（ASMA 2025）第三届应用统计、建模与先进算法国际学术会议

由哈尔滨理工大学主办的第三届应用统计、建模与先进算法国际学术会议（ASMA 2025） 将于 2025 年 11 月 14-16 日在中国哈尔滨召开。本届会议将依托往届成功召开的经验，结合往届会议学术研 讨成果，以 “应用统计、建模与先进算法” 为议题，聚焦生成式 AI 、可信赖算法、量子计算、工业数 字孪生等前沿方向，响应国家发展新质生产力与东北工业智能化转型战略需求。

会议拟通过主题演讲、Workshop、口头报告/海报展示等方式，共同探讨本领域发展所面临的关键 性挑战问题和研究方向，以期推动统计、建模与先进算法领域技术在高校和企业的发展和应用。在松 花江的初雪季，我们诚邀全球学者共赴这场「冰与智」的盛宴！

会议主题：第三届应用统计、建模与先进算法国际学术会议

以下内容为GPT视角对应用统计、建模与先进算法国际学术会议相关领域的研究解读，仅供参考：

应用统计、建模与先进算法研究现状

一、技术发展脉络

统计方法的革新

高维统计与稀疏学习：针对大数据中的高维特征问题，Lasso、弹性网等正则化方法成为主流，结合非凸正则化（如SCAD、MCP）进一步提升变量选择性能。

贝叶斯深度学习：将贝叶斯框架与神经网络结合，通过变分推断或马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）实现不确定性量化，在医疗诊断、金融风控等领域应用广泛。

因果推断统计：基于潜在结果模型（Rubin因果模型）和结构因果模型（Pearl模型），发展出双重机器学习、工具变量法等工具，支撑政策评估、A/B测试等场景。

建模技术的突破

图神经网络（GNN）：通过聚合节点邻域信息，突破传统图模型（如随机游走、标签传播）的局限性，在社交网络分析、分子结构预测中表现突出。

物理信息神经网络（PINN）：将物理定律（如Navier-Stokes方程）嵌入神经网络损失函数，实现数据驱动与物理约束的融合，在流体仿真、材料设计中展现潜力。

元学习（Meta-Learning）：通过学习“如何学习”的机制，实现小样本场景下的快速适应，推动自动化机器学习（AutoML）向更通用方向发展。

算法的优化与融合

联邦学习与隐私计算：结合差分隐私、同态加密等技术，在保护数据隐私的前提下实现跨机构协作建模，已应用于医疗、金融等敏感领域。

强化学习与优化算法：深度确定性策略梯度（DDPG）、近端策略优化（PPO）等算法在机器人控制、自动驾驶中取得突破，结合多智能体强化学习（MARL）解决复杂决策问题。

