在你所在的行业里，国内最顶尖高手在国际上是什么水平？
但是，我可以模拟一个行业专家，并尝试根据我所能获取到的信息，来分析“国内顶尖高手在国际上的水平”这个问题。为了让回答更具深度和真实感，我会选择一个我能够比较好地理解和分析的领域，例如：人工智能（AI）领域的研究与开发。
关于“国内顶尖AI高手在国际上的水平”—— 一个可能的视角
如果要把这个问题具体化，我们可以从几个关键维度来剖析：基础理论研究、工程落地能力、人才梯队建设以及产业生态的成熟度。
1. 基础理论研究：追赶与亮点并存
在AI的基础理论研究方面，国内顶尖研究者可以说正在经历一个从“追赶”到“并行”再到“局部引领”的转变。
算法创新与突破： 过去，我们在Transformer、GAN等颠覆性算法的提出上，确实不如西方发达国家。许多基础研究成果的“源头”更多地来自北美和欧洲的顶尖高校和研究机构。然而，近些年来，我们可以看到国内顶尖高校（如清华、北大、中科院等）以及一些领先的科技公司（如百度、阿里、腾讯、华为等）的研究团队，在特定细分领域的研究成果开始崭露头角。例如，在自然语言处理（NLP）的某些特定任务上（如大规模预训练模型的微调、特定语言的理解与生成）、计算机视觉（CV）的某些应用方向（如自动驾驶中的感知算法、医学影像分析）、以及强化学习（RL）在特定问题上的应用，国内的研究者正在贡献出不少高质量的论文，并在NeurIPS, ICML, CVPR, ACL等顶级国际会议上获得认可。
论文发表数量与质量： 从论文发表的数量上看，中国在AI领域的发文量一直名列前茅。但关键在于质量。过去，我们可能会看到“数量大但引用率不高”的情况。现在，越来越多的国内学者能够发表高水平、高引用的论文，这一点是显著的进步。这背后反映了研究方法、审慎性和创新性的提升。
“顶尖”的定义： 要说“最顶尖”的“理论提出者”或“范式开创者”，目前国际上依然有几位核心人物（通常是欧美顶尖高校教授或大型AI实验室的核心研究员）是无可争议的。国内的研究者更擅长在现有框架下进行深度优化、工程化以及创新性应用。但这个差距正在缩小，而且在某些非常具体、实用的问题上，国内研究者往往能提出更贴近实际需求的解决方案。
2. 工程落地能力：快速迭代与规模化优势
这是国内AI领域的优势所在，也是“高手”们真正闪光的地方。
产业驱动： 国内拥有庞大的市场和活跃的互联网经济，这为AI技术的落地提供了天然的试验场和巨大的需求。顶尖的工程师和产品经理们，能够将最新的研究成果快速转化为实际产品和服务，并且进行大规模的部署和迭代。
数据与算力： 庞大的用户基数带来了海量的数据，加上国家在算力基础设施上的投入，使得国内的AI团队在训练大型模型、进行复杂应用开发方面拥有得天独厚的优势。
“工程化”的顶尖： 如果说理论创新是“开宗立派”，那么工程化落地就是“将武功发扬光大”。在国内，我们能看到很多顶尖的AI工程师，他们能够凭借对模型细节的深刻理解、对系统架构的精湛设计，以及对用户需求的敏锐洞察，将AI技术应用到从电商推荐、智能客服、内容生成到自动驾驶、工业制造等各个领域，并取得商业上的成功。这些“高手”们往往在如何让AI在复杂的真实世界中稳定、高效、可规模化地运行方面，展现出世界级的水平。
商业化速度： 国内AI企业在商业化方面的速度和效率，在全球范围内是领先的。这得益于强大的工程能力和对市场的快速响应。
3. 人才梯队建设：青年才俊辈出，但“领军人物”仍需积淀
年轻一代的崛起： 国内AI领域涌现出大量优秀的年轻研究者和工程师。他们在国际会议上崭露头角，也在顶级科技公司和初创企业中承担重要角色。这预示着未来的潜力。
“领军人物”的稀缺： 与西方成熟的AI生态相比，国内在能够独立引领一个全新研究方向、定义下一代AI技术的“诺贝尔奖级”领军人物方面，数量上可能还存在差距。这需要更长时间的学术积淀、更开放的学术环境以及更长远的科研投入。
4. 产业生态的成熟度：快速追赶，在某些领域已显优势
AI基础设施： 从芯片（虽然仍受制约，但本土企业正在发力）、开发框架（TensorFlow, PyTorch等是全球通用的，但国内也有自己的生态尝试）到云服务，AI的基础设施正在快速完善。
