2026 年 4 月 18 日，被誉为“科学界奥斯卡”的突破奖公布 2026 年获奖名单。
三位华人女性数学家同时出现在这套体系的获奖名单中！她们就是：王虹、唐云清和张明嘉。
这里科普一下，突破奖创立于 2012 年，单项奖金300 万美元，是全球奖金最高的学术奖项之一。
•王虹和唐云清获得“数学新视野奖（New Horizons Mathematics Prize）
• 张明嘉则拿下“米尔扎哈尼新前沿奖（Maryam Mirzakhani New Frontiers Prize）
王虹无疑最让人惊叹。就在突破奖公布前不到一周，她刚刚拿下了克雷研究奖（Clay Research Award）。五天之内连续斩获两项被视为“菲尔兹奖风向标”的顶级荣誉，这种密集程度，在数学界可以说是相当罕见了。
她们虽分属不同奖项，却同处一个顶级荣誉体系。一起来看看，她们的来时路。
王虹
就在科学突破奖公布前一周，王虹刚刚斩获Clay研究奖。
（目前王虹2026年外网菲尔兹奖赔率第二）
毋庸置疑，不管最后结果如何，她已经站进了全球最顶级数学竞争的核心区域，而且是在最前排的位置。
五天之内连续拿下两个被视为“菲尔兹奖风向标”的奖项，这种密集程度在数学界极为罕见。无论最终能否摘得菲尔兹奖，她都已稳稳站在全球最顶级数学竞争的核心前排。
去年3月，王虹在纽约大学做了一场关于挂谷猜想（Kakeya conjecture）的报告。现场教室爆满，从本科生到学界泰斗Jeff Cheeger、S. R. Srinivasa Varadhan、Percy Deift 都坐在台下静静聆听。
（来源: David Song/NYU.）
有人回忆：“讲到第四块黑板时已完全听不懂，但掌声响起的瞬间，你意识到自己正在见证某种接近学科顶点的东西。”
（来源：小红书）
王虹与Joshua Zahl的工作并非简单解题，而是提供了一套全新方法论，将这一困扰数学界上百年的问题推进到新层级。纽约大学柯朗研究所官方评价为 “21世纪最杰出的数学成就之一”。
王虹16岁进入北大后转入数学系，很多人默认数理天赋必须从小训练，中途转轨意味着竞争力不足，但她就是在这样的背景下进入数学，历经巴黎综合理工、MIT博士、普林斯顿高等研究院博士后，现任教于纽约大学柯朗研究所，同时是法国高等科学研究所（IHES）历史上第一位女性终身教授。
（来源：NYU）
她还获得了纽约大学“银教授”称号，并接连拿下塞勒姆奖、奥斯特洛夫斯基奖、ICCM数学奖金奖等多项国际大奖。
唐云清
唐云清和王虹是本科同学，二人都毕业于北大数学学院，她同样在中国数学界留下浓墨重彩的一笔。
2026年，唐云清获得与菲尔兹奖齐名的科尔数论奖，成为首位获此殊荣的中国籍数学家。
唐云清（右一）
唐云清最重要的研究成果是证明了「无界分母猜想」和「与基础无穷级数相关的常数的无理数性质」，这两项研究都是数学界的重量级难题。
（唐云清学术介绍）
像「无界分母猜想」属于算术几何、代数数论、模形式理论三个领域的交叉问题，已经困扰了数学界半个多世纪。
一般来讲，学者们通常只深耕其中一个领域，但唐云清能够做到跨领域研究并取得突破，足以见得姐是极其厉害的。
她高中毕业于全国数学竞赛最强高中上海中学，曾获得中国女子数学奥林匹克满分金牌和中国数学奥林匹克竞赛金牌。
之后，唐云清保送北京大学数学科学学院。在北大读书期间，她曾经获得过首届丘成桐大学生数学竞赛个人全能金奖、陈省身奖（几何与拓扑金奖）和周炜良奖（代数、数论与组合银奖）。
博士毕业于哈佛大学。
张明嘉
张明嘉的履历和唐云清很像。
张明嘉高中同样就读于上海中学，上学期间拿下中国女子数学奥林匹克满分金牌和中国数学奥林匹克金牌，之后被保送到北京大学数学学院。
她2018年从北大本科毕业后，2023年读了德国波恩大学博士，师从菲尔兹奖得主彼得・舒尔茨。
她的核心突破为，聚焦数论与代数几何交叉的志村簇领域，为 “乘积公式” 的几何结构提供新思路，被评价为 极具原创性的青年工作。
博士在的波恩大学，师从菲尔兹奖得主Peter Scholze。这个名字本身就代表当代算术几何最前沿的方向，而能在这一体系中完成博士训练，本身就意味着进入了全球最核心的学术网络。
毕业之后，她迅速进入IAS体系，先后担任Veblen Fellow和Veblen Research Instructor。这两个职位在数学界的含金量非常高，通常只留给被认为具有极高潜力的年轻学者。
更关键的是，她随后获得了IAS的冯·诺依曼研究员职位。