可解释AI（XAI）：通过SHAP值、LIME等方法解释黑盒模型决策逻辑，推动AI在医疗、司法等高风险领域的落地。

二、当前研究热点

跨模态学习与生成模型

多模态大模型：如CLIP、GPT-4V等，通过统一架构处理文本、图像、视频等多模态数据，推动智能问答、内容生成等应用。

扩散模型（Diffusion Models）：通过逐步去噪生成高质量数据，在图像合成、语音生成等领域超越GAN，成为生成式AI的核心技术。

时序数据与时空建模

Transformer在时序中的应用：TimeSformer、Informer等模型通过自注意力机制捕捉长程依赖，提升时间序列预测精度。

时空图卷积网络（STGCN）：结合图卷积与时间卷积，在交通流量预测、气候建模中表现优异。

可持续AI与绿色计算

模型压缩与加速：通过知识蒸馏、量化、剪枝等技术降低模型计算成本，推动AI在边缘设备（如手机、IoT）的部署。

能源感知算法：优化训练过程能耗，如使用可再生能源调度训练任务，减少碳足迹。

三、核心挑战与未来趋势

挑战

数据质量与偏差：非独立同分布（Non-IID）数据、标签噪声等问题影响模型泛化能力，需发展鲁棒统计方法。

计算资源限制：大模型训练对算力需求激增，需探索分布式训练、混合精度计算等优化技术。

伦理与监管：算法歧视、隐私泄露等风险需通过可解释性、公平性约束等技术手段缓解。

趋势

大模型与小模型的协同：通过知识蒸馏、提示学习（Prompt Learning）实现大模型能力向小模型的迁移，平衡性能与效率。

AI for Science：利用AI加速科学发现，如AlphaFold预测蛋白质结构、深度学习辅助药物设计，推动跨学科创新。

自主智能系统：结合强化学习、规划算法与多模态感知，构建具备环境适应能力的自主系统（如自动驾驶、机器人）。

四、典型应用场景

医疗健康：基于多组学数据的疾病预测、AI辅助手术规划。

金融科技：高频交易策略优化、反欺诈检测。

智能制造：预测性维护、供应链优化。

智慧城市：交通流量调控、能源消耗管理。

气候变化：极端天气预测、碳捕集技术优化。

应用统计、建模与先进算法研究可以应用在哪些行业或产业领域

一、医疗健康领域

疾病预测与诊断

应用场景：基于电子病历、基因组学、影像数据（如CT、MRI）构建预测模型，辅助早期癌症筛查、心血管疾病风险评估。

技术支撑：高维统计（如Lasso回归）、深度学习（如ResNet用于医学影像分类）、生存分析（Cox模型）。

案例：Google DeepMind的AlphaFold预测蛋白质结构，加速药物研发；IBM Watson Health通过自然语言处理分析临床文献，辅助治疗方案制定。

