今天（8月7日）上午，南都记者从北京大学数学科学学院获悉，该院2007级本科院友、宾夕法尼亚大学沃顿商学院统计与数据科学系教授苏炜杰，获颁2026年度考普斯奖。
考普斯奖，全称考普斯会长奖，每年在全球范围表彰一位为统计学科研作出杰出贡献的40岁及以下学者，被称为“统计学界的诺贝尔奖”。这是华人学者时隔14年再次摘得这一殊荣。
COPSS （统计学会会长联合委员会）官方在颁奖词中，高度评价了苏炜杰在建立生成式 AI 统计学基础（包括 LLM 的水印机制、人类偏好对齐和排序理论）、推进 2020 年美国人口普查中的差异隐私（Differential Privacy）数据分析方法，以及对深度学习理论、凸优化与高维统计推断方面的奠基性贡献。会上，苏炜杰还当选美国统计协会会士（ASA Fellow）。
颁奖现场（图片来源：北京大学数学科学学院）
从燕园走出的“数学科学家”
“Mathematical Scientist”，数学科学家。
问及如何定义自己的身份，苏炜杰在今年4月的采访中给出这个答案。
苏炜杰的学术轨迹，起点在浙江余姚的乡村。据“北大数院人”公众号今年4月刊登的一篇苏炜杰专访介绍，早在小学五年级时，他偶然借来邻居家的微积分与线性代数教科书，接触到高等数学后便痴迷其间，“只要看个数学、物理的书，可以不吃不喝”。此后机缘巧合下走上竞赛道路，全新的数学世界为他打开一扇扇门：从全国初中数学联赛崭露头角，到高三获得全国第二名并由此进入国家集训队，于2007年保送进入北大数院。
十多年后再回首，苏炜杰曾这样谈到对竞赛与数学本质的关联思考：“竞赛强调技巧性，但解决数学问题光靠技巧是不够的，需要完整理解这个问题，做深做透，就像一只鸟飞到天上，自然会看清山是什么形状。”
在燕园，他回归自己钟爱的高等数学，“又可以学有深度的数学了”。专业课平均分97分，稳居年级第一，并与现在的妻子一起修读当时北大热门的经济学双学位。而竞赛也以一种全新方式点滴融入他的治学生涯。大一时他通过未名BBS组队参加“江泽涵杯”建模大赛成功获奖；2010年又与队友征战美国大学生数学建模竞赛并获Finalist奖（特等奖提名）。
大三时在微软亚洲研究院实习，他第一次接触到“AI”这个概念；在刘张炬、张平文两位教授指导下的两段本科生科研项目，让他逐渐认清自己的所长——相比纯粹的数学能力，自己更擅长对复杂问题建模求解。于是，在数学、运筹、统计三个深造方向中，他选择了统计。
2016年，苏炜杰获斯坦福大学统计学博士学位，师从美国国家科学院院士Emmanuel Candès与Cynthia Dwork（美国国家科学院和工程院双院院士）。
博士期间的苏炜杰和无数初涉科研的青年学者一样，面临着发论文的压力。但导师告诫他，“慢慢来，第一篇论文水平一定要高，它是你之后每篇的‘参照物’”。沉下心来的苏炜杰选定方向深耕，首篇高维统计论文直到博士第三年才发表，但一经发表便引起国际同行广泛关注。“不随大流，做最前沿的研究”——两位导师的治学要求，塑造了他日后的学术风格。
从学术殿堂到AI前沿
把研究写进真实世界
“审美品味对科研很重要，往往挑问题比解决问题更重要。”苏炜杰曾在受访时直言，品味不错就是挑问题不错，每每看到有报道提及“苏老师的研究品味不错”，他会觉得是“对做学术的人比较高的评价”，证明自己挑的问题是值得研究的好问题，内心是振奋的。
事实上，苏炜杰的研究也始终锚定现实问题。他与团队提出的“高斯差分隐私”框架，从统计学最基础的假设检验出发，让隐私保护程度在数学上变得精确可计算，这一成果已实际应用于2020年美国全国人口普查，在保护公民个体信息的前提下保障了宏观统计结果的可靠性。
针对深度神经网络这一“黑盒”，他开创性地提出“局域弹性”唯象理论，用一块具有局部弹性的“橡皮泥”，刻画神经网络在学习新数据时何以不“遗忘”旧知识。在生成式人工智能领域，他建立了大模型水印检测与偏好对齐的统计理论，不再只靠工程试错调参，而是用统计工具定量刻画模型行为，回答“模型输出到底可不可信”这一根本问题。
他还出任国际AI顶级会议ICML的诚信主席，把统计与博弈论引入评审机制改革，推动AI时代学术同行评议制度的完善。
值得关注的是，今年5月，苏炜杰在沃顿商学院学术休假期间加入OpenAI，参与AI模型训练，并同期晋升为正教授。从学术殿堂到产业前沿，这位自称为“Mathematical Scientist”（数学科学家）的学者，正走在用数学理解人工智能本质的道路上。
北大数院白金一代人才辈出
“成为统计学家正逢其时”
颁奖现场，苏炜杰特别感谢母校：“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。”展望未来，他表示，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”。
他在接受采访时表示，人工智能时代，统计学正从传统的数据分析工具，演变为支撑人工智能系统可信性、可解释性与安全性的核心理论基础。
值得一提的是，苏炜杰与上月刚刚获得菲尔兹奖的王虹、邓煜同为北大数院2007级本科同学。在7月23日的菲尔兹奖颁奖仪式后，6名北大数院07级校友参加了ICM2026北京大学数学校友招待会并合影，其中便有苏炜杰。据南都记者从北大数院07级毕业人士处获悉，“北京大学数学科学学院2011届优秀毕业生表彰决定”名单中，苏炜杰位列其中北京地区高等学校优秀毕业生之列（仅9人），王虹亦同列榜单。
获奖当日，北大数学2007级同学合影 ：（从左至右）赵子慧、唐云清、王虹、邓煜、孙鑫和苏炜杰。
相较于以纯数学研究见长的2000级“黄金一代”（如恽之玮、张伟、许晨阳等），以苏炜杰为代表的2007级学者展现出更宽广的跨学科特征，将数学边界拓宽至统计学、数据科学与人工智能领域，又被媒体称为北大数学的“白金一代”。
北大数院07级校友可谓群星荟萃，其中包括菲尔兹奖新晋得主王虹和邓煜、2026年度科学突破奖得主唐云清、戴维逊奖得主孙鑫、2022年斯隆研究奖得主刘雨晨等。同一级院友接连问鼎数学与统计学领域的国际最高奖项，让北大数院07级再度为世界数学界瞩目。
南方都市报（nddaily）报道
南都N视频记者吕虹 发自北京
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