?“统计学诺贝尔奖”华人获奖者，与王虹是同班校友

波士顿当地时间8月5日下午，在2026年美国统计协会联合统计会议（JSM）上，宾夕法尼亚大学沃顿商学院终身教授苏炜杰正式接过了统计学界的最高荣誉之一——考普斯奖（COPSS Presidents' Award）。这一被国际数理统计研究所（IMS）及多伦多大学等顶尖机构誉为“统计学诺贝尔奖”的重磅奖项，自1976年设立以来，每年仅授予一位在统计学领域作出杰出贡献的青年学者。苏炜杰也成为继2012年寇星昌之后，时隔14年再次斩获该奖项的华人统计学家。



统计学界的“诺贝尔奖”：14年后再迎华人获奖者

考普斯奖由美国统计协会、国际数理统计学会、加拿大统计学会等五大国际顶级统计学会联合设立，自1976年起，每年仅授予一位在统计学领域作出杰出贡献的青年学者（通常为40岁以下）。多伦多大学及国际数理统计研究所等多家权威机构均在官方报道中指明，该奖项是统计学领域的最高荣誉，被誉为“统计学的诺贝尔奖”。

苏炜杰的获奖标志着华人学者在国际统计学界的又一重大突破。

此前获得该荣誉的华人统计学家包括黎子良、范剑青、孟晓犁、刘军、林希虹、蔡天文和寇星昌等名家。近年来，这些学术巨匠对全球统计学发展产生了深远影响，例如刘军教授于2025年全职回国出任清华大学统计与数据科学系主任，范剑青任教于普林斯顿大学，孟晓犁、林希虹与寇星昌长期执教哈佛大学，蔡天文则同在宾夕法尼亚大学任教。

苏炜杰此次折桂，是华人学者时隔14年后再次登上这一最高领奖台。

成长足迹：从纯粹数学到现实问题的深刻契合

苏炜杰的学术生涯展现了深厚的数学底蕴与敏锐的现实洞察力。他本科毕业于北京大学数学科学学院2007级，与2026年四位菲尔兹奖得主均有深厚渊源：他与王虹、邓煜是北大同班校友，与John Pardon（白杰文）是同级斯坦福校友，与Jacob Tsimerman在共同学术休假的公司是同事。2016年，他在著名的Emmanuel Candès教授指导下获得斯坦福大学博士学位。

在考普斯奖颁奖礼的致辞中，苏炜杰向一路走来给予指导的师友及北大、斯坦福两所母校表达了诚挚感谢，并特别提及求学期间的奖学金支持让他能够全神贯注于学术研究。

谈及从纯数学转向应用数学与统计学的历程，苏炜杰表示，早期的纯数学训练让他习惯于从数学原理出发去理解复杂现象的本质。而在北大辅修经济学双学位的经历，以及多次参加数学建模竞赛的体验，让他更切身地体会到现实世界的复杂性，促使他选择将数学工具运用于解决社会与科技领域的关键实际问题。

对于统计学在人工智能时代的地位，苏炜杰展现出了极大的信心。他认为，只要存在数据、不确定性以及解决问题的需求，统计学就会持续发展。AI非但不会削弱这一点，反而会放大统计学的作用。随着数据规模不断扩张，统计学在未来将变得“比以往任何时候都更加重要、更加核心”，现在正是从事统计学研究的黄金时代。

学术休假加盟OpenAI：打造AI背后的数学物理学

2026年2月考普斯奖获奖名单揭晓三个月后，苏炜杰宣布在沃顿商学院学术休假期间加入人工智能领军企业OpenAI，回到阔别十年的旧金山湾区。除了在学术研究上持续突破，苏炜杰还深度参与学术治理，担任机器学习顶级会议ICML 2026科研诚信主席，并将出任ICML 2027程序主席。

谈及加入OpenAI的初衷，苏炜杰表示，ChatGPT等大模型的爆发不仅是技术飞跃，更是验证理论的绝佳场景。他希望利用企业充足的算力和真实实验环境，从应用数学和统计学角度理解大模型的底层机制。

他指出，当前人工智能领域尚缺乏一套像传统物理学那样被广泛公认的底座理论，模型参数达到万亿级别后展现出的宏观能力与梯度下降偏好仍缺少精确的定量刻画。从短期看，他希望为AI设计出更高效的优化与统计算法；从长期看，他的终极目标是尝试建立一套系统的人工智能数学理论。