11月22日，“交叉之美——人工智能与数据科学专题研讨会”在杭州市余杭区成功举办。活动由中国人工智能学会主办，中国人工智能学会会士之家（杭州站）、CAAI教育工委会、杭州未来科技城（海创园）人才和金融服务中心、浙江大学人工智能教育教学研究中心联合承办，CCF YOCSEF 杭州协办。近百位相关领域专家、企业从业者、高校师生及科研人员汇聚一堂，以“跨学科融合”为核心，探讨AI与数据科学前沿动态、人才培养实践及产业应用新范式。

作为“2025新时代高校计算机教学改革与创新交流会”“中国人工智能学会AI前沿讲习班第十五期”的重要组成部分，研讨会搭建了学术与产业对接桥梁，兼具理论深度与实践价值，凸显“交叉融合”对社会经济产业变革的核心驱动作用。

跨界聚智：锚定时代命题，搭建交流平台

研讨会由浙江大学计算机学院副教授、CCF YOCSEF 杭州主席况琨主持。他指出，数据科学与人工智能已从独立学科走向深度融合，成为产业变革核心动力，但传统“孤岛式”培养模式难以适配需求，跨学科人才培养范式亟待构建。“本次活动旨在汇聚多领域智慧，探索交叉创新路径，为学术突破与产业应用凝聚共识。”

当前，AI与数据科学迎来发展关键期：机器学习、深度学习突破推动数据价值释放，跨领域融合催生新场景，却也对人才培养、科研范式提出挑战。本次研讨会正是对这一时代命题的回应，为各方搭建了观点碰撞与资源对接的平台。

思想碰撞：前沿分享解构交叉创新路径

4位专家围绕AI与数据科学融合，从理论、技术、应用维度带来深度报告，呈现了一场学术盛宴。

北京大学公共卫生学院贾金柱副教授以《真实数据科学》为切入点，解读数据科学核心内涵。该书由国际统计学家郁彬院士历时30年撰写，4位学者耗时一年翻译，入选2025年11月科技生活类图书销售榜前20名。他提出PCS（可预测性、可计算性、稳定性）原则，强调数据科学是计算机、统计与领域知识的交叉，需覆盖问题制定、数据处理、分析、评估全生命周期，并通过互动探讨数据清洗与划分顺序、无监督学习可预测性等关键问题，引发思考。

浙江大学吴飞教授结合伯克利访问经历，分享AI交叉特性。他以AlphaFold解决诺奖猜想、诺奖医学奖与免疫细胞研究关联为例，指出跨学科是突破科学难题的关键。提及伯克利《数据科学基础》课程吸引1700名学生选修却暴露学习挑战，他强调跨学科人才培养的紧迫性。

贾金柱教授再次分享因果推断领域最新研究——《Double Negative Control Approach for Optimal Treatment Regime Estimation》。针对精准医疗中观察性数据的未观测混杂因素难题，他提出“双重阴性控制+广义随机森林”方案，经高血压真实数据验证，风险降低收益提升30%，为精准医疗落地提供新路径。

浙江大学百人计划研究员范鹤鹤提出“微观人工智能”概念，将分子、材料、蛋白质等微观领域共性问题归为AI独立分支。他分析微观数据特殊性，介绍通过改进卷积神经网络、Transformer适配蛋白质分析、分子设计等场景，指出微观AI核心是实现结构智能理解与生成，有望推动药物研发、材料创新突破。

浙江大学百人计划研究员魏颖聚焦AI与科学计算交叉，指出科学数据增长与研究范式转变推动AI在生物、化学、物理等领域应用。以药物设计为例，AI已参与靶点发现、化合物筛选、合成规划等环节，通过强化学习、扩散模型实现分子生成合理性与性能保障。她强调，AI与科学计算融合需融入领域知识，注重结果可解释性，才能推动科研创新。

思辨交锋：聚焦核心关切，共绘发展蓝图

思辨环节围绕三大议题展开，碰撞出璀璨的思想火花。

针对“可解释性缺失下，数据科学是否沦为‘机器学习炼金术’”，吴飞认为可解释性既是文化认同问题，也可通过数据科学方法自身破解；贾金柱结合PCS框架强调，算法需兼具稳定性与可复现性，才能建立信任，不可仅追性能指标。

而在讨论“工业界求落地、学术界追突破，是搭档还是拖累”时，范鹤鹤提出，学术突破为产业提供创新可能，产业需求为学术指明方向，二者相辅相成；吴飞补充，大模型时代工业界具算力、数据优势，但学术界需坚守长期主义，聚焦核心技术突破；魏颖结合跨界经历建议，双方应找利益交叉点，通过合作实现共赢。

