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363050.com发布时间：2026-01-03 19:23:58 点击量：
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、
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。
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：
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：
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。
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。
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；
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。
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。
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。
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：
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。
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。”
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。
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：
●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。
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。
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