• 当前，试验设计与抽样技术处于传统统计理论优化升级与数字化技术深度融合的发展阶段，整体呈现精准化、智能化、场景化的发展趋势。在理论层面，完全随机、分层、整群抽样以及正交、响应面等经典方法不断完善，同时涌现出重随机化实验设计、分层拒绝抽样等优化模型，有效改善了复杂异质总体下的样本偏差与协变量失衡问题，显著提升了统计推断精度与实验可重复性。
• 在技术层面，大数据与人工智能突破了传统小样本、静态抽样的局限，面向高维、流式海量数据的自适应抽样、动态抽样和增量式实验设计方法快速发展，结合统计软件与智能算法可自动优化抽样方案、精准控制实验误差，适配大数据场景的高效统计分析需求。
• 在应用层面，相关技术由传统统计调查、工业试验，广泛拓展至生物医药、组学研究、互联网AB测试、社会调研、精准医疗等领域，形成了多行业定制化的实验与抽样体系，有效缓解了样本代表性不足、混杂偏差、重复性差等常见问题。现阶段该领域仍存在诸多短板：复杂非概率抽样理论体系不完善，高维数据抽样偏差难以有效抑制，先进设计方法落地应用程度不高，传统抽样理论对新型海量数据的适配性有限。未来行业将朝着理论通用化、算法智能化、应用精细化、评估标准化的方向持续发展。

核心团队成员：彭小令，叶华军，贺平，A.M. Elsawah