全球人工智能人才榜TOP100榜单、全球人工智能机构榜 TOP100全榜单

以下为数字化转型网整理的全球人工智能人才榜 TOP100 、全球人工智能南方国家人才榜（不含中国）TOP20、全球人工智能女性人才榜 TOP50、中国人工智能人才榜 TOP100、全球人工智能机构榜 TOP100全榜单。文后附榜单解读。

Part 01
全球人工智能人才榜TOP100中的华人简介

该榜单基于近十年近10万篇文献深度分析，列出了全球人工智能领域的Top100人才。其中，华人依旧拿下了主力席位。数字化转型网从中提炼了出了一份较为瞩目的人员名单，这些人现多数就职于国内外企业，仍在人工智能前沿探索领域活跃，包括：

白翔（Bai, Xiang）：中国华中科技大学教授，主要研究方向为计算机视觉与模式识别，在图像分割、目标检测等领域发表多篇顶级会议论文，主持多项国家级科研项目，推动了国内计算机视觉基础研究与产业应用的结合。

程明明（Cheng, Ming-Ming）：南开大学教授，博士生导师，专注于计算机视觉、图像理解与智能系统研究，曾获多项国际学术奖项，其团队在场景感知、视觉认知等方向的研究成果具有广泛影响力，同时积极推动 AI 技术的教育普及。

代季峰（Dai, Jifeng）：任职于清华大学，长期深耕自然语言处理与机器学习领域，尤其在大模型优化、语义理解等方面有深入研究，参与多项国家级 AI 科研课题，为中文语境下的 AI 技术突破提供了重要支撑。

何恺明（He, Kaiming）：被誉为 “ResNet 之父”，现任职于麻省理工学院，是计算机视觉领域的顶尖学者。其提出的残差网络（ResNet）彻底解决了深层神经网络训练难题，该技术成为深度学习领域的基础架构之一，广泛应用于图像识别、自动驾驶等场景，发表的论文被引次数常年位居领域前列。

韩军伟（Han, Junwei）：西北工业大学教授，研究聚焦于遥感图像处理、目标识别与跟踪，在军事和民用遥感 AI 应用领域成果显著，主持研发的相关技术已落地于国土监测、环境治理等实际场景。

黄高（Huang, Gao）：清华大学副教授，深耕深度学习与计算机视觉领域，在神经网络架构设计、视觉 Transformer 优化等方面有重要贡献，参与研发的多个视觉模型在国际竞赛中取得优异成绩，同时致力于 AI 技术的国产化创新。

黄民烈（Huang, Minlie）：清华大学教授，专注于自然语言处理、对话系统与情感计算，是国内大语言模型领域的核心研究者之一，其团队研发的对话系统技术在智能客服、人机交互等场景得到广泛应用。

贾佳亚（Jia, Jiaya）：香港中文大学教授，计算机视觉领域权威学者，研究方向涵盖图像复原、三维重建、医学影像分析等，发表大量顶会顶刊论文，成果被广泛应用于医疗诊断、自动驾驶等行业。

林达华（Lin, Dahua）：香港中文大学教授，主要研究方向为计算机视觉与机器学习，在视频分析、视觉推理等领域有重要突破，曾任职于微软研究院，兼具学术深度与产业实践经验，推动了多项 AI 技术的落地。

林宙辰（Lin, Zhouchen）：北京大学教授，博士生导师，研究领域包括计算机视觉、优化理论与机器学习，在图像降噪、图像融合等基础视觉问题上提出了多个创新性算法，为 AI 视觉技术的底层发展奠定了基础。

刘威（Liu, Wei）：腾讯人工智能实验室核心研究员，专注于计算机视觉与人工智能应用研究，参与腾讯在智能安防、内容识别、自动驾驶等领域的 AI 技术研发，推动了 AI 技术在互联网场景的规模化落地。

任少卿（Ren, Shaoqing）：蔚来自动驾驶领域核心专家，曾为微软亚洲研究院研究员，在目标检测、图像分割等计算机视觉领域有深厚积累。其研究成果直接助力蔚来自动驾驶系统的感知层优化，提升了车辆在复杂路况下的环境识别能力。

石建萍（Shi, Jianping）：商汤科技资深研究员，聚焦于计算机视觉技术的产业应用，在人脸支付、智能监控、自动驾驶感知等场景有丰富的技术落地经验，推动商汤科技在视觉 AI 产品的规模化推广。

田奇（Tian, Qi）：华为公司终端 BG 首席科学家，深耕计算机视觉与人工智能领域多年，主导华为在手机影像 AI、智能交互、鸿蒙生态 AI 能力建设等方面的技术研发，推动了华为终端产品的智能化升级，同时在 AI 芯片与算法协同优化上有重要突破。

王云鹤（Wang, Yunhe）：华为诺亚方舟实验室研究员，专注于神经网络架构设计与高效计算，在轻量化模型、AI 芯片适配等领域成果显著，其研究助力华为在端侧 AI、边缘计算等场景的技术领先。

