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苏炜杰,美国教授,刚刚拿下了“统计学的诺贝尔奖”

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文 | 难得君

8月7日,北京大学数学科学学院公布了一则消息:该院2007级本科校友、现任宾夕法尼亚大学沃顿商学院教授的苏炜杰,获得了2026年度考普斯奖。



这个奖,是统计学领域的国际最高奖项之一,每年在全球范围内只颁给一个人,而且是40岁以下的学者。说它是“统计学的诺贝尔奖”,并不夸张。

苏炜杰今年39岁。

他获奖的原因,是一串普通人听着可能有点陌生的词:生成式人工智能的统计基础、隐私保护数据分析、机器学习同行评审、凸优化、深度学习理论、高维推断。

翻译成大白话就是:当全世界都在讨论AI能做什么,他在研究AI背后的数学逻辑是否可靠;当数据隐私成为痛点,他在想办法让数据分析既可用又安全。

这不是赶风口,这是给风口装地基。

苏炜杰的教育履历干净、漂亮。2007年进入北大数院,2011年本科毕业,随后赴斯坦福大学读博,2016年获得统计学博士学位。

现在是沃顿商学院统计与数据科学系、数学系和计算机系的三系教授,同时担任宾大机器学习研究中心的联席主任。



在颁奖现场,他说了一段很实在的话:“我受惠于一路上的许多人,特别是北京大学和斯坦福大学的老师,他们倾囊相授;我也感谢在两校获得的奖学金,让我得以专注学业。”

他清楚地说出了事实:好的老师,和没有后顾之忧的求学环境,对一个学者的成长意味着什么。

苏炜杰的本科专业是数学,但他后来的研究领域横跨统计、优化和机器学习。这三个领域在今天被统称为“AI的基础设施”。

换句话说,北大数院2007级那个班里,走出了一位直接参与构建AI底层逻辑的人。

这并非偶然。北大数院这些年的毕业生里,转战金融、计算机、生物统计、人工智能的人不计其数。

数学训练给他们的不是某个具体技能,而是一种抽象思维能力,当新问题出现时,他们不需要重新学习如何思考,只需要把旧框架迁移过来。

苏炜杰在获奖后说了一句话,值得被划重点:“人工智能将使数据更加丰富、更具价值,统计学也将愈发重要。成为统计学家正逢其时。”

这话说得低调,但分量很重。它的潜台词是:AI越热闹,统计越不可或缺。如果AI是一座冰山,大多数人看到的是浮在水面上的应用,而苏炜杰们在研究水面以下的那部分。

▼一个值得被追问的问题

苏炜杰现在是美国顶尖商学院的教授,负责培养全世界最聪明的头脑。他的成长路径里,北大提供了本科四年的基础知识,斯坦福提供了博士阶段的学术前沿训练,然后他留在了美国学术界。

这就是一个标准化的“顶尖人才出口”模板。

他最终的服务对象,是沃顿商学院。

苏炜杰在会上还当选了美国统计协会会士。这是又一个国际学术身份的确认。



好消息是,他仍然对统计学充满热情,仍然在推动这个学科的前沿。这种推动发生在美国的体制内,受益的是宾大、是沃顿、是美国的AI产业。

苏炜杰说,“成为统计学家正逢其时”。这句话对中国的年轻学生同样适用。但他们需要一个答案,在国内,是否也同样“正逢其时”?

这个问题,留给时间去回答。也留给行动去回答。

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