2026年诺贝尔物理学奖预测：中科院院士现身预测名单

每年诺贝尔奖公布前，科学界都会提前上演一场“猜奖游戏”。

2026年诺贝尔物理学奖也不例外。谁最有希望？哪个研究方向正在成为热门？过去几年的诺贝尔奖，又透露出了什么信号？

诺贝尔奖章

图片来源：The Nobel Prize

当然，诺贝尔奖没有公开的“候选人名单”， 每年的提名由符合资格的提名人提交，相关提名材料和评审文件要保密50年，因此在正式公布之前，外界并不知道诺贝尔奖委员会究竟在重点考虑谁。眼下各种“热门候选人”和预测，更多来自科学界、媒体、预测机构以及AI模型的公开推测。

就在9月17日，2026年度引文桂冠奖名单公布，中国科学院院士、南方科技大学校长、清华大学教授薛其坤凭借量子反常霍尔效应的实验观测入选。引文桂冠奖并不是某一年度诺贝尔奖的官方预测，但自2002年设立以来，已有89位引文桂冠奖得主后来获得诺贝尔奖，因此这项最新荣誉也让薛其坤及其所代表的量子物理研究，再次进入今年诺奖讨论的视野。

想猜2026年，不妨先回头看看过去四年的诺贝尔物理学奖。

2022诺贝尔物理学奖获得者

图片来源：The Nobel Prize

2022年，诺贝尔奖颁给了阿兰·阿斯佩、约翰·克劳泽和安东·塞林格，以表彰他们在量子纠缠、贝尔不等式等方面的实验工作，以及对量子信息科学发展的奠基性贡献。

这其实是一个重要信号：量子力学不再只是书本上的“奇怪理论”，如何操控、利用量子态，已经成为现代物理学的重要方向。

2024年，物理学奖甚至颁给了人工智能背后的基础研究。

2024诺贝尔物理学奖获得者

图片来源：The Nobel Prize

约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿因“为利用人工神经网络进行机器学习奠定基础的发现和发明”获奖。今天机器学习的迅猛发展，其背后的一些基础思想，竟然可以追溯到几十年前。

把这四届奖连起来看，会发现一个有意思的趋势：

量子信息、超快光学、人工智能、宏观量子现象——这些研究跨度很大，却都在把原本难以直接观察或操控的东西，变成可以测量、计算和利用的对象。

那么，2026年会沿着哪条路继续走？

9月17日，2026年度引文桂冠奖名单公布，中国科学院院士、南方科技大学校长、清华大学教授薛其坤入选物理学领域获奖名单，获奖理由是“实验观测量子反常霍尔效应”。 引文桂冠奖之所以常被放进诺奖前瞻中讨论，是因为它确实有一项很特别的“历史记录”：自2002年设立以来，已有89位引文桂冠奖得主后来获得诺贝尔奖，而且不少人在获诺奖前数年就已经得到这项荣誉。

中国科学院院士、

南方科技大学校长、清华大学教授薛其坤。

图片来源：科技日报

薛其坤团队最受关注的成果，是2013年首次从实验上观测到量子反常霍尔效应。

什么是量子反常霍尔效应？

简单来说，普通的量子霍尔效应通常需要很强的外加磁场，而量子反常霍尔效应则可以依靠材料自身的磁性，在没有外加磁场的情况下产生量子化的霍尔电导。它背后的关键，是材料特殊的拓扑电子结构。

这个研究方向其实并不陌生。2016年诺贝尔物理学奖就授予戴维·索利斯、邓肯·霍尔丹和迈克尔·科斯特利茨，以表彰他们关于拓扑相变和拓扑物态的理论发现。诺贝尔奖官方资料还特别提到，霍尔丹的理论工作包含后来被称为“量子反常霍尔效应”的“零磁场量子霍尔效应”。此后，拓扑物态成为凝聚态物理的重要研究领域之一。

因此，薛其坤此次获得引文桂冠奖，并不意味着他已经进入诺贝尔奖官方候选名单，但他的研究与诺贝尔奖近年来关注的拓扑量子物理之间，确实存在清晰的科学脉络。

今年其他预测中，一个相当热门的名字，是麻省理工学院物理学家Pablo Jarillo-Herrero。他最广为人知的工作，是“魔角”扭转双层石墨烯。

在这幅示意图中，

两层石墨烯以略微偏移的“魔角”堆叠在一起，

这种结构既可以成为绝缘体，也可以成为超导体。

图片来源：MIT

石墨烯本身已经足够神奇，但科学家后来发现，把两层石墨烯稍微错开一点角度，事情会变得更加有趣。当两层材料之间的旋转角度达到特定范围时，它们会形成特殊的“摩尔纹”结构，电子的运动状态也随之改变。2018年，Jarillo-Herrero团队在这种“魔角”双层石墨烯中观察到了超导现象。

也就是说，两层本身非常薄的碳材料，仅仅改变它们之间的角度，就可能出现完全不同的物理性质。这项研究还催生了一个新兴领域——扭转电子学（Twistronics）。

除此之外，今年的公开预测中还有不少不同方向的科学家。

有人看好研究SYK模型和量子混沌的Subir Sachdev；有人押注中性原子量子模拟领域的Mikhail Lukin；超材料和电磁波调控领域的Andrea Alù也出现在预测名单中。

把这些名字放在一起，可以看到几条反复出现的主线：量子信息、量子材料、拓扑物态，以及精密光学和光子学。

目前有网站用8个AI模型分别预测2026年诺贝尔物理学奖。结果很有意思：没有一个模型能够“一统江湖”，但几个方向明显撞车了。

Pablo Jarillo-Herrero是出现频率最高的人选。Grok和Qwen都把他放在第一位，Claude和Mistral的候选名单中也出现了他的名字。

不过，不同模型的“第一选择”差异很大。

GPT选择了Subir Sachdev；Claude选择Mikhail Lukin；Gemini选择Hidetoshi Katori；DeepSeek选择Charles Kane；Mistral选择Andrea Alù；Meta的Llama则把量子光学研究者Pierre Meystre列为第一人选。

乍看之下，这像是一场“AI各说各话”的大型竞猜。

AI的答案并不统一，

但它们关注的物理学方向却有不少交集。

图片来源：AI生成

但把这些名字放回他们各自的研究领域，会发现事情没有那么随机。

这些候选人大多集中在几个长期受到关注的方向：量子物理、量子光学、凝聚态物理，以及拓扑与新型量子材料等。

也就是说，AI并没有凭空“猜”出一个此前默默无闻的科学家。它们更像是在已有的科学信息和历史脉络中，寻找那些已经积累了足够研究影响力、又与诺奖传统契合的候选人。未来的诺奖可能很难靠一个模型提前押中，但AI已经可以帮助我们看到，人类科学研究的哪些方向正在持续聚集关注。

说到底，预测诺奖和看体育比赛猜冠军有一点相似：大家都可以根据已有信息下注，但真正揭晓之前，没有人知道最后一票会落在哪里。

更何况，诺贝尔奖委员会的提名材料和候选人讨论并不公开。一个研究方向今年突然进入大众视野，并不意味着它一定就在诺奖委员会的优先名单上；一个已经研究了几十年的领域，也可能等到多年以后才迎来属于自己的那一刻。

诺贝尔物理学奖奖章背面

以一位形似伊西斯的女神表现“自然”：

她自云中显现，怀抱丰饶角；

覆盖她冷峻而庄严面容的面纱，由“科学之神”掀起。

图片来源：The Nobel Prize

作者：蝌蚪君审核：刘颖 李培元 张超 杨柳审核专家：梁文杰 中科院物理研究所 研究员