何愷明論文總被引次數位列全球所有學者前五，ResNet成21世紀最具影響力論文

在人工智能領域，華人科學家的影響力正日益凸顯。根據2025年多家權威機構的數據統計，清華大學校友、麻省理工學院終身副教授何愷明的論文總被引次數已躋身全球學者前五（涵蓋所有學科），其代表作ResNet更被《自然》雜志認定為21世紀被引次數最高的學術論文。何愷明的學術生涯貫穿多項里程碑式榮譽——2009年他成為首位獲得CVPR最佳論文獎的華人學者；2023年因"深度殘差學習"獲未來科學大獎數學與計算機科學獎；2025年10月，其十年前發表的論文再獲IEEE Helmholtz獎，印證了其研究的持久影響力。

全球排名：穩居前五的學術影響力

根據AD Scientific Index在2025年8月發布的全球科學家引用排名，何愷明位列全球第五，論文總被引次數超過73萬次，其中近五年的引用量高達61萬次。這一數據反映了其研究成果持續的學術影響力。

在細分領域的排名中，何愷明在計算機視覺領域高被引學者榜單中位列第四。排在他之前的分別是圖靈獎得主Yoshua Bengio（深度學習三巨頭之一）、Geoffrey Hinton（AI教父）以及Ilya Sutskever（OpenAI聯合創始人）。

里程碑：21世紀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）是其學術影響力的核心支撐。2025年4月，《自然》雜志對21世紀以來數千萬篇論文的分析顯示，該論文在五大權威數據庫（Web of Science、Scopus等）的綜合引用中位數排名全球第一。

• 具體數據：該論文在Google Scholar上的引用量已突破25萬次；在部分數據庫中引用量在10萬至25.4萬次之間。

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

ResNet的核心突破在于解決了深層神經網絡訓練中的梯度消失問題。通過引入”殘差連接“結構，它將神經網絡層數從幾十層提升至約150層，為后續幾乎所有重大AI模型奠定了基礎。

• 廣泛應用：從AlphaGo的決策網絡到ChatGPT的底層架構，殘差思想已成為現代深度學習的標準組件。

• 持續產出：何愷明在視覺感知（Faster R-CNN、Mask R-CNN）和自監督學習（MoCo、MAE）等領域的研究也極具影響力，推動其總被引量持續增長。

• 未來預期：按照目前每年約10萬次的增長速度，何愷明的總被引次數有望在未來數年內突破百萬次，成為繼Bengio和Hinton之后下一位”百萬引用俱樂部“成員。

何愷明的成長軌跡體現了中國科學家在全球AI領域的崛起：

• 清華啟蒙：他于2007年畢業于清華大學基礎科學班，后赴香港中文大學師從湯曉鷗教授。

• 國際認可：2025年6月，他以”兼職杰出科學家“身份加入谷歌DeepMind，同時保留MIT終身教職。

何愷明曾指出：”在ResNet之前，深度學習并不那么‘深’。“如今，這項技術已成為AI發展的基石。隨著AI論文總量在2010–2022年間增長近三倍，奠基性研究的引用積累還將加速。何愷明的學術影響力，正是中國智慧參與塑造全球科技進程的生動寫照。