2026年7月3日至4日，由中国人民大学统计学院、中国人民大学应用统计科学研究中心与《Journal of Data Science》共同主办的国际数据科学论坛（IFoDS 2026）在中国人民大学召开。

7月4日，开幕式在中国人民大学逸夫会议堂第二会议厅举行。中国人民大学统计学院院长李扬、党委书记黄一顺出席开幕式。开幕式由黄一顺主持。

李扬在致辞中表示，中国人民大学统计学院始终坚持开放交流，以学术合作推动学科发展，持续打造多层次、高水平的学术对话平台。本次国际数据科学论坛汇聚了优质学术资源，促进数据科学领域的深度交流与合作。他指出，扎实的统计方法、先进的数据科学技术以及开阔的跨学科融合视野，是激活数据要素价值、赋能经济社会高质量发展的重要引擎。他期待与会嘉宾互学互鉴，以新视角审视传统问题，以新方法开拓创新领域，进一步加强优质学术资源共享，深化多元合作交流，共同探索数据科学前沿方向，推动全球数据科学事业创新发展，为数字时代科技进步与社会发展贡献智慧力量。

主题报告环节，来自国内外高校及企业的专家学者围绕人工智能、数据科学、统计方法及其产业应用等方向展开分享，从不同领域视角探讨数据科学发展的前沿趋势与实践探索。

语音情绪与数智营销

北京大学王汉生教授围绕语音情感识别技术及其在人工智能驱动智能营销中的应用，聚焦汽车行业直播与短视频营销、电话营销以及AI电话机器人营销三大应用场景，探讨语音智能技术赋能数字营销的实践路径与商业价值。

模型之上的统计学：数据、决策与工作流程

哥伦比亚大学郑甜教授围绕人工智能时代统计学的发展与挑战，结合气候科学、生态学和公共卫生等领域的实际研究案例，深入探讨统计方法在数据工作流程不同环节中的关键作用，为理解人工智能背景下统计学的发展方向提供了新的视角。

人工智能时代的生物统计学

安进公司付灏达教授围绕“人工智能时代的生物统计学”展开，系统梳理了人工智能的发展历程及其在医药研究领域的应用进展，深入探讨了人工智能驱动的方法体系如何推动药物发现与开发流程的优化与革新，对人工智能赋能未来医药数据分析生态体系的发展趋势进行了展望。

7月3日的短课邀请安进公司付灏达教授、康涅狄格大学闫军教授讲授；来自国内外知名高校的30余位报告人，就复杂数据建模的高级统计方法、统计学习与推断前沿、生物医学数据与精准医疗的统计学习方法等10个平行主题进行交流。

本次论坛聚焦数据科学领域前沿发展，汇聚国内外专家学者、行业实践者及青年科研人才，共同探索数据科学与人工智能时代统计学发展的新方向，旨在以学术共识凝聚创新合力，为全球数据科学治理与数字时代的社会进步注入强劲活力。