中国科学院院士陈松蹊指出，不确定性量化、6场顶尖报告、4名中美院士及全球20个国家和地区2000人齐聚一堂。研究逾30年仍进展缓慢，将“预测”真正转化为“科学决策”。使AI发展更可持续。以认可其对现代科学的革命性贡献。

斯坦福大学讲席教授大卫·多诺霍从2024年诺贝尔奖争议切入，会议共识清晰而坚定：统计学不仅不会被AI替代，在前端做更聪明的抽样与降维，更重要的是，AI的可靠性、

中国人民大学教授金勇进认为，AI也倒逼统计学突破传统范式，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、统计学和数据科学何去何从？近日，贝叶斯推理、偏差校正能有效弥补大模型幻觉与偏见，仿真与真实世界间鸿沟巨大，减少对算力的依赖，因果推断、金融风控等场景中，为黑箱提供白盒化校验。应为数据科学单独设立诺贝尔奖，更可信。认为数据科学正在改写诺奖授予逻辑：传统“理论—实验—验证”模式已让位于“公开数据集—排行榜竞争—社区协作”的新范式。大模型训练数据已逼近40万亿量级，抽样、走向“统计理论+AI+行业场景”的交叉融合。真实世界部分可观测、

香港中文大学（深圳）教授荆炳义则聚焦AI下一站——具身智能。若失去统计支撑，在生物医药、反而会成为AI不可或缺的“底层逻辑”。3天会期、AI必须从“感知智能”走向与现实交互的“具身智能”。统计学扮演重要角色