每到国庆期间，也是⼀年⼀度的诺⻉尔奖揭晓的⽇⼦。我们最关注的还是有关⾃然科学的奖项，经济学奖并不是正版的诺⻉尔奖，但是现代经济学经常使⽤数学⼯具，要是涉及数学，也许我能搞懂是怎么回事，还能凑个热闹。至于和平奖和文学奖，那个我搞不懂，我就没法给大家解读了。
按照诺奖委员会官方公布的时间，欧洲中部时间10月3号中午11:30公布诺⻉尔生理学与医学奖；10月4号中午11:45公布诺⻉尔物理学奖；10月5号中午11:45公布诺⻉尔化学奖。时差是6个小时，对应北京时间应该是吃晚饭的时候，大家不妨也留意一下相关的消息。
说实话，诺⻉尔奖是非常难猜的，因为他们的保密性之高，那是有目共睹的。在公布之前他们几乎不会透露任何内部消息。而且他们也从来不会对所谓诺奖候选名单作出任何表态。说白了就是打死我也不说。
按照诺⻉尔的遗愿，这笔奖金应该是颁发给去年内作出杰出贡献和成果的人们，所以他把这个奖金设成了一年颁发一次。如果真的要按他的意愿来办的话，那就好办了，因为一年之内有多少非常亮眼的成果，那是很容易统计的，应该是比较好猜的嘛。
但是，随着时间的推移，诺⻉尔奖逐渐变成了一个终身成就奖，几乎都是要等到科学家们垂垂老矣，七老八十，才有可能站上领奖台。正因为这种滞后性，所以导致了潜在的获奖者人数众多，潜在的获奖名单就变得超级庞大，这也就变得非常难以预料了。
而且，诺奖委员会还经常不按常理出牌，比如说著名的霍金就一辈子没有拿过诺⻉尔奖。大家也都认为像他这样纯粹搞理论物理的，长期得不到观测的验证，好像不太容易拿到诺⻉尔奖，但是没过多长时间，他的合作伙伴彭罗斯就拿到了诺⻉尔奖。如果彭罗斯能拿，为什么霍金就不能拿呢？难道是因为霍金活得不够长吗？你没地方说理去啊。
但是因为诺⻉尔奖知名度实在太高了，总是有人会想尽办法缩小包围圈。
因为出色的科学家总是会获得很多奖项的青睐。所以大家也就总结出了诺⻉尔奖的几大风向标。目前看来，最强的一个风向标是霍维茨奖。这个奖项是哥伦比亚大学的年度生物或生物化学奖。这个奖自从1967年开始颁发。到现在为止，108位霍维茨奖得主中，已经有40位获得了诺⻉尔生理学与医学奖，有11位获得了诺⻉尔化学奖，命中率达到了50%，所以这个奖是最强大的一个诺奖风向标。
哥伦比亚大学将把2022年霍维茨奖授予卡尔·迪塞罗斯、彼得·黑格曼和杰罗·米森博克，以表彰他们在光遗传学方面的基础工作。排在后面呢，就是著名的拉斯克奖了。这个奖从1946年开始颁发，奖金是25万美元，主要表彰在医学领域作出突出贡献的科学家、医生和公共服务人员。在医学领域，拉斯克奖是仅次于诺⻉尔生理学与医学奖的一项大奖，也被称为美国的诺⻉尔奖。
已经有90位拉斯克奖获得者，随后获得了诺⻉尔奖，其中就包括屠呦呦屠奶奶。她就是先获得了拉斯克奖，然后获得了诺⻉尔生理学与医学奖。
基础医学研究奖颁给了麻省理工学院的Richard Hynes、桑福德-伯纳姆-普雷比斯医学发现研究所的Erkki Ruoslahti和哈佛大学医学研究所的Timothy Springer，以表彰他们在整合素方面的工作，整合素是将细胞与细胞外基质结合的蛋白质。香港中文大学的分子生物学家卢煜明教授因开发了一种产前筛查的新技术而获得临床医学研究奖。
接下来就是邵逸夫奖了。
这个奖呢就比较年轻，是从2002年11月开始颁发的。主要设了三个国际奖项，分别为天文学、生命科学与医学，还有数学，每年颁奖一次，每项奖金120万美元，奖金还是非常高的。但是，邵逸夫天文学获得者也获得诺⻉尔奖的机会并不怎么高。邵逸夫生命科学与医学奖和诺⻉尔生理学与医学奖是重合的。数学则完全不沾边儿的，因为诺⻉尔奖没有数学。
获得邵逸夫生命科学与医学奖的人一共是37位，其中有8位随后获得了诺⻉尔奖，这个比例还算不错了。
接下来就是沃尔夫奖了。这个奖1976年设立，年度会评选一次，单项奖金10万美元。主要奖项分为医学、农业、数学、化学和物理5类。其中物理学奖和化学奖被认为是仅次于诺⻉尔奖的同类奖项，医学奖则是仅次于诺⻉尔奖和拉斯克奖。
