中國近年在科研上突飛猛進，據日本文部科學省的科學技術與學術政策研究所（NISTEP）8月7日發佈的《科學技術指標2026》，對主要國家2022年至2024年的論文數量等進行了分析，結果顯示，中國連續6年在全球排名居首，美國位居第二，反觀日本，在被頻繁引用、關注度較高的論文數量方面僅3163篇，連續4年僅排第13位。
日本文部科學省的科學技術與學術政策研究所（NISTEP）8月7日發佈的《科學技術指標2026》， 結果顯示，在「前10%論文」數量，中國連續6年在全球排名居首。
「科學技術指標」是日本作為掌握科技活動的客觀量化數據的系統基礎資料，日本文部科學省每年都定期公佈，該指標透過「研發經費」、「研發人才」、「高等教育與科技人才」、「研發產出、「科學技術與創新」相關的約160項指標，宏觀俯瞰日本目前所處的狀況，專利和論文相關指標會跟世界各國和地區比較，其餘指標則為與美國、德國、英國、法國、中國、韓國這6個主要國家比較。
NISTEP所發布的數據，也在期刊《科學（SCIENCE）》上被使用，用於統計全球頂尖論文數量。
在日本國立研究所發佈的指標中，中國多項居於領先位置。
調查顯示，在2022年至2024年間發表的自然科學領域「Top10%論文」中，中國產出論文數量為84,392篇、佔總數的40.6%，位居第一；美國以29,911篇、佔總數的14.4%，位居第二，排名第三的英國為7,696篇，而日本產出論文數僅為3,163篇，只佔總數的1.5%。
「 Top 10%論文」數據常被日本用作公共政策制定的依據，如指導日本科技政策的政府《科學技術創新基本計劃》就設定目標，力爭到2035年將日本的排名從目前的第13位提升至第3位。
在受關注論文中被引用次數尤其多的「Top1%論文」方面，日本與2025年版相同，排在第12位。排名前三是中、美、英。從這些最新數據已能明顯看出日本的劣勢。
從學科領域來看，日本在物理學和臨床醫學方面的論文較多；中國在材料科學、工學和化學領域的較多；美國則在臨床醫學、基礎生命科學和物理學佔優。
在研發經費方面，日本自2020年代起總體呈增長趨勢。據推算2024年達到22.1萬億日圓，較2023年增長8.4%。在主要國家中，中國的研發經費略超美國，首次排第一。
然而，據觀察者網報道，NISTEP提及中國在「 Top 10%論文」的引用中，有67%來自中國國內的研究人員。相比之下，美國和日本的國內引用佔比分別為23%和9%。這一因素被日方視為影響排名結果的關鍵「把柄」。
NISTEP負責相關研究中心主任伊神正貫借此聲稱，「Top 10%論文」指標存在風險，即它只可衡量中國國內學術圈內部關注度的指標，而非反映全球學術共識的尺度。伊神還稱，如果中國存在過度的「自引行為」，該指標的含義就會發生改變，「我們需要利用多種指標來評估科研能力。」
對此，有日媒煽風點火，《每日新聞》報道稱，若特定國家的影響力佔據絕對主導地位，該指標作為衡量全球關注度的有效性，可能會因此喪失。
毛拍手
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「統計學諾貝爾獎」之稱的考普斯獎（COPSS Presidents' Award）於當地時間8月5日下午在波士頓的2026年美國統計協會聯合統計會議（JSM）上頒獎，華人學者、賓州大學華頓商學院終身教授蘇煒傑親手接過獎項，表彰其在生成式人工智能統計基礎、私隱保護數據分析、機器學習同行評審、深度學習理論及高維推斷等領域的貢獻，亦標誌著華人學者在國際統計學上的重大突破。
這項統計學界最高榮譽，每年授予一名40歲以下學者，這是時隔14年再有華人獲此殊榮，對上一次為2012年的寇星昌。而蘇煒傑與今年雙雙奪得「數學界諾貝爾」之稱的菲爾茲獎得主王虹、鄧煜，原來同為北大數學學院的2007級校友。
華人學者蘇煒傑接過有「統計學諾貝爾獎」之稱的考普斯獎。
考普斯獎由美國統計協會、國際數理統計學會、加拿大統計學會等五大國際頂尖統計學會共同設立，自1976年成立。
據《觀察者網》報道，先前獲得此榮譽的華人統計學家，包括黎子良、範劍青、孟曉犁、劉軍、林希虹、蔡天文和寇星昌等。近年，這些統計學家對全球統計學發展產生深遠影響，如劉軍教授於2025年回國出任清華大學統計與數據科學系主任，範劍青任教於普林斯頓大學，孟曉犁、林希虹與寇星昌長期哈佛大學，蔡天文則同在賓州大學任教。
蘇煒傑2007年至2011年在北京大學就讀數學本科，後於2016年取得史丹福大學統計學博士學位。現任賓州大學華頓商學院統計與資料科學系、數學系及電腦系教授，並擔任機器學習研究中心聯合主任。蘇煒傑與2026年4位菲爾茲獎得主都有深厚淵源，他與王虹、鄧煜是北大同班校友，與John Pardon則是史丹福同級校友，與Jacob Tsimerman則是學術休假的公司同事。
2026菲爾茲獎得主鄧煜、王虹，是蘇煒傑的北大同班校友。
在考普斯獎頒獎禮致詞中，蘇煒傑向指導他的北大、史丹福兩所母校師友表達誠摯感謝，並特別提及求學期間的獎學金，讓他能夠全神貫注於學術研究。
談到從純數學轉向應用數學與統計學，蘇煒傑表示，早期純數學訓練讓他習慣從數學原理出發去理解複雜現象的本質，而在北大輔修經濟學雙學位，以及多次參加數學建模競賽的體驗，讓他更切身地體會到現實世界的複雜性，促使他選擇將數學運用於解決社會與科技領域的關鍵問題。
對於統計學在AI時代的定位，蘇煒傑認為，只要有數據、不確定性、解決問題的需求，統計學就會持續發展，AI不會削弱這點，反而會放大統計學的作用，令統計學變得「比以往任何時候都更加重要、更加核心」，認為現正是從事統計學研究的黃金時代。
蘇煒傑認為，只要有數據、不確定性、解決問題的需求，統計學就會持續發展，AI不會削弱這點，反而令統計學變得「比以往任何時候都更加重要」，現正是統計學研究的黃金時代。
今年2月獲獎的消息公布後，蘇煒傑宣佈在華頓商學院學術休假期間加入AI領軍企業OpenAI。
蘇煒傑表示，ChatGPT等大模型的爆發不僅是技術飛躍，更是驗證理論的絕佳場景。他希望利用企業充足的算力和真實實驗環境，從應用數學和統計角度來理解大模型的底層機制。
他指出，目前AI領域尚缺乏一套像傳統物理學那樣被廣泛公認的底座理論。從短期看，他希望為AI設計出更有效率的最佳化與統計演算法；長期而言，他終極目標是嘗試建立一套系統的AI數學理論。
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