何愷明論文總被引次數(shù)位列全球所有學(xué)者前五，ResNet成21世紀(jì)最具影響力論文

在人工智能領(lǐng)域，華人科學(xué)家的影響力正日益凸顯。根據(jù)2025年多家權(quán)威機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，清華大學(xué)校友、麻省理工學(xué)院終身副教授何愷明的論文總被引次數(shù)已躋身全球?qū)W者前五（涵蓋所有學(xué)科），其代表作ResNet更被《自然》雜志認(rèn)定為21世紀(jì)被引次數(shù)最高的學(xué)術(shù)論文。何愷明的學(xué)術(shù)生涯貫穿多項(xiàng)里程碑式榮譽(yù)——2009年他成為首位獲得CVPR最佳論文獎(jiǎng)的華人學(xué)者；2023年因"深度殘差學(xué)習(xí)"獲未來(lái)科學(xué)大獎(jiǎng)數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)獎(jiǎng)；2025年10月，其十年前發(fā)表的論文再獲IEEE Helmholtz獎(jiǎng)，印證了其研究的持久影響力。

全球排名：穩(wěn)居前五的學(xué)術(shù)影響力

根據(jù)AD Scientific Index在2025年8月發(fā)布的全球科學(xué)家引用排名，何愷明位列全球第五，論文總被引次數(shù)超過(guò)73萬(wàn)次，其中近五年的引用量高達(dá)61萬(wàn)次。這一數(shù)據(jù)反映了其研究成果持續(xù)的學(xué)術(shù)影響力。

在細(xì)分領(lǐng)域的排名中，何愷明在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域高被引學(xué)者榜單中位列第四。排在他之前的分別是圖靈獎(jiǎng)得主Yoshua Bengio（深度學(xué)習(xí)三巨頭之一）、Geoffrey Hinton（AI教父）以及Ilya Sutskever（OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人）。

里程碑：21世紀(jì)被引最高的單篇論文

何愷明作為第一作者的論文《Deep Residual Learning for Image Recognition》（即ResNet論文）是其學(xué)術(shù)影響力的核心支撐。2025年4月，《自然》雜志對(duì)21世紀(jì)以來(lái)數(shù)千萬(wàn)篇論文的分析顯示，該論文在五大權(quán)威數(shù)據(jù)庫(kù)（Web of Science、Scopus等）的綜合引用中位數(shù)排名全球第一。

• 具體數(shù)據(jù)：該論文在Google Scholar上的引用量已突破25萬(wàn)次；在部分?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)中引用量在10萬(wàn)至25.4萬(wàn)次之間。

• 歷史意義：ResNet是唯一位列榜首的AI論文，超越了包括Transformer、AlexNet在內(nèi)的其他里程碑式工作。

ResNet的核心突破在于解決了深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的梯度消失問(wèn)題。通過(guò)引入”殘差連接“結(jié)構(gòu)，它將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)從幾十層提升至約150層，為后續(xù)幾乎所有重大AI模型奠定了基礎(chǔ)。

• 廣泛應(yīng)用：從AlphaGo的決策網(wǎng)絡(luò)到ChatGPT的底層架構(gòu)，殘差思想已成為現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)的標(biāo)準(zhǔn)組件。

• 持續(xù)產(chǎn)出：何愷明在視覺感知（Faster R-CNN、Mask R-CNN）和自監(jiān)督學(xué)習(xí)（MoCo、MAE）等領(lǐng)域的研究也極具影響力，推動(dòng)其總被引量持續(xù)增長(zhǎng)。

• 未來(lái)預(yù)期：按照目前每年約10萬(wàn)次的增長(zhǎng)速度，何愷明的總被引次數(shù)有望在未來(lái)數(shù)年內(nèi)突破百萬(wàn)次，成為繼Bengio和Hinton之后下一位”百萬(wàn)引用俱樂(lè)部“成員。

何愷明的成長(zhǎng)軌跡體現(xiàn)了中國(guó)科學(xué)家在全球AI領(lǐng)域的崛起：

• 清華啟蒙：他于2007年畢業(yè)于清華大學(xué)基礎(chǔ)科學(xué)班，后赴香港中文大學(xué)師從湯曉鷗教授。

• 國(guó)際認(rèn)可：2025年6月，他以”兼職杰出科學(xué)家“身份加入谷歌DeepMind，同時(shí)保留MIT終身教職。

何愷明曾指出：”在ResNet之前，深度學(xué)習(xí)并不那么‘深’。“如今，這項(xiàng)技術(shù)已成為AI發(fā)展的基石。隨著AI論文總量在2010–2022年間增長(zhǎng)近三倍，奠基性研究的引用積累還將加速。何愷明的學(xué)術(shù)影響力，正是中國(guó)智慧參與塑造全球科技進(jìn)程的生動(dòng)寫照。