谢凌曦（Xie, Lingxi）：华为公司 AI 领域核心研发人员，主要研究方向为自然语言处理与大模型应用，参与华为盘古大模型的相关研发工作，在中文语义理解、行业大模型定制等方面有重要贡献。

张祥雨（Zhang, Xiangyu）：阶跃星辰首席科学家，计算机视觉领域顶尖人才，曾任职于微软亚洲研究院，在深度学习架构、视觉模型优化等方面有深厚造诣。其研究成果不仅在学术领域影响深远，还成功转化为实际产品，推动了自动驾驶、智能机器人等行业的技术进步。

周杰（Zhou, Jie）：清华大学教授，研究方向为生物特征识别、计算机视觉与智能系统，是国内指纹识别、人脸识别技术的早期研究者之一，其团队研发的核心技术已应用于安防、金融等多个领域，推动了国内生物识别产业的规范化发展。

左旺孟（Zuo, Wangmeng）：哈尔滨工业大学教授，专注于图像处理与计算机视觉，在图像超分辨率重建、医学影像分析等领域有重要研究成果，主持多项国家级科研项目，为 AI 在医疗、遥感等领域的应用提供了技术支持。

Part 02
全球人工智能人才榜TOP100全榜单

该榜单基于近十年近10万篇文献深度分析，列出了全球人工智能领域的Top100人才。其中，华人依旧拿下了主力席位。数字化转型网从中提炼了出了一份较为瞩目的人员名单，这些人现多数就职于国内外企业，仍在人工智能前沿探索领域活跃，包括：

