全球首位「全领域被引最高」科学家，竟是Yoshua Bengio！
作为深度学习三巨头之一，图灵奖得主Bengio，不仅在计算机领域被引最高，而且还是世界第一。
Google Scholar主页中，Bengio更以惊人97万+总引用量，刷新了纪录。
早在2018年，他曾以「单日最高引用量」摘得计算机研究者桂冠，并与Geoffrey Hinton、Yann LeCun同年拿下图灵奖。
近五年来，个人被引数也是高达698008次。
这份来自AD Scientific Index的2025统计数据，汇总了全球所有研究人员、学术科研的表现和影响力。
这些排名依据总引用量和近5年引用次数，遴选出全球高被引研究人员。
接下来，一起详细看看，除了全球被引最高的Bengio，还有哪些科学家上榜？
总榜上，一共有4位计算机领域科学家，成为全球高被引的「传奇」。
Geoffrey Hinton
位列全球第二当属AI教父、图灵奖三巨头之一Geoffrey Hinton了。
目前，他的总被引数达95万，过去五年总被引数有57万+。
Hinton对于深度神经网络的重要性，相当于「现代开山之祖」。
2012年，他曾带领学生Alex Krizhevsky和Ilya Sutskever开发出深度卷积神经网络模型——AlexNet，在ImageNet挑战赛中拿下冠军。
他还是「反向传播算法」的关键人物，其被广泛用于高效训练多层神经网络。
2023年，Hinton因痛悔毕生工作，从谷歌离职后，一直在从事AI风险和安全方向的工作。
并在2024年，他和John Hopfield一同拿下诺贝尔物理学奖，表彰其在机器学习领域的开创性工作。
何恺明
深度残差网络（ResNets）之父——何恺明，成为全球第五位高被引科学家。
目前，他总被引数高达73万，过去五年共有61万高被引数。
目前，他是谷歌DeepMind杰出科学家，并在MIT EECS任终身教授。
众所周知，何恺明最为人熟知的研究，当属ResNets，其影响力不仅局限于计算机视觉领域，设计思想被广泛应用于现代深度学习的模型中。
Nature四月统计，ResNets成为21世纪被引最高论文
不论是自然语言处理中Transformer，还是强化学习中AlphaGo Zero，残差连接都成为这些模型核心组件之一。
除了ResNets，何恺明提出的Faster R-CNN、Mask R-CNN，还推动了目标检测和图像分割技术的发展。
Ilya Sutskever
何恺明之后，全球TOP 10中唯一计算机领域高被引科学家，就是Ilya Sutskever了。
目前，他个人总被引数67万，过去五年被引数50万。
如前所述，在多伦多大学读博期间，Ilya跟随导师Hinton一起研发出AlexNet，并在2012年ImageNet比赛大杀四方。
他个人最高光的时刻，还是在2015年，与奥特曼、Greg Brockman创办OpenAI后。
在此期间，Ilya主导了多个AI项目，并与团队最终推动了ChatGPT的诞生。
直到2024年，他官宣离职，创办了自己的公司SSI专注于安全超级智能的研究。
至今，还未发一款产品，凭借一个网页拿下了巨额融资，估值超300亿美金。
其他进入全球TOP 10科学家名单中，还有Ahmedin Jemal、Eric Lander、Richard M Ryan、Gregory Lip、John PA Ioannidis。
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再细分到全球计算机榜单TOP 10中，除了刚刚提到的四位大佬，还有诸多有名科学家上榜。
他们分别是R-CNN核心作者Ross Girshick、牛津大学教授Andrew Zisserman、Meta首席科学家Yann LeCun、GAN之父Ian Goodfellow、谷歌DeepMind首席科学家Jeff Dean、谷歌DeepMind科学家Oriol Vinyals。
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AD Scientific Index由Murat Alper和Cihan Döğer于2021年创立。
它不仅是一个全面的排名系统，更是一个决策支持平台，利用多维、透明且可核验的数据，对个人和机构层面的学术表现进行评估。
最新榜单覆盖了262万+科学家，221个国家，评估指标包括H-index、i10-index和总引用量。
与此同时，它兼顾了科学家长期积累与近期活跃度。
而且，排名提供13个主要学科领域与221个细分学科的对比分析。
他们表示，数据分析采用近实时指标，并重点筛查学术不端及操纵行为。
具体来说，AD Scientific Index采用两个不同「时间框架」内的六个关键指标来评估学术表现：
时间框架
总计（职业生涯）：反映整个职业生涯的累积学术影响。
近期（最近5年）：反映最近5年的学术产出、科研势头和机构贡献。
通过分析这两个维度，该指数能够平衡地呈现学者的长期成就与近期表现。
核心指标
H 指数（总计和近期）
i10 指数（总计和近期）
引用次数（总计和近期）
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