## 470｜AI改写科研江湖：21世纪被引用最多的25篇论文，AI占了1/3

你好，我是快刀青衣，欢迎收听快刀广播站，每天带你看AI。

今天咱们聊聊科研论文，不过大家不用紧张，我并不是想说某一篇论文，因为大部分我也看不懂，而是想从科研论文这个角度，来看一看科研领域最近20年的变化。

在科研领域非常权威的《自然》杂志，这个月做了一个专题研究，深入分析了一下21世纪引用最多的论文。我们平时哪怕关注论文，往往也都是直接钻到每一篇论文的细节里去。而这次的专题研究，就如同拍电影时，把镜头从“特写”拉到了“全景”，从宏观角度展现出自2000年以来，全球科研的关注重点到底发生了哪些变化。

说到21世纪的重大科学突破，就算我这种外行，也能随口说出几个，比如mRNA疫苗、基因编辑、希格斯粒子、引力波……这些全都是能拿诺贝尔奖的级别。

不过有意思的是，如果从“被其他科研论文引用”的角度来看，这些看起来特别厉害的科学突破，居然一个都没能挤进被引用最多论文的前25名。

那么，在这个21世纪被引用最多的论文排行榜上，究竟是哪类论文能“称王称霸”呢？其实，并不是那些“改变世界”的重大科学突破，而是一些看起来非常普通、甚至有点不起眼的方法类论文——也就是科研实践中真正能用得上的方法论和工具。

其实去年诺贝尔奖公布时，我也注意到了一个小细节。当物理学奖颁给了被誉为“AI教父”的辛顿时，立刻就有物理学家在社交媒体上发出酸溜溜的评论：“计算机科学家，应该不算物理范畴吧？”

但很有意思的是，当化学奖颁给谷歌DeepMind的哈萨比斯和约翰·乔普，表彰他们在蛋白质结构预测方面的贡献时，几乎没有看到生物学家或者材料学家站出来质疑。为什么？很简单，因为哈萨比斯他们的研究确实实用——真的能帮科学家省下大量时间和研究成本。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025042922/1874685668089712180/042922.png)

我给同学们介绍一下，榜单前十名里，特别典型的几篇论文。

排在被引用最多论文榜第一名的，是一篇名叫《Deep Residual Learning for Image Recognition》的论文，翻译成中文就是《用于图像识别的深度残差学习》。如果你对AI领域稍微了解，这就是大家常说的 ResNet 论文，它的核心作者就是大名鼎鼎的何恺明。

何恺明是人工智能领域非常有影响力的科学家。他当年是广东省的高考状元，考入清华大学物理系基础科学班，后来读研去了香港中文大学，师从著名的计算机视觉专家汤晓鸥教授。

2011年，何恺明加入了微软亚洲研究院，之后在2016年成为Facebook的研究科学家。到了去年2月，他正式加入了麻省理工学院计算机科学系，担任副教授。

回到这篇论文，我用一个简单但不太精确的方式给大家解释一下它到底解决了什么问题，这样你就能理解为什么它会被这么多论文引用。

在这篇论文之前，大家其实已经有一个共识：神经网络“越深入越好”，也就是说，网络层数越多，理论上模型越强大。但后来出现的现实问题是，层数一多，效果反而变差了。

你可以想象一下，一群人在排队传话。10个人还能把原话传清楚，但如果是100个人，最后传出来的意思可能已经完全变味了。深度神经网络也一样，信息在层层传递过程中，会出现各种损耗问题。

而这篇ResNet论文提出了一个非常巧妙的办法：通过“残差连接”，让信息可以在网络中“跳跃式”传递，不再每一层都必须完整转述一次。原本只能稳定跑30层的模型，现在可以做到150层以上还不崩。

所以这个“残差学习机制”就成了图像识别领域的一个里程碑式的突破，被后来的无数 AI论文拿来直接引用。

一个估算的数据是，这篇论文从发表以来，被不同论文引用的次数在10万-25万次之间，是当之无愧的“21世纪论文引用王”。

排名第二到第五的论文，其实分布在不同的领域。比如，第二名是一篇关于生物学中基因表达方向的论文；第三名是一篇关于心理学研究方法的论文；第四名是2013年美国精神医学会发布的《精神疾病诊断与统计手册》第五版。这个能排这么靠前也很好理解，因为很多研究都需要用这个手册里的内容来定义诊断标准。