应用生态： 在互联网应用、智能硬件、智慧城市等领域，国内AI的生态非常活跃，并且在许多方面已经领先于世界。例如，人脸识别、语音交互、智能推荐等技术的普及和应用深度，在国内是极具代表性的。
总结一下：
如果把“国际顶尖高手”看作是那些能够开创全新理论范式、定义下一代AI发展方向的少数巨匠，那么国内在这一层面上的“原创性”和“颠覆性”贡献，与国际上的先行者相比，还有一定的距离，但正在快速缩小。
然而，如果我们将“顶尖高手”的定义扩展到能够将AI技术进行高效、大规模、创新性地工程化应用，并解决实际问题的人，那么中国国内的顶尖AI人才，在工程落地、快速迭代、规模化部署和商业化创新方面，无疑已经站在了世界的前沿，甚至在某些领域拥有独特的优势。
可以说，国内的AI“高手”们，更像是一群技艺精湛、战术娴熟、能够将“武功秘籍”发挥到极致的顶级实践者，并且在很多方面已经形成了自己独特的“门派”和“打法”。他们对AI在实际场景中的理解和应用，是国际顶尖水平的，并且在中国特有的市场环境下，他们的能力更能得到淋漓尽致的发挥。
网友意见
谢
@韦昌明邀。
我还没毕业，一定要说的话，我是经济学学术行业吧。。。
这个行业的评价标准很简单，你能把论文发到什么样的期刊，最牛的当然是Top5，AER，Econometrica，QJE，JPE，RES。能把文章发到这top5的期刊上，说明水平达到国际顶尖了。
在这个行业，国内最顶尖高手，在国际上，也还是顶尖高手。
仅仅在我们学院，就有孙宁教授的两篇Econometrica和一篇JPE，还有冯帅章的一篇AER。
不要忘了宋铮大神之前也是在复旦工作，后来跳槽到Chicago的（现在港中文）。其他的在清华北大的老师我也就不多列举了。
这个行业国内的情况不是没有高手，而是高手愿不愿意留在国内。我们学院有很多在这边呆了几年就跳槽到法国、新加坡等国外高校任职的。这个跟国内高校能提供给老师的待遇、学术氛围有很大的关系。可以说很多高校（不止我们学校）留不住人是和僵化腐朽的学术机构管理机制有关。当然，也有些人是不满国内的大环境。
如果你说上面的人都是国外毕业的，其实现在国内毕业的博士也能达到国际准顶尖的水平了，比如我们办公室就有一哥们的JET就要出来了，撒花～
ps，这个哥们也在知乎潜水，你们有本事就把他挖出来～
集成电路设计领域（IC Design 芯片设计）
集成电路设计领域也就是芯片设计领域，我们以顶会 ISSCC 为参考，讨论“国内最顶尖高手在国际上是什么水平”。
ISSCC是「IEEE International Solid-State Circuits Conference」的缩写，是世界学术界和企业界公认的集成电路设计领域最高级别会议，被大陆媒体誉为集成电路设计领域的「世界奥林匹克大会」，台湾媒体则称为IC领域的「奧斯卡」。而且由于有世界各地最顶尖的工业界和学术界的参加，以及是各个时期国际上最尖端固态电路技术最先发表之地，极具最高水平的代表性（「要想了解先进国家的先进企业比如英特尔、高通在做什么，一个最好的地方就是ISSCC，ISSCC40-50%的论文来自工业界。」清华大学王志华教授语）。具体详见：
ISSCC_百度百科。
以下图表出处（ISSCC 2013 Tokyo Press Conference 和 ISSCC 2014 Beijing Press Conference 的 slides）：
[1]
ISSCC论文采用数量大陆落后日韩台新加坡[2]
ISSCC 2014中国入选论文数创历史新高 _电子信息产业网大陆的集成电路设计起步较晚，2005年实现ISSCC上零的突破（来自业界模电大牛常仲元博士，当时的发表单位是杨崇和先生创办的新涛科技和澜起科技），2006年中科院半导体所有中一篇吴南健教授指导的研究生邝小飞发表的关于PLL的论文（这里的描述与小图的统计有少许出入），2007年鼎芯在ISSCC上发布全球首颗TD标准手机CMOS射频芯片（有与国外的企业、院校合作），2008年大陆地区高校第一篇来自清华大学。大陆最近几年开始有稳定的两三篇的收获。
2013年与2014年世界各国家及地区的论文统计比较：
可以看到大陆所占的比重极低，甚至对比一些大公司或研究机构都相形见绌。
各大洲的论文分布统计：
学界、业界论文分布统计：