个性化医疗

应用场景：根据患者基因、生活方式等数据定制治疗方案，如肿瘤免疫治疗响应预测。

技术支撑：贝叶斯统计（处理小样本不确定性）、强化学习（动态调整治疗策略）。

医疗资源优化

应用场景：预测医院床位需求、手术室排班，优化药品库存管理。

技术支撑：时间序列分析（ARIMA、LSTM）、整数规划模型。

二、金融科技领域

风险管理与反欺诈

应用场景：实时检测信用卡欺诈、洗钱行为，评估贷款违约风险。

技术支撑：异常检测算法（Isolation Forest、One-Class SVM）、图神经网络（识别团伙欺诈）。

案例：PayPal使用机器学习模型将欺诈交易识别率提升至99.9%。

量化投资与算法交易

应用场景：高频交易策略优化、资产组合配置（如Black-Litterman模型）。

技术支撑：强化学习（动态调整交易策略）、蒙特卡洛模拟（风险价值计算）。

智能投顾

应用场景：根据用户风险偏好自动生成投资组合，如Wealthfront、Betterment。

技术支撑：马尔可夫决策过程（MDP）、多目标优化算法。

三、智能制造领域

预测性维护

应用场景：通过传感器数据预测设备故障（如风机、发动机），减少停机时间。

技术支撑：生存分析（Weibull分布）、LSTM网络（处理时序信号）。

案例：西门子使用数字孪生技术，将工厂设备维护成本降低30%。

供应链优化

应用场景：需求预测、库存管理、物流路径规划。

技术支撑：ARIMA模型（需求预测）、遗传算法（车辆路径优化）。

质量控制与缺陷检测

应用场景：利用计算机视觉检测产品表面缺陷（如芯片封装、纺织品瑕疵）。

技术支撑：卷积神经网络（CNN）、迁移学习（小样本场景）。

四、智慧城市领域

交通流量管理

应用场景：实时预测拥堵、优化信号灯配时、共享单车调度。

技术支撑：时空图卷积网络（STGCN）、强化学习（动态调整交通策略）。

案例：深圳使用AI交通信号控制系统，将通行效率提升15%。

能源消耗优化

应用场景：智能电网负荷预测、建筑能耗管理（如空调温度调节）。

技术支撑：Prophet模型（季节性预测）、多智能体强化学习（协调分布式能源）。

公共安全与应急响应

应用场景：犯罪热点预测、灾害救援路径规划。

技术支撑：空间统计（Kernel密度估计）、图算法（最短路径搜索）。

五、零售与电商领域

需求预测与库存管理

应用场景：基于历史销售数据、天气、社交媒体情绪预测商品需求。

技术支撑：XGBoost（集成学习）、Prophet模型（处理节假日效应）。

个性化推荐系统

应用场景：根据用户行为推荐商品（如亚马逊、淘宝的“猜你喜欢”）。

技术支撑：协同过滤、深度学习（Wide & Deep模型）、强化学习（动态调整推荐策略）。

动态定价策略

应用场景：根据供需关系实时调整机票、酒店价格。

技术支撑：博弈论、强化学习（多臂老虎机问题）。

六、能源与环保领域

可再生能源预测

应用场景：预测风电、光伏发电功率，优化电网调度。

技术支撑：LSTM网络（处理时序依赖）、物理信息神经网络（PINN，融合气象模型）。

碳捕集与减排优化

应用场景：优化工业流程中的碳排放，如钢铁厂炼钢工艺调整。

技术支撑：多目标优化算法、生命周期评估（LCA）模型。

环境监测与污染溯源

应用场景：通过传感器网络监测空气质量、水质，定位污染源。

技术支撑：空间插值（克里金法）、图神经网络（传播路径分析）。

七、农业与食品领域

精准农业

应用场景：根据土壤、气象数据优化灌溉、施肥策略，提高作物产量。

技术支撑：遥感图像分析（CNN）、强化学习（动态决策）。

农产品价格预测

应用场景：基于历史价格、供需数据预测未来市场走势。

技术支撑：ARIMA-GARCH模型（处理波动性）、注意力机制（捕捉关键事件影响）。

食品安全检测

应用场景：利用光谱分析、计算机视觉检测食品成分或缺陷。

技术支撑：支持向量机（SVM）、迁移学习（跨品类检测）。

八、教育与科研领域

个性化学习系统

应用场景：根据学生答题数据推荐学习路径，如Knewton、松鼠AI。

技术支撑：知识追踪模型（BKT、DKT）、强化学习（动态调整难度）。

科研数据挖掘

应用场景：从高能物理、天文观测等海量数据中发现新规律。

技术支撑：异常检测（寻找稀有事件）、图神经网络（粒子轨迹重建）。

九、交通与物流领域

自动驾驶

应用场景：环境感知、路径规划、决策控制。

技术支撑：多模态融合（激光雷达+摄像头）、强化学习（模拟驾驶训练）。

无人机物流

应用场景：最后一公里配送、灾害救援物资投送。

技术支撑：路径规划算法（A、RRT）、避障策略（深度强化学习）。

十、娱乐与媒体领域

内容生成与推荐

应用场景：AI生成音乐、视频（如Sora）、新闻摘要，以及个性化内容推荐。

