统计学会被AI完全替代，但两者将协同发展。以下是具体分析：

1. 核心作用不可替代

   统计学通过数据搜索、整理、分析和推断，为AI提供理论基础和问题解决方法。例如，在机器学习模型训练中，统计学用于评估模型性能、优化算法参数，以及处理数据中的噪声和异常值。

2. AI依赖统计学支撑

   AI算法和模型需基于大量数据进行训练，而数据质量、特征选择和模型解释等环节均依赖统计学知识。例如，深度学习中的超参数调优、正则化技术等均源自统计学原理。

3. 部分岗位可能被替代

   在数据建模、量化分析等重复性任务中，AI（如机器学习）可能取代传统统计方法，尤其适用于处理海量数据和快速发现模式。例如，金融领域的量化交易策略可能由AI模型替代传统统计分析。

4. 新领域与复合型需求涌现

   随着AI发展，统计学与AI结合催生新岗位，如AI算法优化、数据科学解释、跨学科研究等。这些领域需要既懂统计学又熟悉AI技术的复合型人才。

结论 ：AI不会淘汰统计学，但会改变其应用场景和岗位需求。统计学者需提升AI技能，与AI协同工作，以应对未来数据科学领域的挑战。