序号	姓名	国家	所属公司
1	Bai, Xiang (白翔）	中国	华中科技大学
2	Berg, Alexander C.	美国	加州大学欧文分校
3	Bernstein, Michael	美国	斯坦福大学
4	Brox, Thomas	德国	弗莱堡大学
5	Cao, Yue (曹越）	中国	Sand 人工智能公司
6	Chang, Xiaojun	澳大利亚	悉尼科技大学
7	Cheng, Ming – Ming (程明明）	中国	南开大学
8	Dai, Angela	德国	慕尼黑工业大学
9	Dai, Jifeng (代季峰）	美国	清华大学
10	Efros, Alexei A.	美国	加州大学伯克利分校
11	Fan, Deng – Ping (范登平）	中国	南开大学
12	Feng, Jiashi (冯佳时）	新加坡	新加坡国立大学
13	Fu, Yanwei (付彦伟）	中国	复旦大学
14	Gao, Shenghua (高盛华）	中国	上海科技大学
15	Gao, Yue (高跃）	中国	清华大学
16	Geiger, Andreas	德国	蒂宾根大学
17	Geng, Xin (耿新）	中国	东南大学
18	Ghanem, Bernard	沙特阿拉伯	阿卜杜拉国王科技大学
19	Gu, Quanquan	美国	加州大学洛杉矶分校
20	Guo, Baining	美国	微软研究院
21	Han, Junwei (韩军伟）	中国	西北工业大学
22	Hariharan, Bharath	美国	康奈尔大学
23	Hassabis, Demis	英国	DeepMind 科技公司
24	He, Kaiming (何恺明）	美国	麻省理工学院
25	He, Ran (赫然）	中国	中国科学院
26	Hu, Han (胡瀚）	中国	微软亚洲研究院
27	Huang, Gao (黄高）	中国	清华大学
28	Huang, Heng	美国	马里兰大学
29	Huang, Minlie (黄民烈）	中国	清华大学
30	Huang, Qingming (黄庆明）	中国	中国科学院大学
31	Ji, Rongrong (纪荣嵘）	中国	厦门大学
32	Jia, Jiaya (贾佳亚）	中国	香港中文大学
33	Kweon, In So Korea	韩国	韩国科学技术院
34	Li, Hongsheng (李鸿升）	中国	香港中文大学
35	Li, Houqiang (李厚强）	中国	中国科学技术大学
36	Liang, Xiaodan (梁小丹）	中国	中山大学
37	Lin, Dahua (林达华）	中国	香港中文大学
38	Lin, Guosheng	新加坡	南洋理工大学
39	Lin, Liang (林倞）	中国	中山大学
40	Lin, Stephen	美国	微软研究院
41	Lin, Zhouchen (林宙辰）	中国	北京大学
42	Liu, Wei (刘威）	中国	腾讯人工智能实验室
43	Liu, Weiwei (刘威威）	中国	武汉大学
44	Liu, Xinwang (刘新旺）	中国	国防科技大学
45	Liu, Ziwei (刘子纬）	新加坡	南洋理工大学
46	Loy, Chen Change	新加坡	南洋理工大学
47	Lu, Jiwen (鲁继文）	中国	清华大学
48	Luo, Jiebo	美国	罗切斯特大学
49	Luo, Ping (罗平）	中国	香港大学
50	Malik, Jitendra	美国	加州大学伯克利分校
51	Mei, Tao (梅涛）	中国	HiDream 公司
52	Meng, Deyu (孟徳宇）	中国	西安交通大学
53	Nie, Feiping (聂飞平）	美国	西北工业大学
54	Ouyang, Wanli (欧阳万里）	中国	上海人工智能实验室
55	Ozcan, Aydogan	美国	加州大学洛杉矶分校
56	Pollefeys, Marc Switzerland	瑞士	苏黎世联邦理工学院
57	Qi, Xiaojuan (齐晓娟）	中国	香港大学
58	Qiao, Yu (乔宇）	中国	上海人工智能实验室
59	Reid, Ian	澳大利亚	阿德莱德大学
60	Ren, Shaoqing (任少卿）	中国	蔚来自动驾驶
61	Russakovsky, Olga	美国	普林斯顿大学
62	Saenko, Kate	美国	波士顿大学
63	Schiele, Bernt	德国	马克斯・普朗克计算机科学研究所
64	Shao, Ling United	阿拉伯联合酋长国	起源人工智能研究院
65	Shechtman, Eli	美国	Adobe 研究院
66	Shi, Jianping (石建萍）	中国	商汤科技
67	Silver, David United Kingdom	英国	DeepMind 科技公司
68	Tan, Mingkui (谭明奎）	美国	华南理工大学
69	Tao, Dacheng (陶大程）	新加坡	南洋理工大学
70	Tian, Qi (田奇）	中国	华为公司
71	Tian, Yonghong (田永鸿）	中国	北京大学
72	Timofte, Radu	德国	维尔茨堡大学
73	Van Gool, Luc Switzerland	瑞士	瑞士联邦理工学院
74	Vedaldi, Andrea United Kingdom	英国	牛津大学
75	Wang, Limin (王利民）	中国	南京大学
76	Wang, Wenguan (王文冠)	中国	浙江大学
77	Wang, Xiaogang (王晓刚)	中国	香港中文大学
78	Wang, Xiaolong	美国	加州大学圣地亚哥分校
79	Wang, Yunhe (王云鹤)	中国	华为诺亚方舟实验室
80	Xie, Lingxi (谢凌曦)	中国	华为公司
81	Xiong, Zhiwei (熊志伟)	中国	中国科学技术大学
82	Yan, Junjie (闫俊杰)	中国	Minimax 人工智能公司
83	Yan, Shuicheng (颜水成)	新加坡	新加坡国立大学
84	Yang, Jian (杨健)	中国	南京理工大学
85	Yang, Ming – Hsuan (杨明玄)	美国	加州大学圣地亚哥分校
86	Yang, Yi (杨易)	中国	浙江大学
87	Yuille, Alan L.	美国	约翰斯・霍普金斯大学
88	Zafeiriou, Stefanos United Kingdom	英国	伦敦帝国学院
89	Zha, Zheng – Jun (查正军)	中国	中国科学技术大学
90	Zhang, Lei (张磊)	中国	香港理工大学
91	Zhang, Lijun (张利军)	中国	南京大学
92	Zhang, Xiangyu (张祥雨)	中国	阶跃星辰
93	Zhang, Zhaoxiang (张兆翔)	中国	中国科学院
94	Zhao, Hai (赵海)	中国	上海交通大学
95	Zhao, Zhou (赵洲)	中国	浙江大学
96	Zheng, Wei – Shi (郑伟诗)	中国	中山大学
97	Zhou, Bolei	美国	加州大学洛杉矶分校
98	Zhou, Jie (周杰)	中国	清华大学
99	Zhu, Jun – Yan (朱俊彦)	美国	卡内基梅隆大学
100	Zuo, Wangmeng (左旺孟)	中国	哈尔滨工业大学

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Part 03
全球人工智能南方国家人才榜（不含中国）

TOP20全榜单

专家姓名（Expert Name）	机构名称（Institution Name）	国家（Country）
Alfarra, Motasem	阿卜杜拉国王科技大学	沙特阿拉伯
Arbelaez, Pablo	哥伦比亚洛斯安第斯大学	哥伦比亚
Arenas, Marcelo	智利天主教大学	智利
Babu, R. Venkatesh	印度科学学院	印度
Balasubramanian, Vineeth N	印度理工学院海得拉巴分校	印度
Barman, Siddharth	印度科学学院	印度
Carruba, Valerio	圣保罗州立大学	巴西
Chudasama, Vishal	索尼研究印度公司	印度
Desai, Chaitrafe	印度 KLE 科技大学	印度
Elhoseiny, Mohamed	阿卜杜拉国王科技大学	沙特阿拉伯
Ghanem, Bernard	阿卜杜拉国王科技大学	沙特阿拉伯
Giancola, Silvio	阿卜杜拉国王科技大学	沙特阿拉伯
Kovalev, Dmitry	阿卜杜拉国王科技大学	沙特阿拉伯
Kundu, Jogendra Nath	印度科学学院	印度
Lochner, Michellefe	西开普大学	南非
Minh-Triet Tran	越南国立大学	越南
Raj, Piyush	印度理工学院坎普尔分校	印度
Rivadenira, Rafael E	厄瓜多尔滨海理工学院	厄瓜多尔
Vatsa, Mayank	印度理工学院	印度
Wonka, Peter	阿卜杜拉国王科技大学	沙特阿拉伯