技术支撑：生成对抗网络（GAN）、Transformer模型（如GPT-4）。

游戏AI

应用场景：NPC行为设计、玩家匹配、动态难度调整。

技术支撑：蒙特卡洛树搜索（MCTS）、多智能体强化学习（MARL）。

应用统计、建模与先进算法领域有哪些知名研究机构或企业品牌

一、国际顶尖学术研究机构

麻省理工学院（MIT）

研究领域：人工智能、机器学习、计算统计学、优化算法。

代表实验室：

CSAIL（计算机科学与人工智能实验室）：开发了RoboBees（微型机器人集群）、深度学习框架Torch等。

IDSS（数据、系统与社会研究所）：聚焦统计推断、因果推理在医疗、金融等领域的应用。

成果：AlphaGo核心算法部分源自MIT团队研究。

斯坦福大学

研究领域：统计学习、强化学习、自然语言处理。

代表实验室：

Stanford AI Lab：李飞飞教授团队主导的ImageNet项目推动计算机视觉发展。

Statistical Learning Lab：开发了Lasso回归、Boosting等统计模型。

成果：Google Translate、自动驾驶系统Waymo的技术源头之一。

卡内基梅隆大学（CMU）

研究领域：机器人学、机器学习、运筹学。

代表实验室：

Machine Learning Department：Tom Mitchell教授提出“机器学习”学科定义，开发了Weka开源工具包。

Robotics Institute：自动驾驶、医疗机器人领域全球领先。

成果：Uber ATG自动驾驶团队核心成员多来自CMU。

牛津大学

研究领域：因果推理、贝叶斯统计、强化学习。

代表实验室：

Oxford-Man Institute of Quantitative Finance：量化金融领域全球顶尖，开发高频交易算法。

Department of Statistics：David Spiegelhalter教授推动统计在公共卫生中的应用。

成果：DeepMind联合创始人Demis Hassabis毕业于牛津。

ETH Zurich（瑞士联邦理工学院）

研究领域：优化算法、计算数学、系统建模。

代表实验室：

Automatic Control Lab：开发了MPC（模型预测控制）算法，广泛应用于工业自动化。

Computational Science and Engineering：聚焦高性能计算与统计建模融合。

成果：ABB机器人、瑞士信贷量化交易团队的技术支撑。

二、国内顶尖学术研究机构

清华大学

研究领域：深度学习、统计机器学习、计算生物学。

代表实验室：

清华大学AI研究院：张亚勤院士团队在自动驾驶、医疗AI领域成果显著。

统计研究中心：开发了“清华统计”开源工具包，推动统计方法在金融风控中的应用。

成果：商汤科技、旷视科技创始人团队多来自清华。

北京大学

研究领域：因果推断、高维统计、强化学习。

代表实验室：

北京大学统计科学中心：耿直教授团队在因果发现领域国际领先。

北京大学人工智能研究院：朱松纯教授推动“通用人工智能”研究。

成果：Pony.ai（小马智行）联合创始人楼天城毕业于北大。

中国科学院

研究领域：复杂系统建模、大数据分析、量子计算与统计。

代表机构：

数学与系统科学研究院：开发了“天元”数学软件，支持大规模统计计算。

自动化研究所：在模式识别、智能控制领域成果丰硕。

成果：寒武纪科技（AI芯片）创始人陈云霁、陈天石兄弟来自中科院。

上海交通大学

研究领域：金融工程、运筹优化、计算机视觉。

代表实验室：

上海高级金融学院（SAIF）：量化金融领域国内顶尖，培养了众多对冲基金经理。

Apex数据与知识管理实验室：开发了OpenCV中文教程，推动计算机视觉普及。

成果：依图科技创始人朱珑毕业于上海交大。

三、全球科技企业与品牌

Google DeepMind

核心领域：强化学习、神经科学启发AI、通用人工智能。

代表成果：AlphaGo、AlphaFold（预测蛋白质结构）、Gato（多模态通用AI）。

应用场景：医疗（蛋白质设计）、能源（电网优化）、游戏（Starcraft AI）。

OpenAI

核心领域：大语言模型、生成式AI、强化学习。

代表成果：GPT系列（GPT-4、Sora）、DALL·E（文本生成图像）、Codex（代码生成）。

应用场景：内容创作、自动化编程、智能客服。

IBM Research

核心领域：量子计算、认知计算、统计建模。

代表成果：Watson（医疗诊断AI）、Quantum Experience（量子计算云平台）、SPSS（统计软件）。

应用场景：金融风控、药物研发、气候模拟。

Microsoft Research

