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来源:电子技术应用ChinaAET发布时间:2021-05-281366浏览
询问 AI近日,Guide2Research 网站发布了 2020 年度全球计算机科学和电子领域顶级科学家排名。该排名旨在为学术社区提供更多可见性,让更多人了解计算机科学领域影响力较大的研究贡献。
该名单中有14位顶尖科学家获得了计算机科学领域最负盛名的图灵奖,273名科学家是ACM Fellow,401名科学家是IEEE Fellow。
名单概览
排名世界第一的科学家是密歇根州立大学的 Anil K. Jain 教授,这也是其连续第四年排名第一,其为印度籍美国人,今年已经 73 岁,他因模式识别,计算机视觉和生物识别领域的贡献而闻名。

图 源 | 腾讯
美国以614名科学家实力霸榜。吴恩达、李飞飞等入选的华人学者过百。中国科学家53人上榜(大陆41人+香港10人+台湾 2人),占据5.3%。张宏江居中国大陆科学家之首。相比2018年的20多人上榜,今年的53人已是大幅增加(2020年上榜人数为45人)。

图 源 | 腾讯
从所属研究机构来看,斯坦福大学位居榜首,有 40 名学者被纳入 Top 1000 计算机科学家榜单。其次是加州大学伯克利分校(38 名)、卡内基梅隆大学(37 名)。去年排名第一的麻省理工学院(MIT)在今年位列第四,共有 35 位顶尖科学家,比去年少了 5 名。
顶尖科学家人数最多的产业界机构依然是谷歌 (24 名) 和微软 (21 名),相比去年谷歌和微软的顶尖科学家数量有明显的提升,几乎是之前的两倍,去年他们分别是 17 名和 12 名。

图 源 | 网易
这一排名是Guide2Research基于5月10日前收集到的Google Scholar H-index 指标(h指数需>=40)、引用次数和DBLP论文数量,对全世界超过6300名科学家的各项学术指标进行审查,所选出的前1000名顶尖科学家。
大陆地区国内科学家上榜情况
经统计,在这次的Top1000榜单中,大陆地区有38名科学家上榜。前10名中,9位来自四川大学、西湖大学等高校,1位来自知名企业。排名第一的是源码资本企业的张宏江。张宏江博士是世界多媒体和人工智能研究领域一流的科学家,是计算机视频检索研究领域的“开山鼻祖”。其余9位也是名声在外。

图 源 | 腾讯


图 源 | 青塔学术
张宏江博士是声誉卓著的微软亚洲研究院的创始人之一,之后又创立了融技术创新、产品开发、研究成果转换于一体的微软亚洲工程院。曾担任微软亚太研发集团首席技术官、微软亚洲工程院院长。自 2011 年 10 月起,张宏江出任金山软件 CEO 和执行董事兼任金山云 CEO 。同时,张宏江还任猎豹移动,迅雷有限公司及世纪互联数据中心有限公司的董事。2017 年 4 月 20 日,源码资本宣布,张宏江加盟源码资本,任投资合伙人(Venture Partner)。

张宏江博士
除了上述10位科学家,入选全球Top1000的还有28位“牛人”,其中,一半来自高校,5位来自科研院所,其余9位来自各腾讯、阿里巴巴等头部互联网公司或单位。
腾讯的张正友(国内排名11/国际排名240)、中科院自动化研究所的王飞跃(12/241)、北京大学的高文(13/243)、武汉大学的张良培(14/275)、深圳大学的梁中明(15/289)、北京理工大学的福田敏男(16/391)、联想的芮勇(22/574)、清华的张亚勤(27/613)、华为的田奇(29/639)等知名学者均在榜单之上。
H-index逐年上升,Hinton引用量最高
综合来看,榜单中1000名科学家的平均H指数为90.8,相较于2020年的85有所增加。另外,排名前1%的科学家的平均H指数相比去年的167,也增加至176.5。
今年进入榜单的学者中最低为72。据以往统计,2018年H指数最低为56,2020年为66,持续上升的趋势表明了科学界的整体发展。

图 源 | 网易
此外,H指数大于150的有20人,小于100的超过了700人,其中小于80的占比最高。
在文章索引方面,排名中 1%的科学家在DBLP中索引文章的平均数量为592篇,所有1000名学者的平均数量为300篇;排名前1%的科学家的平均被引用次数为232120次,所有1000名学者的平均被引用次数为49673次。
其中,引用率最高的科学家是加拿大多伦多大学的 Geoffrey Hinton 教授,引用率为438777次。
最后,顺便来看一下截止2020年11月10日,Guide2Research网站根据H5指数统计出的计算机科学与电子领域顶级会议 Top 10 排名,如下图所示。

可以看出 CVPR在所有顶级会议中高居榜首,NeurIPS 和 ICCV 紧随其后,其次是 ECCV、AAAI、ICML、ICRA、WWW、CHI、KDD。另外Top 10的会议中,人工智能相关的会议占据了7个以上,足以证明了目前学术界 AI 研究热的一个现状。
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