Part 04
全球人工智能女性人才榜 TOP50全榜单

专家姓名（Expert Name）	机构名称（Institution Name）	国家（Country）
Akata, Zeynep	慕尼黑工业大学	德国
Caputo, Barbara	都灵理工大学	意大利
Clapath, Claudia	伦敦帝国理工学院	英国
Cucchiara, Rita	摩德纳和雷焦艾米利亚大学	意大利
Dai, Angela	慕尼黑工业大学	德国
Dundar, Aysegul	比尔肯特大学	土耳其
Elkind, Edith	牛津大学	英国
Fang, Lu（方璐）	清华大学	中国
Feng, Yang（冯洋）	中国科学院	中国
Fidler, Sanja	多伦多大学	加拿大
Fu, Ying（付莹）	北京理工大学	中国
Graumann, Kristen	得克萨斯大学奥斯汀分校	美国
Han, Su-Ting（韩素婷）	深圳大学	中国
Hoffman, Judy	佐治亚理工学院	美国
Huang, Xuanjing（黄萱菁）	复旦大学	中国
Jiang, Li（蒋理）	香港中文大学（深圳）	中国
Jin, Qin（金琴）	中国人民大学	中国
Jing, Liping（景丽萍）	北京交通大学	中国
Kanazawa, Arigoo	加州大学伯克利分校	美国
Lan, Cuiling	微软研究院	美国
Lazebnik, Svetlana	伊利诺伊大学厄巴纳 – 香槟分校	美国
Leal-Taixé, Laura	慕尼黑工业大学	德国
Li, Fei-Fei	斯坦福大学	美国
Li, Li-Jia	斯坦福大学	美国
Liang, Xiaodan（梁小丹）	中山大学	中国
Liao, Jing（廖菁）	香港城市大学	中国
Liu, Jiaying（刘家瑛）	北京大学	中国
Liu, Jing（刘静）	中国科学院	中国
Liu, Si（刘思）	北京航空航天大学	中国
Mao, Chunyan	南洋理工大学	新加坡
Oliva, Aude	麻省理工学院	美国
Parikh, Devi	佐治亚理工学院	美国
Qi, Xiaojuan（齐晓娟）	香港大学	中国
Qu, Yanyin（曲亚运）	厦门大学	中国
Ricci, Elisa	特伦托大学	意大利
Russakovsky, Olga	普林斯顿大学	美国
Saenko, Kate	波士顿大学	美国
Shi, Jianping（石建萍）	商汤科技	中国
Tang, Siyu	苏黎世联邦理工学院	瑞士
Tuytelaars, Tinne	鲁汶大学	比利时
Urtasun, Raquel	多伦多大学	加拿大
Wang, Yunlong（王蕴龙）	北京航空航天大学	中国
Wen, Fang	微软亚洲研究院	中国
Xu, Linli（徐琳莉）	中国科学技术大学	中国
Xu, Miao	昆士兰大学	澳大利亚
Yang, Min（杨敏）	中国科学院	中国
Yan, Yuxuan（袁玉轩）	香港中文大学	中国
Zhang, Shanshan（张珊珊）	南京理工大学	中国
Zhang, Ya（张娅）	上海交通大学	中国
Zou, Yuexian（邹月娴）	北京大学	中国