这个项目通常只面向博士毕业五年内最顶尖的一批年轻数学家，全球范围内名额极少，很多后来获得Fields Medal的学者，也都曾出现在类似的位置上。
三人的成就与共同路径
中国从不缺少惊艳世界的数学天才，更不缺少在数学领域名列前茅的女性，她们值得被更多人看见！
（来源：小红书）
共同路径
三人的成长轨迹有一个清晰的交集。她们本科都毕业于北京大学数学科学学院，王虹和唐云清还是同届同学。
本科之后，她们全部进入了世界最顶尖的学术机构。
（王虹）
王虹经历了巴黎综合理工、MIT博士、普林斯顿高等研究院博士后，现任教于纽约大学柯朗研究所，并成为法国高等科学研究所历史上第一位女性终身教授。
（唐云清）
唐云清从北大进入哈佛大学读博，先后在普林斯顿、法国国家科研中心、巴黎萨克雷大学工作，现于加州大学伯克利分校任教。
（张明嘉）
张明嘉博士毕业于波恩大学，师从菲尔兹奖得主Peter Scholze，毕业后迅速进入普林斯顿高等研究院体系。
可以说，清晰的学术规划和世界级平台的支撑，是她们从优秀走向顶级核心位置的共同底色。
数学的含金量
王虹、唐云清、张明嘉的故事听上去很燃，很多人第一反应是“学数学也可以走到这个高度”。但如果仔细看，你会发现她们的成功根本不是学数学三个字能概括的。
数学内部不是一条路，而是无数条精细的分支。王虹做的是分析和几何测度论，解决挂谷猜想；唐云清和张明嘉深耕数论与算术几何，一个证明了无界分母猜想，一个在志村簇理论里做出原创突破。分支和分支之间的差异，有时候比数学和统计还大。
这就引出了一个对准备申研的同学来说更实际的问题：选择数学的哪个方向，或者考虑与数学紧密相关的统计学，是完全不同的路径规划，通向不同的职业方向和生活状态。
数学和统计学的区别
很多喜欢纯理科的同学，都会在数学和统计学间徘徊，感觉纯数学高大上，统计学的领域更宽泛...那到底怎么选啊？
统计学与数学有着某种有趣而奇特的关系，统计学有点像数学，但和数学又是不一样的学科。
数学是纯理论，是对未知的确定事物的探索。统计是分析，是对不确定事物的估计，两者通过概率论联系在一起。
具体到学习中，数学基本是纯理论探索，是推导证明，对非理论类的内容学习较少。统计则要求较弱的数学基础和关于编程、建模的学习。
数学和统计学的区别
数学和统计学都必须涉及对数学的进一步学习，并且都对逻辑分析、计算能力要求比较高。
数学专业一般分为基础数学和应用数学，基础数学也就是常听见的纯数，作为数学的核心，是对数学结构本身的内在规律进行研究。
（来源：数学家高斯名言）
数学家高斯对数学的解释是：“数学是科学的皇后。”
数学是一门十分抽象和精准的学科，他的基本要素是逻辑和直观，分析和推理，一般和特殊，需要去遵循固定的定义并一一证明。
那统计学呢？很多人说统计学是数学的一个分支其实是错误的。相反，统计学是一门独立的学科，它使用数学，与其他数学分支（如组合数学或微分方程或群论）有本质的区别。
统计学是对不确定性的研究，而这种不确定性渗入到整个学科，以至于数学和统计学是根本不同的思维方式。
（来源：美国批判文学家马克吐温名言）
美国批判文学家马克吐温对统计的理解是：“
谎言、该死的谎言，还有统计数据。”
统计学最神秘的点就是：这是一门关于不确定性的学科。
研究方向对比
和计算机专业相似，数学和统计在不同学校有不同侧重点，但课程设置就很统一，不会有太大的差别，我们以UCB为例做简单介绍。
数学
数学主要有两大领域：• 纯数学（Pure Mathematics）
• 应用数学（Applied Mathematics）
应用数学是要与实际的结合，设法解决自然现象与社会发展提出的数学问题，并将其探讨结果应用回到自然界与社会中去。
纯数学就是研究数学本身的实质性内容，不以任何实际应用为出发，数学家就是这个领域的常见职业。
UCB的数学基础课程包括：微积分1，微积分2，多元微积分，线性代数和微分方程，以及离散数学。微积分1、2、3没什么可说的，在伯克利要花上三个学期学微积分，可以看出微积分有多重要。
（来源：UCB官网）
它会涉猎一些概率论的基础，还会涉猎一些图论的内容；再包括一些counting probelm，比如算一圈同学排队，有多少种排法。
其中一节数学分析课程，是把微积分123的内容，通过更严谨、更有逻辑的数学语言来分析，证明一遍。这是数学项目的课程里最基础的部分，有助于培养同学们的数学思维，严谨的逻辑能力。
统计学
在美国，统计学专业的硕士研究生通常可以分为四大研究方向，分别是：
• 生物统计学（Biostatistics)
• 应用统计学（Applied Statistics)
• 金融统计（Financial Statistics)