排在第六的就和计算机有关了，是2001年提出的经典机器学习算法“随机森林”的奠基论文。这篇论文之所以受到广泛欢迎，是因为这个算法开源免费，使用起来也比较方便，不用频繁调参数，而且作者还提供了免费的软件实现。这就让很多其他领域的研究项目，也应用到了这个算法。

排在第七名的论文，是我在学习圈里已经推荐过好多次的——谷歌团队当年发表的《Attention Is All You Need》。这篇论文中提出的 Transformer 模型，引入了革命性的“自注意力”机制，也正是这个机制，催生了我们现在的各种 AI应用。

从另一个角度也能看出它有多热门：这篇论文是2017年发表的，到现在还不到十年，就已经跻身21世纪引用量的第七名，增长速度非常惊人。

第八名的论文，背后的故事几乎和论文本身一样有名。它是由 AI教父辛顿带着自己的两个研究生在2012年发表的，在这篇论文里，他们提出了著名的AlexNet算法。而这两个研究生中，其中一个就是后来OpenAI的首席科学家——伊利亚。

这篇论文当时是为参加李飞飞举办的ImageNet大赛而写，它首次在视觉识别领域，用深度学习的方法大幅超越了传统算法。很多书都把这篇论文的发表，视作 AI时代真正到来的一个里程碑事件。

从这个被引用最多的论文榜单中，我们也能看出AI作为研究方向的趋势变化。

首先是在21世纪初，科研最热门的领域是生命科学和生物医学。但是进入2010年之后，人工智能就在持续改变着科研的版图。

研究最热门的领域还是生命科学和生物医学。但进入2010年之后，人工智能开始持续改变整个科研版图。

从数量上看，根据斯坦福大学的统计，全球AI相关论文的发表量在2000年到2019年之间增长了整整12倍，占所有论文的比例也从2000年的0.82%飙升到2019年的3.8%。而进入ChatGPT时代之后，这个数量的年度增长率更是一度超过了20%。举个例子，2010年全球AI方向的论文大约是20万篇，而到了2021年，这个数字已经接近50万篇了。

第二个明显的趋势是，很多传统的强势学科也在积极拥抱AI。光是从2015年到2019年这几年里，多个学科在论文中提到AI的比例就有了明显上涨：计算机科学增加了37%，工程学增加了24%，物理学24%，社会学也增长了30%。而这还只是AI真正爆发之前的数字。放到现在来看，反倒是那些在论文或研究中完全没有使用 AI的项目，可能才是少数了。

第三个洞察，先别管论文研究内容怎么样，有一项针对海量论文的最新数据研究显示，无论哪个学科，只要论文题目或摘要提到了“人工智能”“深度学习”“神经网络”等词，被其他人阅读或者引用的次数，就会明显高于没有使用AI的论文。

第四个洞察是，AI作为一种革命性的研究工具，已经成了科研工作的新基础设施。现在很多年轻学者都把掌握编程或使用 AI工具当成基本技能，科研方式也从过去的“假设驱动”，逐渐转向了“数据和智能驱动”。其实这就对很多新晋学者老师们，提出了跟以前完全不一样的成长要求。

这个21世纪被引用最多的论文排行榜，我就先介绍到这里。但最后我还是想补充一句：被其他论文引用，其实只是衡量科研影响力的一个角度而已。

未来或许会有更好的方法，能对每篇论文的实际影响做出更加公平、全面的评估，而不只是简单地按照引用次数来排名。

最后跟大家说一个消息，如果你是AI创业者、公司的技术负责人，或者是非常关心前沿技术的投资人，可以关注下我接下来要说的这个活动。5月23日-24日，AICon全球人工智能开发与应用大会要在上海举办。今年大会的主题是探索AI应用的边界，现场邀请了近60位嘉宾，分享跟大模型、智能体、AI出海等相关的内容。

如果你感兴趣可以到文稿区，扫码了解大会信息。如果你想去到现场，也可以扫码直接找主办方了解细节，记得强调下是咱们得到AI学习圈的同学，购票有专属折扣优惠。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025042922/1874685965516197428/042922.jpeg)

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

https://www.nature.com/articles/d41586-025-01125-9

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025042922/1874685639098713688/042922.jpeg)
