何恺明论文总被引次数位列全球所有学者前五，ResNet成21世纪最具影响力论文

在人工智能领域，华人科学家的影响力正日益凸显。根据2025年多家权威机构的数据统计，清华大学校友、麻省理工学院终身副教授何恺明的论文总被引次数已跻身全球学者前五（涵盖所有学科），其代表作ResNet更被《自然》杂志认定为21世纪被引次数最高的学术论文。何恺明的学术生涯贯穿多项里程碑式荣誉——2009年他成为首位获得CVPR最佳论文奖的华人学者；2023年因"深度残差学习"获未来科学大奖数学与计算机科学奖；2025年10月，其十年前发表的论文再获IEEE Helmholtz奖，印证了其研究的持久影响力。

全球排名：稳居前五的学术影响力

根据AD Scientific Index在2025年8月发布的全球科学家引用排名，何恺明位列全球第五，论文总被引次数超过73万次，其中近五年的引用量高达61万次。这一数据反映了其研究成果持续的学术影响力。

在细分领域的排名中，何恺明在计算机视觉领域高被引学者榜单中位列第四。排在他之前的分别是图灵奖得主Yoshua Bengio（深度学习三巨头之一）、Geoffrey Hinton（AI教父）以及Ilya Sutskever（OpenAI联合创始人）。

里程碑：21世纪被引最高的单篇论文

何恺明作为第一作者的论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》（即ResNet论文）是其学术影响力的核心支撑。2025年4月，《自然》杂志对21世纪以来数千万篇论文的分析显示，该论文在五大权威数据库（Web of Science、Scopus等）的综合引用中位数排名全球第一。

• 具体数据：该论文在Google Scholar上的引用量已突破25万次；在部分数据库中引用量在10万至25.4万次之间。

• 历史意义：ResNet是唯一位列榜首的AI论文，超越了包括Transformer、AlexNet在内的其他里程碑式工作。

ResNet的核心突破在于解决了深层神经网络训练中的梯度消失问题。通过引入”残差连接“结构，它将神经网络层数从几十层提升至约150层，为后续几乎所有重大AI模型奠定了基础。

• 广泛应用：从AlphaGo的决策网络到ChatGPT的底层架构，残差思想已成为现代深度学习的标准组件。

• 持续产出：何恺明在视觉感知（Faster R-CNN、Mask R-CNN）和自监督学习（MoCo、MAE）等领域的研究也极具影响力，推动其总被引量持续增长。

• 未来预期：按照目前每年约10万次的增长速度，何恺明的总被引次数有望在未来数年内突破百万次，成为继Bengio和Hinton之后下一位”百万引用俱乐部“成员。

何恺明的成长轨迹体现了中国科学家在全球AI领域的崛起：

• 清华启蒙：他于2007年毕业于清华大学基础科学班，后赴香港中文大学师从汤晓鸥教授。

• 国际认可：2025年6月，他以”兼职杰出科学家“身份加入谷歌DeepMind，同时保留MIT终身教职。

何恺明曾指出：”在ResNet之前，深度学习并不那么‘深’。“如今，这项技术已成为AI发展的基石。随着AI论文总量在2010–2022年间增长近三倍，奠基性研究的引用积累还将加速。何恺明的学术影响力，正是中国智慧参与塑造全球科技进程的生动写照。