Part 05
中国人工智能人才榜 TOP100全榜单

专家姓名（Expert Name）	机构名称（Institution Name）	国家（Country）
白翔（Bai Xiang）	华中科技大学	中国
曹越（Cao Yue）	Sand 人工智能公司	中国
陈殷（Chen Yin）	中国科学院	中国
陈健（Chen Jian）	中国科学院	中国
程明明（Cheng Mingming）	南开大学	中国
戴玉超（Dai Yuchao）	西北工业大学	中国
邓成（Deng Cheng）	西安电子科技大学	中国
丁贵广（Ding Guiguang）	清华大学	中国
丁超（Ding Chao）	中国科学院	中国
董瑛鹏（Dong Yingpeng）	清华大学	中国
杜博（Du Bo）	武汉大学	中国
范登平（Fan Dengping）	南开大学	中国
付彦伟（Fu Yanwei）	复旦大学	中国
付莹（Fu Ying）	北京理工大学	中国
高盛华（Gao Shenghua）	上海科技大学	中国
高跃（Gao Yue）	清华大学	中国
耿新（Geng Xin）	东南大学	中国
郭凯杰（Guo Kaijie）	天津大学	中国
顾明（Gu Ming）	清华大学	中国
韩军伟（Han Junwei）	西北工业大学	中国
赫然（He Ran）	中国科学院	中国
何晓东（He Xiaodong）	京东人工智能研究院	中国
胡瀚（Hu Han）	微软亚洲研究院	中国
胡卫明（Hu Weiming）	中国科学院	中国
黄高（Huang Gao）	清华大学	中国
黄民烈（Huang Minlie）	清华大学	中国
黄庆明（Huang Qingming）	中国科学院大学	中国
黄铁军（Huang Tiejun）	北京大学	中国
黄艳（Huang Yan）	中国科学院	中国
纪荣嵘（Ji Rongrong）	厦门大学	中国
贾佳亚（Jia Jiaya）	香港中文大学	中国
蒋理（Jiang Li）	香港中文大学（深圳）	中国
雷臻（Lei Zhen）	中国科学院	中国
李鸿升（Li Hongsheng）	香港中文大学	中国
李厚强（Li Houqiang）	中国科学技术大学	中国
梁小丹（Liang Xiaodan）	中山大学	中国
林达华（Lin Dahua）	香港中文大学	中国
林倞（Lin Liang）	中山大学	中国
林宙辰（Lin Zhouchen）	北京大学	中国
刘家瑛（Liu Jiaying）	北京大学	中国
刘日升（Liu Risheng）	大连理工大学	中国
刘树森（Liu Shusen）	电子科技大学	中国
刘挺（Liu Ting）	哈尔滨工业大学	中国
刘威威（Liu Weiwei）	武汉大学	中国
刘新旺（Liu Xinwang）	国防科技大学	中国
鲁继文（Lu Jiwen）	清华大学	中国
罗平（Luo Ping）	香港大学	中国
马超（Ma Chao）	上海交通大学	中国
马建义（Ma Jianyi）	武汉大学	中国
梅涛（Mei Tao）	HiDream 公司	中国
孟德宇（Meng Deyu）	西安交通大学	中国
欧阳万里（Ouyang Wanli）	上海人工智能实验室	中国
潘金山（Pan Jinshan）	南京理工大学	中国
齐晓娟（Qi Xiaojuan）	香港大学	中国
钱晨（Qian Chen）	商汤科技	中国
乔宇（Qiao Yu）	上海人工智能实验室	中国
任少卿（Ren Shaoqing）	蔚来自动驾驶	中国
任旺（Ren Wang）	中山大学	中国
单世强（Shan Shiqiang）	中国科学院	中国
申恒涛（Shen Hengtao）	四川大学	中国
沈建兵（Shen Jianbing）	澳门大学	中国
石建萍（Shi Jianping）	商汤科技	中国
苏剑波（Su Jianbo）	厦门大学	中国
田奇（Tian Qi）	华为公司	中国
田永鸿（Tian Yonghong）	北京大学	中国
王利民（Wang Limin）	南京大学	中国
王乃岩（Wang Naiyan）	西安电子科技大学	中国
王文冠（Wang Wenguan）	浙江大学	中国
王晓刚（Wang Xiaogang）	香港中文大学	中国
王兴刚（Wang Xinggang）	华中科技大学	中国
王云鹤（Wang Yunhe）	华为诺亚方舟实验室	中国
吴建（Wu Jian）	南京大学	中国
夏桂松（Xia Guisong）	武汉大学	中国
谢凌曦（Xie Lingxi）	华为公司	中国
熊志伟（Xiong Zhiwei）	中国科学技术大学	中国
徐迈（Xu Mai）	北京航空航天大学	中国
闫俊杰（Yan Junjie）	Minimax 人工智能公司	中国
严睿（Yan Rui）	中国人民大学	中国
杨健（Yang Jian）	南京理工大学	中国
杨敏（Yang Min）	中国科学院	中国
杨小康（Yang Xiaokang）	上海交通大学	中国
杨易（Yang Yi）	浙江大学	中国
叶芒（Ye Mang）	武汉大学	中国
叶齐祥（Ye Qixiang）	中国科学院大学	中国
查正军（Zha Zhengjun）	中国科学技术大学	中国
张宝昌（Zhang Baochang）	北京工业大学	中国
张鼎文（Zhang Dingwen）	西北工业大学	中国
张凯（Zhang Kai）	南京大学	中国
张磊（Zhang Lei）	香港理工大学	中国
张利军（Zhang Lijun）	南京大学	中国
张天柱（Zhang Tianzhu）	中国科学技术大学	中国
张祥雨（Zhang Xiangyu）	微软研究院	中国
张兆翔（Zhang Zhaoxiang）	中国科学院	中国
赵海（Zhao Hai）	上海交通大学	中国
赵洲（Zhao Zhou）	浙江大学	中国
郑伟诗（Zheng Weishi）	中山大学	中国
周杰（Zhou Jie）	清华大学	中国
周书华（Zhou Shuhua）	南京大学	中国
朱文武（Zhu Wenwu）	清华大学	中国
左旺孟（Zuo Wangmeng）	哈尔滨工业大学	中国