• 数理统计（Mathematical Statistics)
在伯克利，统计的基础课和数学的基础课是一样的，甚至比数学专业少一门离散数学。它只需要微积分1，2，3，还有线性代数和微积分方程入门。
（来源：UCB官网）
统计系的进阶课程要求大约有8-10门，这些就是比较有统计特色的了。第一门，probability，概率论基础。
第二门名字就叫统计，讲的是一些统计实际方法，比如数值估计，信息区间分析，包括判断我们是否要否决某些假设等等统计学中最核心的内容。
第三门进阶必修课，叫做R语言的数据分析，这门课是最实用的课程之一。它以R语言为载体，来讲怎么对数据进行整理、分析输出。
申请背景对比
数学
美国研究生的纯数学项目非常少，但与数学有关的研究生专业有很多，最常见的几种包括：金融数学、金融工程、经济学、金融学、精算学、商业分析、生物统计、数据科学、计算机科学等。
上述的很多专业都要求申请者有相关课程基础，包括高级微积分、线性代数、复杂变量、偏微积分和常微积分方程、概率论等。
（来源：UCB官网）
以UCB举例，金融工程录取的大多是有数学、物理、计算机、金融等具有商理专业背景的学生，且大部分的申请者都具有2-3段相关的实习或者科研经历。
数学是很多商科专业、工程专业的基础课程，此外想读法当律师甚至某些医学专业都需要数学。
统计学
伯克利的统计项目课程包括概率论、理论统计、统计计算等研究生课程，以及现代应用统计的高级课程和结业课程。
（来源：UCB官网）
伯克利要求申请者拥有数学专业或统计学、定量领域等相关专业背景，最常见的录取学生的专业有精算学、计算机科学、经济学、金融学、数学(纯数学和应用数学)、物理和生物科学、政治学和统计学。
先修课程要求：多变量微积分，线性代数，概率论，理论和应用统计学，以及至少一个统计系统(如R)或计算机语言(如Python)。
（来源：哥大官网）
哥大的统计项目偏爱在统计、数学和计算机科学等定量和相关领域有引人注目的背景和优异成绩的申请人，有理论或应用概率统计经验者或熟悉计算机编程，包括精通SAS、R或Python的申请者优先考虑。
先修课要求：一个学期的线性代数，深入覆盖相关主题，包括矩阵、向量空间、线性变换、特征值和特征向量、标准形式及其应用，以及高级微积分。
职业方向
数学就业方向
美国数学及应用数学本科毕业生的出路，将近60%选择就业，20%以上选择继续深造（比例算比较高），数学专业本科+金融数学/统计/工程/计算机硕士其实是一条非常好的路线。
• 纯数学 Pure Mathematics
就业方向：纯数学方向一般是从事研究、教学工作。虽然教育业薪资普遍不高，但是由于优质数学老师的稀缺性，薪资在教育行业中还是相对较高的。
• 应用数学 Applied Mathematics
就业方向：应用数学主要是应用于两个领域，一是计算机，二是经济学。
计算机方向则可从事软件设计、开发、维护、网络建设等内容;经济方向则可在银行、保险、证券公司等金融机构中从事统计、计算、分析性质的工作。
统计学就业方向
根据Payscale官方数据，2023年统计学家的平均工资是84,455美元，基础工资部分达到了5.8万美元到12.3万美元区间。
（来源：payscale）
• 生物统计学（Biostatistics）
就业方向：毕业生不管是硕士还是博士，都很好找工作。博士生可以在大学做老师；可以在制药公司和生物科技公司做分析；有的毕业生也进入金融和保险行业；可以在医院或者科研机构工作。
• 金融统计（Financial Statistics）
就业方向：毕业生一般进入银行、证券公司、投资基金、会计师事务所和保险公司等金融机构工作。
• 应用统计学（Applied Statistics）
就业方向：可以从事包括数学家、统计学家、运筹分析人员、计算机程序员、教师、财政分析员、公司会计、证券分析员等职业。
• 数理统计（Mathematical Statistics）
就业方向：毕业生可以进入金融和保险部门，投资、证券及社会保障机构，市场调研、咨询及信息产业部门，高等院校、国家统计部门等。
越来越多华人面孔出现在国际学术与科技的核心位置，被看见，也被认真对待。这种变化不仅属于留学生群体本身，也会在更长周期里影响整个华人学术生态的发展路径。
对于很多留学生来说，这件事的意义也许更现实一点。世界顶级竞争，从来不是靠标签赢的。
学校、背景、性别，这些都会影响起点，但不会决定终点。真正决定结果的，只有你是否在持续逼近问题本身，以及你有没有能力把它往前推进一点点。
