家、企業從業者、高校師生及科研人員匯聚一堂，以“跨學科融合”為核心，探討AI與數據科學前沿動態、人才培養實踐及產業應用新范式。

作為“2025新時代高校計算機教學改革與創新交流會”“中國人工智能學會AI前沿講習班第十五期”的重要組成部分，研討會搭建了學術與產業對接橋梁，兼具理論深度與實踐價值，凸顯“交叉融合”對社會經濟產業變革的核心驅動作用。

跨界聚智：錨定時代命題，搭建交流平臺

研討會由浙江大學計算機學院副教授、CCF YOCSEF 杭州主席況琨主持。他指出，數據科學與人工智能已從獨立學科走向深度融合，成為產業變革核心動力，但傳統“孤島式”培養模式難以適配需求，跨學科人才培養范式亟待構建。“本次活動旨在匯聚多領域智慧，探索交叉創新路徑，為學術突破與產業應用凝聚共識。”

當前，AI與數據科學迎來發展關鍵期：機器學習、深度學習突破推動數據價值釋放，跨領域融合催生新場景，卻也對人才培養、科研范式提出挑戰。本次研討會正是對這一時代命題的回應，為各方搭建了觀點碰撞與資源對接的平臺。

思想碰撞：前沿分享解構交叉創新路徑

4位專家圍繞AI與數據科學融合，從理論、技術、應用維度帶來深度報告，呈現了一場學術盛宴。

北京大學公共衛生學院賈金柱副教授以《真實數據科學》為切入點，解讀數據科學核心內涵。該書由國際統計學家郁彬院士歷時30年撰寫，4位學者耗時一年翻譯，入選2025年11月科技生活類圖書銷售榜前20名。他提出PCS（可預測性、可計算性、穩定性）原則，強調數據科學是計算機、統計與領域知識的交叉，需覆蓋問題制定、數據處理、分析、評估全生命周期，并通過互動探討數據清洗與劃分順序、無監督學習可預測性等關鍵問題，引發思考。

浙江大學吳飛教授結合伯克利訪問經歷，分享AI交叉特性。他以AlphaFold解決諾獎猜想、諾獎醫學獎與免疫細胞研究關聯為例，指出跨學科是突破科學難題的關鍵。提及伯克利《數據科學基礎》課程吸引1700名學生選修卻暴露學習挑戰，他強調跨學科人才培養的緊迫性。

賈金柱教授再次分享因果推斷領域最新研究——《Double Negative Control Approach for Optimal Treatment Regime Estimation》。針對精準醫療中觀察性數據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，經高血壓真實數據驗證，風險降低收益提升30%，為精準醫療落地提供新路徑。

浙江大學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、蛋白質等微觀領域共性問題歸為AI獨立分支。他分析微觀數據特殊性，介紹通過改進卷積神經網絡、Transformer適配蛋白質分析、分子設計等場景，指出微觀AI核心是實現結構智能理解與生成，有望推動藥物研發、材料創新突破。

浙江大學百人計劃研究員魏穎聚焦AI與科學計算交叉，指出科學數據增長與研究范式轉變推動AI在生物、化學、物理等領域應用。以藥物設計為例，AI已參與靶點發現、化合物篩選、合成規劃等環節，通過強化學習、擴散模型實現分子生成合理性與性能保障。她強調，AI與科學計算融合需融入領域知識，注重結果可解釋性，才能推動科研創新。

思辨交鋒：聚焦核心關切，共繪發展藍圖

思辨環節圍繞三大議題展開，碰撞出璀璨的思想火花。

針對“可解釋性缺失下，數據科學是否淪為‘機器學習煉金術’”，吳飛認為可解釋性既是文化認同問題，也可通過數據科學方法自身破解；賈金柱結合PCS框架強調，算法需兼具穩定性與可復現性，才能建立信任，不可僅追性能指標。

而在討論“工業界求落地、學術界追突破，是搭檔還是拖累”時，范鶴鶴提出，學術突破為產業提供創新可能，產業需求為學術指明方向，二者相輔相成；吳飛補充，大模型時代工業界具有算力、數據優勢，但學術界需堅守長期主義，聚焦核心技術突破；魏穎結合跨界經歷建議，雙方應找利益交叉點，通過合作實現共贏。

圍繞“AI+數據科學人才培養：‘雙劍合璧’還是‘知識縫合怪’”，吳飛指出需培養“AI+專業”復合型人才，高校應調整課程體系；魏穎強調交叉培養需夯實數理基礎，避免“樣樣通卻不精”；另外兩位浙江大學百人研究員陳靜遠、蔣卓人建議聚焦真實領域問題，給予學生探索空間。化學轉AI方向的袁濼添同學分享經歷，認為AI與專業是賦能關系，交叉人才可“站在兩個巨人肩膀上”實現突破。

交叉賦能：凝聚共識，書寫發展新篇

研討會通過分享與思辨，明晰了AI與數據科學交叉融合的前沿方向與實踐路徑，為學術、產業、人才培養提供思路。與會者表示，跨學科是必然趨勢，未來需加強學術與產業對接，完善培養體系，推動技術與應用深度融合。

中國人工智能學會相關負責人表示，將持續搭建高水平平臺，推動AI與數據科學融合向更深層次、更寬領域發展，為科技創新、產業升級、人才培養提供支撐。本次研討會的舉辦，不僅促進思想碰撞，更凝聚了交叉發展共識，未來將造就更多創新成果與復合型人才，為產業變革注入新動能。