Part 06
全球人工智能机构榜 TOP100

机构名称	国家	学者数	总发文数	平均每人发文数	高被引文章数
Adobe Research	美国	207	784	3.79	29
阿里巴巴集团	中国	285	869	3.05	89
Amazon Group	中国	295	849	3.05	89
亚利桑那州立大学	美国	329	648	1.97	28
澳大利亚国立大学	澳大利亚	380	1398	3.68	50
北京航空航天大学	中国	673	1422	2.32	52
北京理工大学	中国	379	640	2.01	31
北京邮电大学	中国	357	701	2.08	21
加州理工学院	美国	392	689	1.76	24
卡内基梅隆大学	美国	1357	5470	2.55	72
中国科学院	中国	2386	4639	1.94	72
香港中文大学	中国	777	3132	4.03	137
香港城市大学	中国	399	905	2.27	39
哥伦比亚大学	美国	444	792	1.78	20
康奈尔大学	美国	328	780	2.38	26
大连理工大学	中国	255	605	2.37	25
DeepMind Technologies	英国	437	893	2.04	21
杜克大学	美国	398	873	2.19	51
华东师范大学	中国	272	617	2.27	36
洛桑联邦理工学院	瑞士	504	1160	2.30	61
复旦大学	中国	971	2051	2.11	62
佐治亚理工学院	美国	572	1177	2.06	46
Google Research	美国	694	1853	2.67	55
哈尔滨工业大学	中国	496	1302	2.63	105
哈佛大学	美国	636	998	1.57	20
香港理工大学	中国	305	613	2.01	16
香港科技大学	中国	511	894	1.75	19
华为诺亚方舟实验室	中国	205	711	3.47	70
华中科技大学	中国	559	1312	2.35	61
IBM 研究院	美国	417	1140	2.73	82
伦敦帝国学院	英国	589	1135	1.93	44
约翰・霍普金斯大学	美国	613	1228	2.00	41
韩国科学技术院	韩国	496	969	1.95	28
麻省理工学院	美国	1443	2973	2.01	48
微软研究院	美国	391	1050	2.69	31
微软亚洲研究院	中国	163	1098	6.74	63
莫纳什大学	澳大利亚	329	808	2.46	63
南京大学	中国	870	2124	2.44	84
南京理工大学	中国	220	755	3.45	96
南开大学	中国	261	691	2.65	97
南洋理工大学	新加坡	785	2362	3.01	96
国防科技大学	中国	261	582	2.23	61
新加坡国立大学	新加坡	781	2206	2.82	63
纽约大学	美国	372	640	1.72	16
东北大学	美国	494	1015	2.04	80
西北工业大学	中国	507	722	2.35	90
西北大学	美国	379	646	1.70	26
NVIDIA Corporation	美国	178	635	3.57	40
北京大学	中国	1377	3409	2.62	85
宾夕法尼亚州立大学	美国	342	656	1.92	12
普林斯顿大学	美国	520	1052	2.02	23
普渡大学	美国	488	932	1.91	18
伦敦玛丽女王大学	英国	175	603	3.45	57
罗格斯大学	美国	260	688	2.65	41
首尔国立大学	韩国	499	984	1.97	41
上海交通大学	中国	1097	2573	2.35	67
华南理工大学	中国	733	752	2.26	37
东南大学	中国	304	759	2.50	51
斯坦福大学	美国	1745	3441	1.97	81
中山大学	中国	698	1532	2.19	87
瑞士联邦理工学院	瑞士	1026	2224	2.17	20
慕尼黑工业大学	德国	572	1068	1.87	52
腾讯人工智能实验室	中国	179	633	3.54	96
天津大学	中国	393	906	2.31	35
清华大学	中国	1753	4983	2.81	105
巴黎萨克雷大学	法国	377	605	1.60	14
伦敦大学学院	英国	531	934	1.76	24
阿德莱德大学	澳大利亚	199	734	3.69	56
阿尔伯塔大学	加拿大	303	645	2.13	18
阿姆斯特丹大学	荷兰	346	707	2.04	27
加州大学伯克利分校	美国	934	2390	2.45	57
加州大学洛杉矶分校	美国	652	1591	2.44	77
加州大学圣迭戈分校	美国	715	1295	1.81	53
剑桥大学	英国	454	673	1.48	20
中国科学院大学	中国	302	1772	5.87	96
爱丁堡大学	英国	450	997	2.22	41
电子科技大学	中国	436	1027	2.36	68
香港大学	中国	385	892	2.32	42
伊利诺伊大学厄巴纳 – 香槟分校	美国	792	1670	2.11	37
马里兰大学帕克分校	美国	564	1170	2.11	45
密歇根大学	美国	635	1181	1.86	29
牛津大学	英国	1055	2449	2.32	60
宾夕法尼亚大学	美国	518	977	1.77	29
中国科学技术大学	中国	1008	2588	2.57	93
南加州大学	美国	544	1095	2.01	25
萨塞克斯大学	英国	171	610	3.57	51
悉尼大学	澳大利亚	341	1176	3.45	108
悉尼科技大学	澳大利亚	255	702	2.99	66
得克萨斯大学奥斯汀分校	美国	480	1122	2.34	56
东京大学	日本	601	1158	1.75	35
多伦多大学	加拿大	536	1196	2.11	47
特伦托大学	意大利	177	576	3.25	39
华盛顿大学	美国	838	1341	1.59	22
滑铁卢大学	加拿大	352	648	1.84	31
威斯康星大学麦迪逊分校	美国	290	543	1.94	20
武汉大学	中国	498	1130	2.27	65
厦门大学	中国	393	962	2.45	18
西安交通大学	中国	454	1013	2.23	76
西安电子科技大学	中国	448	1215	2.71	48
耶鲁大学	美国	337	539	1.60	34
浙江大学	中国	1256	3072	2.45	116