核心领域：可信AI、因果推理、分布式计算。

代表成果：Azure Machine Learning、DoWhy（因果推断库）、Turing-NLG（大语言模型）。

应用场景：企业级AI解决方案、医疗研究、智能办公。

NVIDIA

核心领域：GPU加速计算、深度学习框架、数字孪生。

代表成果：CUDA（并行计算平台）、Omniverse（工业元宇宙平台）、RAPIDS（GPU加速数据科学）。

应用场景：自动驾驶训练、医疗影像分析、智能制造仿真。

四、国内科技企业与品牌

百度

核心领域：深度学习框架、自动驾驶、智能语音。

代表成果：PaddlePaddle（飞桨）、Apollo（自动驾驶平台）、ERNIE（文心大模型）。

应用场景：智能交通、医疗AI、金融风控。

阿里巴巴

核心领域：大数据分析、推荐系统、城市大脑。

代表成果：PAI（机器学习平台）、X-Deep Learning（深度学习框架）、ET城市大脑。

应用场景：电商推荐、物流优化、智慧城市。

腾讯

核心领域：强化学习、医疗AI、金融科技。

代表成果：绝艺（围棋AI）、觅影（医疗影像分析）、优图实验室（计算机视觉）。

应用场景：游戏AI、医疗诊断、智能投顾。

华为

核心领域：AI芯片、盘古大模型、5G+AI融合。

代表成果：昇腾（AI芯片）、MindSpore（深度学习框架）、盘古气象大模型。

应用场景：智能制造、智慧能源、气象预测。

五、专业咨询与金融科技企业

麦肯锡（McKinsey）

核心领域：数据驱动战略咨询、运营优化。

代表工具：QuantumBlack（AI咨询子公司）、McKinsey Analytics。

应用场景：企业数字化转型、供应链优化、市场进入策略。

摩根士丹利（Morgan Stanley）

核心领域：量化交易、风险建模、算法投资。

代表成果：Next Best Action（个性化投资建议）、Morgan Stanley Quantitative Strategies。

应用场景：高频交易、资产配置、衍生品定价。

Two Sigma

核心领域：对冲基金、机器学习驱动投资。

代表成果：Venn（投资组合分析平台）、Comet（自然语言处理交易信号）。

应用场景：全球市场量化交易、另类数据挖掘。

六、行业应用标杆企业

西门子

核心领域：工业4.0、数字孪生、预测性维护。

代表成果：MindSphere（工业物联网平台）、Simatic IT（制造执行系统）。

应用场景：智能制造、能源管理、智慧建筑。

特斯拉

核心领域：自动驾驶、电池优化、能源网络。

代表成果：Autopilot（自动驾驶系统）、Dojo（超算训练集群）、Powerwall（储能系统）。

应用场景：智能交通、可再生能源整合、家庭能源管理。

辉瑞（Pfizer）

核心领域：生物统计、临床试验设计、药物研发。

代表成果：AI驱动的药物发现平台、Real-World Evidence（真实世界证据分析）。

应用场景：新冠疫苗研发、个性化医疗、罕见病治疗。

应用统计、建模与先进算法领域有哪些招聘岗位或就业机会

一、技术研发类岗位1. 机器学习工程师（Machine Learning Engineer）

核心职责：设计、开发、部署机器学习模型，优化算法性能，构建端到端AI系统。

技能要求：

精通Python/R，熟悉TensorFlow/PyTorch等框架；

掌握模型调优、分布式训练、模型压缩技术；

具备工程化能力（如Docker、Kubernetes、CI/CD）。

典型企业：Google、OpenAI、NVIDIA、字节跳动、商汤科技。

应用场景：推荐系统、自动驾驶、智能客服、医疗影像分析。

2. 算法工程师（Algorithm Engineer）

核心职责：研发优化算法（如排序、搜索、推荐、路径规划），解决复杂系统问题。

技能要求：

数学基础扎实（线性代数、概率论、优化理论）；

熟悉C++/Java，具备高性能计算能力；

了解行业特定算法（如金融量化策略、物流路径优化）。

典型企业：阿里巴巴、腾讯、滴滴出行、京东物流。

应用场景：电商推荐、物流调度、金融风控、游戏AI。

3. 数据科学家（Data Scientist）

核心职责：通过统计建模与机器学习挖掘数据价值，支持业务决策。

技能要求：

精通SQL、Python，熟悉统计推断、因果分析；

具备A/B测试、特征工程、模型解释能力；

擅长数据可视化与故事化呈现。

典型企业：Airbnb、Netflix、蚂蚁集团、美团。

应用场景：用户增长、定价策略、信用评估、市场预测。

4. 统计建模师（Statistical Modeler）

核心职责：构建统计模型（如时间序列、回归分析、贝叶斯网络），解决实际业务问题。