围绕“AI+数据科学人才培养：‘双剑合璧’还是‘知识缝合怪’”，吴飞指出需培养“AI+专业”复合型人才，高校应调整课程体系；魏颖强调交叉培养需夯实数理基础，避免“样样通却不精”；另外两位浙江大学百人研究员陈静远、蒋卓人建议聚焦真实领域问题，给予学生探索空间。化学转AI方向的袁泺添同学分享经历，认为AI与专业是赋能关系，交叉人才可“站在两个巨人肩膀上”实现突破。

交叉赋能：凝聚共识，书写发展新篇

研讨会通过分享与思辨，明晰了AI与数据科学交叉融合的前沿方向与实践路径，为学术、产业、人才培养提供思路。与会者表示，跨学科是必然趋势，未来需加强学术与产业对接，完善培养体系，推动技术与应用深度融合。

中国人工智能学会相关负责人表示，将持续搭建高水平平台，推动AI与数据科学融合向更深层次、更宽领域发展，为科技创新、产业升级、人才培养提供支撑。本次研讨会的举办，不仅促进思想碰撞，更凝聚了交叉发展共识，未来将催生更多创新成果与复合型人才，为产业变革注入新动能。

11月23日，“AI赋能科学新范式”暨华五AI+X微专业 · 创新实训营在杭州余杭区成功举行。活动由中国人工智能学会主办，中国人工智能学会会士之家（杭州站）、CAAI教育工委会、杭州未来科技城（海创园）人才和金融服务中心、浙江大学人工智能教育教学研究中心联合承办。近百位相关领域专家、企业从业者、高校师生及科研人员汇聚一堂。

本期讲习班分为“专题研讨会”和“创新实训营”两大板块，分别由高校专家学者和AI行业实践者进行讲解分享。

在“创新实训营”上，Datawhale专家带来了AI绘画创作的实战技巧和前沿洞见；浙江大学启真交叉学科创新创业实验室的学生，分享了他开发Agent项目的经历；启真交叉学科创新创业实验室的指导老师，分享了通过AI和Agent，培养学生的创新思维和实践能力。

聚焦AIGC实训，构建产学研融合新生态

在本次创新实训营中，多位AIGC领域的实践导师齐聚一堂，分享了各自在前沿领域的AI应用实践经验。

浙江大学启真交叉学科创新创业实验室运营管培生、Surfing AI项目发起人郭桁，分享了他作为一名非科班出身的学生，如何主动探索并实践Agent项目的经历。

尽管主修药学专业，但郭桁意识到AI浪潮将革新各行各业。为应对这一趋势，他发起“Surfing AI”项目，亲身参与AI技术的前沿探索：运用自然语言搭建自己的微信小程序、通过截图生成以假乱真的页面、开发专属的AI学术助手。

浙江大学启真交叉学科创新创业实验室创投生态负责人余奕分享了其实验室在培养学生方面的理念与实践路径。

余奕强调，实验室不追逐技术风口，而是致力于打造“产品与市场相匹配”的孵化模式。她认为，真正的价值在于利用AI重塑物理世界与商业场景。即使未来技术浪潮退去，所积累的行业认知与资源网络仍将持续发挥作用。

北京大学信息技术高等研究院数字创意实验室执行主任白露，现场教学如何运用AI绘画。她讲解了AI绘画的工作原理，介绍了Stable Diffusion、ComfyUI等核心工具的使用方法。她将AI绘画提升至美学高度，阐释了如何通过精准的提示词设计，赋予画作更深层的美学意象。

实训营圆满收官，播下创新种子

本次参会学员包括AI从业者、科研工作者及学生，通过此次实践课程，深入理解了AIGC技术的最新进展与应用场景，也初步掌握了AI落地的关键能力。

CAAI AI前沿讲习班是高水平的人工智能专题教学课程，旨在通过系统化、前沿化的课程设置，推动人工智能理论、技术、应用与产业实践的深度融合。本期活动延续了该系列的前瞻性与实践性特色，在“AI赋能科学新范式”的主题下，为参会者搭建了高质量的学习、交流与协作平台。

未来，学会将继续依托自身在学术、产业与教育领域的资源优势，持续开展形式多样、内容前沿的AI教育与交流活动，为中国AI技术发展与人才建设提供持续动力。