在2025全球数字经济大会上，全球首份采用高质量论文数据系统分析人工智能科研演进的报告——《全球人工智能科研态势报告（2015-2024）》由联合国工业发展组织投资和技术促进办公室与东壁科技数据联合发布。以下为数字化转型网小编对榜单进行的简要分析：

Part 01 

华人学者的全球崛起

在最终出炉的百人顶尖学者名单中，华人占比高达 45%，几乎稳稳占据半壁江山。更引人瞩目的是，其中 32% 的顶尖人才选择扎根中国本土开展工作，这一比例较五年前大幅提升了近 20 个百分点。

● 学术传承的脉络清晰可循

何恺明、王晓刚、陶大程等业界顶尖学者，均师从中国人工智能领域的先驱人物汤晓鸥；而张祥雨则是何恺明的直系弟子。这种紧密的 “师承链” 在计算机视觉领域表现得尤为突出，已然构建起一个极具影响力的学术共同体。

● 在产业界，华人科学家同样牢牢掌控着核心技术命脉：

何恺明于今年 6 月正式加盟 Google DeepMind，同时继续保留麻省理工学院（MIT）的教职；

张祥雨执掌阶跃星辰的整体研发体系；

任少卿主导蔚来汽车自动驾驶技术的核心发展路线；

田奇全面操盘华为昇腾芯片与 MindSpore 框架的技术研发与布局。

这种全球化的人才布局，形成了独具特色的 “双核驱动” 模式：华人学者既在西方顶尖科研机构中牢牢掌握学术话语权，又深度投身于中国科技企业的核心创新事业。

Part 02 

改写 AI 历史的华人突破

华人科学家的贡献，绝不仅限于学术论文数量的累积，更在于开创性地搭建起深度学习的基础架构。

何恺明提出的残差网络（ResNet），成功攻克了长期困扰学界的梯度消失难题，让千层神经网络的高效训练成为现实。这篇斩获 2016 年计算机视觉与模式识别会议（CVPR）最佳论文的经典之作，截至目前引用量已突破 20 万次，被业界盛赞为 “计算机视觉界的诺奖级成果”。而他的最新研究成果 MeanFlow 生成模型，仅需 1 步推理，性能便超越了传统扩散模型 250 步的效果，将图像生成效率提升了近 70%。

张祥雨的技术探索之路，则充分彰显了卓越的工程实践智慧。作为残差网络（ResNet）核心架构的关键实现者，他编写的底层代码成功推动理论突破转化为可落地的实战利器；此后推出的 ShuffleNet 系列网络，更是成为首个实现移动端商用的轻量级网络，助力旷视科技成功拿下 OPPO、小米等重量级商业订单。

在具身智能这一前沿领域，何恺明团队于 2024 年提出的异构预训练 Transformer（HPT），有效破解了机器人学习中的异构性困境。该模型能够让不同硬件配置的机器人实现知识共享，任务泛化能力提升 20%，为通用机器人学习领域开辟了全新路径。

Part 03 

中国企业的双轨战略：自主研发与人才反哺

面对全球顶尖 AI 人才的激烈争夺，中国企业走出了两条特色鲜明的发展路径：

● 以华为、蔚来为代表的技术派企业，采取学术明星引进与内部人才自主培养并重的策略。

田奇领衔的华为诺亚方舟实验室中，王云鹤等 “天才少年” 在模型轻量化领域斩获多项突破性成果；蔚来任少卿团队自主研发的世界模型 NWM，实现了 “一个场景生成万个平行世界” 的超强推演能力，性能全面超越 OpenAI 的 Sora 模型。