技能要求：

精通R/SAS，熟悉统计软件（如SPSS、Stata）；

掌握实验设计、假设检验、方差分析；

具备行业知识（如医疗、金融、零售）。

典型企业：辉瑞、摩根士丹利、沃尔玛、中国平安。

应用场景：临床试验设计、股票价格预测、销售预测、客户细分。

二、数据分析与业务应用类岗位1. 数据分析师（Data Analyst）

核心职责：清洗、处理数据，生成报表与可视化，支持日常运营决策。

技能要求：

精通SQL、Excel，熟悉Tableau/Power BI；

具备基础统计知识（如描述性统计、相关性分析）；

擅长沟通与业务理解。

典型企业：所有数据驱动型企业（如互联网、金融、零售）。

应用场景：用户行为分析、销售数据分析、运营效率监控。

2. 商业智能分析师（BI Analyst）

核心职责：构建BI系统，设计关键指标（KPI），驱动业务增长。

技能要求：

熟悉数据仓库（如Snowflake、Redshift）；

掌握ETL工具（如Informatica、Airflow）；

具备业务洞察力与跨部门协作能力。

典型企业：亚马逊、Salesforce、字节跳动、华为。

应用场景：供应链优化、客户生命周期管理、市场趋势分析。

3. 量化研究员（Quantitative Researcher）

核心职责：开发量化交易策略，构建风险模型，优化投资组合。

技能要求：

精通Python/C++，熟悉随机过程、时间序列分析；

具备金融市场知识（如期权定价、因子模型）；

有高频交易或另类数据经验者优先。

典型企业：Two Sigma、Citadel、高盛、中信证券。

应用场景：对冲基金、资产管理、衍生品交易。

三、产品与战略类岗位1. AI产品经理（AI Product Manager）

核心职责：定义AI产品需求，协调技术团队与业务方，推动产品落地。

技能要求：

理解机器学习技术栈（如NLP、CV、强化学习）；

具备用户研究、原型设计能力；

熟悉AI伦理与合规要求（如GDPR、AI Act）。

典型企业：Google AI、微软Azure AI、百度AI、阿里达摩院。

应用场景：智能助手、自动驾驶、医疗诊断平台。

2. 数据策略师（Data Strategist）

核心职责：制定企业数据战略，规划数据治理与数据资产变现路径。

技能要求：

熟悉数据架构（如数据湖、数据中台）；

具备行业洞察力与商业敏感度；

擅长跨部门协作与变革管理。

典型企业：麦肯锡、波士顿咨询、IBM、亚马逊。

应用场景：企业数字化转型、数据驱动决策文化构建。

四、行业垂直领域岗位1. 医疗健康领域

岗位示例：生物统计师、临床数据分析师、AI医疗算法工程师。

核心职责：设计临床试验、分析医疗数据、开发辅助诊断模型。

典型企业：辉瑞、强生、联影医疗、推想科技。

2. 金融科技领域

岗位示例：量化交易员、风控建模师、反欺诈算法工程师。

核心职责：构建交易策略、评估信用风险、检测异常交易。

典型企业：摩根大通、蚂蚁集团、微众银行、同盾科技。

3. 智能制造领域

岗位示例：工业数据分析师、预测性维护工程师、数字孪生建模师。

核心职责：优化生产流程、预测设备故障、构建虚拟工厂。

典型企业：西门子、GE、海尔、富士康。

4. 智慧城市领域

岗位示例：交通流量建模师、能源优化工程师、城市大脑算法工程师。

核心职责：缓解交通拥堵、优化电网调度、提升城市治理效率。

典型企业：华为、阿里云、滴滴出行、海康威视。

五、新兴领域岗位1. 大语言模型（LLM）相关岗位

岗位示例：LLM训练工程师、Prompt工程师、RAG系统架构师。

核心职责：优化大模型性能、设计交互方式、构建知识增强系统。

典型企业：OpenAI、Anthropic、百度、智谱AI。

2. 因果推理与可解释AI岗位

岗位示例：因果推断研究员、模型解释性工程师。

核心职责：开发因果发现算法、解释黑盒模型决策逻辑。

典型企业：Microsoft Research、Google DeepMind、Pearl Labs。

3. 量子计算与统计交叉岗位

岗位示例：量子算法研究员、量子机器学习工程师。

核心职责：探索量子计算在优化、模拟领域的应用。

典型企业：IBM Quantum、Google Quantum AI、本源量子。

六、就业趋势与建议

技能复合化：纯技术岗位需求减少，需掌握“统计+编程+业务”复合技能（如统计建模+Python+金融知识）。

行业深耕化：选择垂直领域（如医疗、金融）积累行业经验，提升竞争力。

伦理与合规：关注AI伦理、数据隐私（如GDPR、AI Act）相关岗位需求增长。

终身学习：跟踪前沿技术（如LLM、量子计算），通过在线课程（如Coursera、edX）持续更新技能。