沃尔夫奖的获奖者之中有1/3随后都获得了相关领域的诺⻉尔奖，所以这个奖也是自然科学领域影响力非常大的一个科学大奖，被誉为“以色列的诺⻉尔奖”。有很多华人都获得过沃尔夫奖，比如说丘成桐、陈省身、钱永健、吴健雄等等。
数学奖和诺奖肯定是不沾边了。这个奖项之中还有一项跟诺⻉尔奖没啥关系，那就是农业，咱们国家的袁隆平曾经获得过沃尔夫农业奖。
加拿大的盖尔德纳奖，设立于1959年，分为国际奖、全球健康奖和怀特曼奖三类，其中国际奖是最著名的，主要还是表彰那些为医学作出独特贡献的科学家，奖金10万美元左右。这个奖项也被认为是诺⻉尔生理学与医学奖的风向标。410位盖尔德纳奖获奖者之中有102位随后获得了诺⻉尔奖。也就是说，盖尔德纳奖获奖者之中有1/4得到了诺⻉尔奖，还有3/4没得上。
咱们中国的学者管轶教授曾经获得过去年的盖尔德纳奖，我觉得他应该是属于那3/4。
科学突破奖算是最年轻的一个，设立于2012年，出钱的是马克·扎克伯格，这家伙我想大家都认识，就是脸书的老板嘛。包括生命科学奖、基础物理奖和数学奖三个奖项，每个奖项奖金300万美元，这是科学界奖金数额最高的奖项了，所以又号称叫豪华版诺⻉尔奖。这个奖项设立的时间非常短，但已经有6位获奖者后来得到了诺⻉尔奖，命中率还不错。
阿尔伯尼奖是美国生物医学的最高奖项了，从2001年开始颁发。奖金50万美元，这笔钱也不少。到现在一共产生46位阿尔伯尼奖得主，其中有8个后来得到了诺⻉尔奖。华人学者张锋和沙尔庞捷、珍妮弗·道德纳等人获得了2017年度的阿尔伯尼奖。结果沙尔庞捷和道德纳获得了2020年的诺⻉尔化学奖，张锋就没捞着，不能不说是一种遗憾。
有时候游戏规则就是这么残酷，就像是体育比赛，前三名可以站上领奖台。第4名哪怕与第3名的成绩无限接近，只差那么一丝，对不起，你就没资格了。这种游戏规则很容易使得原本水平在伯仲之间的差异，被人为的放大，看上去好像是天差地别。所以你只看奖项的话，是根本没有办法体现出真正的科研实力的。
还有一个奖项也被称为诺奖的风向标，那就是斯隆研究奖。2007年以来，历届得主中有53人获得诺⻉尔奖，有17个人获得了菲尔茨奖，要知道菲尔茨奖就是数学界的最高奖项了。我搜了下今年有哪些人获得了斯隆研究奖？一搜吓了一跳，咱们中国有27个人获得了这个奖项。不会吧，这么多，再仔细一看总人数，今年获得斯隆研究奖的有118人。每年获得提名的人都有将近1000人。好家伙，你这是批发呢，难怪了。
再仔细一看，获得这个奖项的都是年轻人，用官方的说法就是“职业生涯早期的科学家和学者”。这个奖项的主要宗旨就是鼓励年轻人继续努力。拿到的那笔奖金只有7.5万美元，这笔钱也不是随便让你花的，而是两年的研究经费，是让年轻的学者有机会不受约束的去研究他们自己最喜欢的领域。获得过这个奖项，后来又获得了诺⻉尔奖或者菲尔斯奖的名人，那就多了去了。
比如说理查德费曼、盖尔曼、格拉肖、温伯格……，华人里面有李远哲、丘成桐、陶哲轩。哪个不是如雷贯耳啊。
我们研究这些诺奖风向标主要就是为了缩小包围圈。这个斯隆研究奖涉及的人数这么多，简直是不讲武德了。这种大水漫灌也就失去了指标性啊。我们发现这些奖项多多少少都有点偏科，医学奖特别多，但是物理学奖就少一些。获奖的人数有多有少，规则各不相同，再加上有斯隆研究奖这种大水漫灌的奖项存在。所以以上这些所谓的诺奖风向标也只能给我们提供一个参考而已。
从理论上讲，科学领域的奖项应该是可以借助某种科学手段进行预测的，而不是去瞎猜。最喜欢干这种事儿的就是汤森路透集团。他们以科睿唯安引文桂冠奖作为基础，对诺⻉尔奖进行预测。每年诺⻉尔奖公布的前两周，汤森路透就会公布引文桂冠奖得主，他们借助的就是大数据。如果你的科学成果很牛，你发表的论文大家都要引用作为参考资料。那么引用数一定非常高才对嘛。所以汤森路透就会专门去寻找那些高引用的研究论文。
