中国科学院院士、清华大学讲席教授陈松蹊在2025中国国际大数据产业博览会期间接受财联社记者采访时，围绕统计学与人工智能的关系、数据科学的发展路径以及高质量数据构建等议题发表了重要观点。他指出，在当前智能时代，海量数据已成为推动各行业发展的核心动力，而统计学作为数据科学的基础，在不同领域的数据应用中具有高度共性与串联作用。
陈松蹊以实际研究为例，说明统计学方法的广泛适用性。在大气环境领域，其团队借助密集监测站点的空气质量数据（如PM10、PM2.5、二氧化硫等）成功溯源沙尘暴的动态变化；在医疗健康方面，团队发现脑电图数据在癫痫诊疗中具有关键意义，并进一步揭示沙尘暴数据与癫痫发作数据虽属不同领域，却在统计层面存在可分析的共性。这一发现凸显了统计学作为跨学科研究基础工具的重要价值。
在谈及统计学与人工智能的关系时，陈松蹊强调二者既紧密关联又功能互补。两者均以数据为建模基础，但人工智能模型（如深度学习网络）表示能力更强，而统计学不仅能提供参数估计，还可对结果的不确定性进行量化，例如通过置信区间等方法评估推断的可靠性。目前，清华大学统计与数据科学系正致力于人工智能的统计学基础研究，重点攻关模型不确定性的度量问题，以提高人工智能结果的可解释性与实用性。
针对实际应用，陈松蹊提出一项务实建议：鉴于大模型训练成本高昂，且并非所有问题均需复杂模型解决，企业或行业可优先采用统计模型，再依据实际需求逐步引入卷积神经网络（CNN）等高级人工智能方法。他进一步指出，高质量数据集的构建是数据应用中的关键环节，需紧密结合具体场景进行开发、维护与迭代。目前，其团队正在推进西太平洋高质量海洋数据集的建设，已在多项指标上达到甚至超越国际水平，展现出中国在数据资源自主构建与学理创新方面的前沿实力。
陈松蹊还特别关注到数据分析人才的培养与数据隐私保护问题。随着数据科学在政府、商业、医疗、工程等领域的深入应用，具备统计学与领域知识结合能力的复合型人才缺口日益显著。为应对这一挑战，清华大学于2024年7月成立统计与数据科学系，着力建设核心课程与教材体系，加强拔尖创新人才的培养。在隐私计算方面，学界普遍采用的差分隐私技术虽能通过加噪保护隐私，但噪声强度与数据效用之间存在固有矛盾。陈松蹊团队提出了一种基于统计科学的一次性加噪算法（实际经两次加噪处理），该算法仅需公开噪声分布即可广泛适用，并能有效应对非光滑目标函数等复杂场景，在隐私保护与数据可用性之间寻求更优平衡。
陈松蹊的观点从方法论、应用路径与资源建设三个维度，深入阐述了统计学在智能时代的核心地位与发展方向，为中国在数据科学与人工智能领域的自主创新与人才培养提供了重要思路。
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