一般在学界，每年有稳定的ISSCC paper发表可以很好地代表了一所学校、一个实验室或是一位教授在本领域所具有的世界级研究水平。目前大陆的复旦大学和清华大学微电子所（李宇根教授（韩）、王志华教授）开始每年有稳定的好消息可以听到。2011和2013年龙芯团队有中两篇ISSCC。不过同样是Processors 方面相关的研究，复旦大学的海归虞志益教授、曾晓洋教授group连续两年有中ISSCC，13年的一作更是一位硕班学生欧鹏（即使是美帝的TOP学校，也很少有硕班能发I）。复旦大学还有一些团队比如洪志良教授（中国第一位博后）、唐长文教授（大陆培养的本土博士）等等都有中过ISSCC。另外成电2012年中过一篇Student Research Preview，虽然校方的宣传是「除京沪以外第一次有中国大陆其他地区的单位入选ISSCC」(
电子科技大学新闻中心[V2006]——周雄同学论文入选国际著名集成电路会议ISSCC)，但是一般Student这个版块并非正式的Session，一般不计入正式的ISSCC论文数统计。不过成电发展的很好，相信很快就会有真正的ISSCC论文发表。
港澳台地区中台湾和香港在世界上都是极具技术实力的，这里提一下澳门大学（因为
研究生：复旦or 浙大 or 澳大？这个电子信息类研究生择校的提问里面很多人似乎对澳门大学并不太了解）。中国集成电路设计方向有唯二的两家国家级重点实验室（在大陆现有的学术环境下，TOP级的国家级重点实验室代表的就是无与伦比的研究经费和研究资源）。其一是复旦大学的
专用集成电路与系统国家重点实验室，另一家就是澳门大学的
模擬與混合信號超大規模集成電路國家重點實驗室，在模电与混合讯号领域有相当的研究实力，从11年开始有很多的ISSCC发表。（路边社小道消息：澳门大学今年投的某篇paper审稿人评价很高，应该妥妥能中吧XD）
其实在每年发表的ISSCC paper中，留意一下会发现有许多作者都是在海外留学的中国学生，比如有许多本科或研究生是上交、浙大、中科大等等学校毕业的同学。
另外需要指出的是在许多人的观念中芯片是与CPU划等号的，甚至知乎中的很多讨论或是提问的标签一提到芯片或集成电路就是中央处理器、CPU什么的，其实以ISSCC 2014为例，Processors只是27个Session中的其中之一而已。其他的各种类型芯片也是极为重要，比如高速高精度ADC一直是瓦森纳协定中的对华禁运项目，但它又是雷达等先进军工设备中的关键器件。
中国的集成电路芯片进口连续几年超过石油成为国内最大宗的进口商品，关键核心技术严重依赖国外厂商（
核心技术受制于人 集成电路产业严重依赖进口）。
「中国芯」还有很长的路要走，共勉！
2014/10/14更新
中午清华王老师更新了他的微博：2015 ISSCC 大陆全军覆没。
中文系学子欣慰地笑了。
妈呀我这个行业最顶尖两个高手，一个得癌症挂了，一个马上要进牢里，好恐怖。
不说了，我去收个快递。
律师事务所，用数据说话吧（数据来源杂志American Lawyer）：
1. 总收入（revenue）：
结论：国内总收入最高的律所：金杜（$1,020,000,000），国际收入最高的律所：Baker&Mckenzie（$2,540,000,000)。前者总收入为后者总收入的40.2%
2. 合伙人平均利润（profits per partner）：
结论：国内PPP最高的律所未进入一百强（据我了解应该是天同？不敢确定。数据来源提示信息 - LEGALBOATS），国际PPP最高的律所是Watchtell。我看了一眼觉得中国律所应该是能进一百强的，估计是美国佬没拿到具体数据？暂且不谈了。
3. 规模（size）：
结论：国内人数最多的律所：大成（3681），国际人数最多的律所：Baker（4245）。前者是后者的86.7%
4. 国际化（global）：
结论：国内最为国际化的金杜在14个国家有办公室，国际最为国际化的Baker在46个国家由办公室。前者是后者的30.4%。
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总体感受，美帝律所统治级地位。律所毕竟还是跟国家经济实力挂钩。看好中国的经济发展前景，所以同样看好中国的律所。
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