北京国家会议中心，全球数字经济大会的屏幕上缓缓展开一份榜单，台下响起一片低语——全球AI Top100人才名单中，华人名字占据了近半席位，而风头正劲的中国大模型公司DeepSeek却无一人上榜。
2025年7月3日，这份基于近十年10万篇顶级论文分析的全球AI人才榜单首次曝光。何恺明、张祥雨、任少卿等华人科学家的名字闪耀其中，他们创下的学术成果累计引用超过百万次，构建了当代人工智能的技术基座。
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当聚光灯聚焦于这些科技巨星，一个耐人寻味的缺席引发热议——估值超百亿的中国大模型独角兽DeepSeek竟无人入选，这一反差揭开中国AI生态的深层博弈：是学术根基的断层？还是商业与科研的价值错位？
权力地图：华人学者的全球崛起
这份由东壁科技数据平台打造的榜单，扫描了3847个机构的20万学者，时间跨度达十年。最终入选的百人名单中，华人占比达45%，近乎占据半壁江山。更值得关注的是，其中32%的顶尖人才选择在中国本土工作，较五年前提升近20个百分点。
学术传承脉络清晰可见：
何恺明、王晓刚、陶大程等顶尖学者均师从中国AI先驱汤晓鸥；张祥雨则是何恺明的直系弟子。这种“师承链”在计算机视觉领域尤为显著，形成了强大的学术共同体。
在产业界，华人科学家同样掌控技术命脉：
何恺明6月刚加盟Google DeepMind，同时保留MIT教职
张祥雨执掌阶跃星辰研发体系
任少卿主导蔚来自动驾驶技术路线
田奇操盘华为昇腾芯片与MindSpore框架
这种全球布局形成独特的“双核驱动”模式：既在西方顶尖机构掌握学术话语权，又深度参与中国科技企业的核心创新。
技术基座：改写AI历史的华人突破
华人科学家的贡献远不止于论文数量，更在于开创了深度学习的基础架构。
何恺明的残差网络（ResNet） 解决了困扰学界多年的梯度消失难题，让千层神经网络的训练成为可能。这篇获得2016年CVPR最佳论文的著作，迄今被引用超20万次，被业界誉为“计算机视觉界的诺奖级成果”。其最新研究成果MeanFlow生成模型，仅用1步推理就超越传统扩散模型250步的效果，将图像生成效率提升近70%。
张祥雨的技术路径则彰显工程智慧。作为ResNet的核心架构实现者，他编写的底层代码让理论突破转化为实战利器；其后推出的ShuffleNet系列，成为首个在移动端商用的轻量级网络，助力旷视科技拿下OPPO、小米等重量级订单。
在具身智能前沿，何恺明团队2024年提出的异构预训练Transformer（HPT） 解决了机器人学习的异构性困境。该模型让不同硬件配置的机器人共享知识，任务泛化能力提升20% ，为通用机器人学习开辟新路径。
中国企业的双轨战略：自主研发与人才反哺
面对顶尖人才争夺，中国企业形成两种鲜明发展路径：
华为、蔚来等技术派选择学术明星与自主培养并重：
田奇领军的华为诺亚方舟实验室，王云鹤等“天才少年”在模型轻量化领域取得突破
蔚来任少卿团队开发的世界模型NWM，实现“一个场景生成万个平行世界”的推演能力，性能超越OpenAI的Sora
DeepSeek等新兴力量则采用年轻化+本土化策略：
虽然本次无人上榜百强，但其团队平均年龄仅28岁，专注国产化训练框架研发。通过“青苗计划”每年招募百名应届博士，三年内已培育出10余位顶尖会议最佳论文得主。
这种差异折射出中国AI产业的深层变革：当老牌巨头借力学术权威构建技术壁垒，新锐企业正通过培养新生代重塑人才生态。
DeepSeek缺席：商业与学术的价值鸿沟
DeepSeek的落选引发行业反思，其背后是三类结构性矛盾：
学术积淀的时间差
百强榜单统计跨度为2015-2024年，而DeepSeek创立于2023年。其核心团队虽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。
论文与产品的悖论
DeepSeek工程师更关注模型部署效率与推理成本优化，而非顶会论文数量。正如其CTO在内部讲话所言：“客户需要的是每秒处理千次请求的稳定性，不是炫技的学术指标”。
人才争夺的代价
当华为为田奇团队提供十亿级研发预算，DeepSeek选择将资金投向年轻学者培养。这种“放弃明星，押注新星”的策略虽未在短期获得学术认可，却可能在未来十年改写格局。
人才战争：千万年薪背后的全球博弈
随着AI竞争白热化，顶级人才已成稀缺战略资源：
Meta为招募华人科学家开出千万美元年薪；
字节跳动设立10亿元专项基金用于挖角AI人才；
甚至连中东主权基金都加入争夺——阿联酋MGX计划出资2亿美元组建华人科学家团队。
这种争夺在新生代中尤为激烈。2025年，清华人机交互专业博士起薪已达200万元，但仍难阻优秀毕业生流向硅谷。一位拒绝腾讯offer的博士生坦言：“在DeepMind做一年研究的学术价值，抵得上国内三倍薪资”。
更深层的危机在于学术传承断层。榜单显示，40岁以上华人学者占比不足15%，青年科学家面临“顶会内卷”与“工业界掏空”的双重压力。
未来战场：华人智慧的全球使命
当何恺明在MIT实验室调试新一代生成模型，当任少卿在蔚来中心演示世界模型的时空推演，这些科学家正在定义AI的未来形态：
何恺明领导的异构预训练框架将重塑机器人学习范式，使家用机器人能像人类一样适应多样化场景；
张祥雨探索的AutoML技术有望让AI自主设计AI模型，解放70%算法工程师的重复劳动；
华为田奇团队推动的昇腾+MindSpore生态，正挑战英伟达CUDA的全球垄断。
此刻，在深圳DeepSeek总部的“青苗实验室”里，25岁的工程师正调试新一代MoE模型。虽然他们的名字尚未出现在国际榜单，但其开发的边缘计算框架已在珠三角200家工厂部署，每年节省电费超亿元。
学术荣誉与产业落地之间的鸿沟，恰是中国AI发展阶段的真实镜像。当何恺明们在顶刊封面上摘星揽月，年轻一代正在车间矿洞中铺设智能社会的钢筋铁骨。
正如张祥雨在西安交大演讲时的感言：“ResNet的成功不在于论文引用数，而在于让每个手机都能看懂世界”。当中国AI的学术星辰照亮产业大地，DeepSeek们的无名之辈，或许正在孕育下一代技术革命的种子。
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