● 而以 DeepSeek 为代表的新兴科技力量，则奉行年轻化与本土化并行的发展策略。

尽管本次榜单中 DeepSeek 无人跻身百强之列，但其核心团队平均年龄仅 28 岁，专注于国产化训练框架的深耕研发。通过推出 “青苗计划”，该企业每年招募百名应届博士，短短三年内已培育出 10 余位国际顶尖学术会议的最佳论文得主。

这种发展路径的差异，深刻折射出中国 AI 产业正在经历的深层变革：当老牌科技巨头借力学术权威构建坚实的技术壁垒时，新锐企业正通过大力培养新生代人才，重塑行业人才生态格局。

Part 04 

DeepSeek 缺席：商业与学术的价值鸿沟

DeepSeek 未能上榜的现象，引发了行业内的广泛反思，其背后暗藏着三类深层次的结构性矛盾：

● 学术积淀的时间差

本次百强榜单的统计时间跨度为 2015 – 2024 年，而 DeepSeek 成立于 2023 年。尽管其核心团队在开源社区表现亮眼，但学术积累尚未达到十年量级的评估标准，这成为其落选的重要客观因素。

● 论文与产品的悖论

DeepSeek 的工程师团队更聚焦于模型部署效率与推理成本的优化，而非一味追求顶级学术会议的论文发表数量。正如其首席技术官（CTO）在内部讲话中所言：“客户真正需要的是每秒处理千次请求的稳定性能，而非用于炫技的学术指标。”

● 人才争夺的代价

当华为为田奇团队提供十亿级别的巨额研发预算时，DeepSeek 选择将资金重点投向年轻学者的培养。这种 “放弃明星学者，押注新生代新星” 的长远策略，虽未能在短期内获得学术榜单的认可，但极有可能在未来十年改写行业格局。

Part 05
人才战争：千万年薪背后的全球博弈

随着人工智能领域竞争的日趋白热化，顶级 AI 人才已成为全球稀缺的战略资源，一场围绕人才的争夺战全面打响：

● Meta 为招募顶尖华人科学家，开出了千万美元的年薪；

● 字节跳动专门设立 10 亿元专项基金，用于挖掘全球优秀 AI 人才；

● 中东主权基金也纷纷入局 —— 阿联酋 MGX 计划出资 2 亿美元，专项组建华人科学家团队。

这场人才争夺在新生代科研力量中表现得尤为激烈。2025 年，清华大学人机交互专业博士的起薪已高达 200 万元，但即便如此，仍难以阻挡优秀毕业生流向美国硅谷。一位拒绝了腾讯高薪 offer 的博士生直言：“在 DeepMind 开展一年的研究，其学术价值抵得上国内三倍薪资的工作。”

更深层次的危机在于学术传承面临断层风险。榜单数据显示，40 岁以上的华人学者在百强中占比不足 15%，青年科学家正面临 “顶级学术会议内卷” 与 “工业界高薪挖角” 的双重压力。

Part 06
未来战场：华人智慧的全球使命

当何恺明在 MIT 实验室潜心调试新一代生成模型，当任少卿在蔚来中心精彩演示世界模型的时空推演，这些华人科学家正亲手定义着人工智能的未来形态：

● 何恺明领导研发的异构预训练框架，将彻底重塑机器人学习范式，让家用机器人能够像人类一样灵活适应多样化生活场景；

● 张祥雨深耕探索的自动机器学习（AutoML）技术，有望实现 AI 自主设计 AI 模型的突破，解放 70% 算法工程师的重复性劳动；

● 华为田奇团队全力推动的昇腾芯片 + MindSpore 框架生态，正强势挑战英伟达 CUDA 在全球 AI 计算领域的垄断地位。

此刻，在深圳 DeepSeek 总部的 “青苗实验室” 里，25 岁的年轻工程师们正专注调试新一代混合专家（MoE）模型。虽然他们的名字尚未出现在国际顶尖学术榜单上，但他们自主开发的边缘计算框架，已在珠三角地区 200 家工厂成功部署，每年为企业节省电费超亿元。

学术荣誉与产业落地之间的鸿沟，正是中国 AI 产业发展现阶段的真实写照。当何恺明等顶尖学者在顶级期刊封面上摘星揽月，年轻一代的科研工作者们正在车间与矿洞中，默默铺设着智能社会的钢筋铁骨。

正如张祥雨在西安交通大学演讲时所说的那样：“ResNet 的成功，不在于它的论文引用数有多高，而在于它让每一部手机都拥有了看懂世界的能力。” 当中国 AI 领域的学术星辰照亮产业大地，像 DeepSeek 这样暂时无名的团队中，或许正孕育着下一代技术革命的希望种子。

由CXOUNION-CXO联盟（cxounion.cn）转载而成，来源于数字化转型网；编辑/翻译：CXOUNIONCXO联盟小O。

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