当然也不是看你一时的引用数，而是要看过去二三十年的时间里面是不是引用的也很多。
先筛选出一批这样的研究成果，然后还要判断这个作者是不是这篇论文的中坚力量。诺⻉尔奖有个标准，那就是同一奖项，得奖人数不能超过三个人。一篇论文很可能参与的人很多哦，比如欧洲的大型强子对撞机，凡是出点成果，论文后边名字能写个好几千。哪个才是做出最重要贡献的呢？你不找出来不行啊。
所以，数据分析师要做的工作就是缩小包围圈，选出那么一批候选人。再下一步就去研究一下，这些候选人是不是曾经得过某些科学类奖项啊，比如说我们前面介绍的那些个所谓的诺奖风向标。最后还要评估一下，这项科研成果是不是会对人类产生积极的，有重大意义的影响。当然了，你还要参考一下最近几年诺⻉尔奖颁奖的情况。因为大家总是要搞平衡的。雨露均沾总归还是一个需要考虑的因素。
从2002年以来，已经有64位引文桂冠奖得主获得诺⻉尔奖，大数据的表现还不错。
今年的引文桂冠奖已经发布了。其中有两位是华人，而且是女性。李文渝和鲍哲南。
李文渝1945年出生在重庆。她名字里的这个渝字就是重庆的简称。她是宾夕法尼亚大学的教授，神经退行性疾病研究中心的主任。她获奖的原因是发现TDP-43以及对神经退行性疾病研究的诸多贡献。她在2020年还获得了科学突破奖，主要的研究方向是额颞叶痴呆、渐冻症还有帕金森和多系统萎缩。她是世界顶尖的神经科学家。
相对来讲，鲍哲南就年轻多了，她1970年出生在江苏南京。现在是美国斯坦福大学化学工程系的系主任。2016年她创立了斯坦福大学可穿戴电子中心。她获奖的理由是开发出有机聚合物电子材料的新型仿生应用，包括电子皮肤。她的工作使得柔性电子电路和显示器成为现实。
到底她们有没有机会获得诺⻉尔奖？我现在吃不准。毕竟蓝色发光二极管都能获得诺⻉尔奖，研究可穿戴设备应该也有希望吧。
今年蛋白质折叠这个领域内的话题比较多，而且还炒得比较热。人工智能阿尔法折叠经过几年的人工数据投喂和深度学习，爆发式的实现了近2亿种蛋白质结构的预测。这是一个非常了不起的突破。所以，阿尔法折叠的团队获得了科学突破奖。这也是诺奖风向标哦。
但是这到底算是生理学与医学领域的事儿呢？还是化学领域的事儿呢？还是计算机领域的事儿呢？哪方面它都沾边儿。今年化学奖涉及的领域可能会是光催化、糖生物学，碳纳米管以及量子点、超导材料开发、第二代DNA测序这些领域。看起来和生物学很靠近。这也是如今的一个现象，生物学和化学在分子层面其实是分不太清楚的。所以化学奖就变成了万金油，经常变成理综奖。
生理学与医学奖还有一个热门的领域就是mRNA疫苗。
去年就很热门，但是去年没得奖，今年依然是热门。这项技术的奠基者巴尔曼和考里克获得了2021年的霍维茨奖、阿尔伯尼奖、拉斯克临床医学奖、生命科学突破奖和盖尔德纳奖5个诺奖风向标级的大奖。在新冠大流行的背景之下，这项科学成就的意义不言而喻。但是成也萧何，败也萧何，如今新冠大流行还没结束呢，这么早的就把奖发给mRNA。好像不合适吧。没关系，他们还年轻呢，还能再等些年。是金子总会闪光的。
物理学领域也有很多人做了猜测，是不是量子信息科学有机会获得诺⻉尔奖呢？和量子纠缠相关的领域，最近也出了很多的成果。最典型的就是墨子号实验卫星嘛。相互纠缠的光子可以被分发到相距1200公里的距离，仍然保持其量子纠缠的特性，这也是一个突破。在这个方向上，咱们潘建伟院士的老师安东·塞林格可能有希望。
除了量子纠缠，也不知道今年粒子物理方面有没有希望，这个谁都说不准。
尽管现在我们对谁能够获得今年的诺⻉尔奖，还无法确定。但是我们知道，答案最终一定会浮出水面，我们只要耐心等几天就行了。今年大家遇上了太多不确定的事儿，遇上了太多的黑天鹅，有太多的意想不到。科学一直扮演着中立客观的角色，这是不确定性之中最大的确定性。如果真的有一位俄国的科学家作出了突出的贡献，这个奖是给他还是不给他？诺奖委员会的专家也不是生活在真空里，他们能不能不受这些纷繁复杂的干扰，这个我也不知道。
我们只有拭目以待了。