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前天我们发表了2026年美国再生元（冠名）天才科学奖（Regeneron Science Talent Search）前40名名单。
2026美国高中生“天才科学奖”（STS）Top 40获奖者大数据分析；近半华裔！
对于大多数家长来说，更关心前300名的信息，因为这些是他们更可能触及到的。
美国Healsan（恒祥医学科技）做了大数据分析，现呈现给大家。
▼ STS前40名。
2026年美国再生元（冠名）天才科学奖（Regeneron Science Talent Search）的前300名于1月7日公布。
1 获奖者总体画像：来源（州）、年龄、性别、研究领域
来源（州/地区）分布（Top 300）
官方名单显示，2026 年 Top 300 Scholars 来自 34 个州 + 华盛顿 DC + 中国（并来自 203 所美国及国际高中）。
按 Scholar Book（PDF）解析后的人数 Top 10（州）如下（=我对 300 人逐条统计的结果）：
New York：76
California：56
Texas：20
New Jersey：18
Florida：12
Massachusetts：11
Tennessee：8
Washington：9
Maryland：7
North Carolina：7
这种“高度集中”通常来自少数 STEM 强校/磁校的持续输出（例如新泽西的理工强校群），这是 STS 历年的典型结构性特征；你如果要写成报告/推文，可以把它理解为“科研训练平台的马太效应”。
年龄分布（官方明示 Age）
官网与 PDF 都逐一标注了每位 Scholar 的年龄。对 300 人统计结果显示：
16 岁：4 人
17 岁：148 人
18 岁：144 人
19 岁：4 人
平均年龄17.49 岁（中位数 17 岁）
2 研究领域概览：哪些方向更“容易获奖”（以 Top 300 为样本）
我们按题目关键词把 300 个项目做了粗粒度归类（说明：这是基于标题的文本分类，能反映“主题风向”，但不等同于官方学科分类）。
Top 300 的“高频方向”大致是：
A，生命科学/医学相关（含 AI for Biomed）：约 106/300（35%）
B，纯 CS/AI（不特指医学）：约 42/300（14%）
C，工程/器件/系统（含生物工程、环境工程）：约 45/300（15%）
D，环境/生态与可持续：约 11/300（3–4%）
E，数学/物理等理论方向：约 10/300（3%）
其余约 29% 属于跨学科/难以仅凭标题归类（例如把算法与社会问题、材料与环境治理、艺术与计算等混在一起）。
一句话判断“更容易获奖的领域画像”：
“AI 方法 + 明确现实问题（医疗、环境、安全、工程系统） + 可验证的指标/性能提升” 的组合，在 2026 Top 300 里非常常见。
3 机器人、3D 打印、工程与 AI 应用
这是我特别关注的领域，
工程总体：
工程类在 Top 300 里占比不低，但“机器人”是工程中的显著热点；“3D 打印”在 2026 这一届 Top 300 的标题层面出现频率并不高（但不排除部分材料/制造项目没有在标题里直接写 3D printing 关键词）。
代表性工程获奖项目：
A) 机器人/可穿戴/康复工程（强热点）
为什么它们“容易中”：工程项目如果能同时满足 (1)硬件系统完整可演示、(2)有清晰应用场景（康复/公共安全/环境）、(3)指标可量化（性能、精度、能耗、鲁棒性），在 STS 评审语境里往往非常强。
B) 3D 打印/增材与结构重建（你特别点名）
这类题的“获奖友好点”在于：它把 3D/制造从“材料表征”推进到“可制造性（printable）+ 功能性（导电/响应）”或“3D 结构推断可用在制造/装配”，更贴近工程落地。
C) 工程 + AI（器件、诊断系统、工程设计自动化）
这条线的“获奖规律”很清晰：不是泛泛讲 AI，而是把 AI 嵌进 传感器/成像/雷达/系统工程 的闭环里，形成“端到端系统”，可测可验。
在 Regeneron STS 2026 的 Top 300 中，工程类项目呈现出明显的“系统化”趋势：单点器件已不够，强势获奖项目往往把“硬件平台（外骨骼/无人机/雷达/成像）+算法（深度学习/可解释/鲁棒预测）+真实场景（康复、筛查、环境与安全）”打包为可演示、可量化、可复现的完整系统；其中机器人/可穿戴康复与工程化 AI 诊断是工程赛道的高频主题，而 3D 打印相关项目在这一届 Top 300 中出现频率相对较低，但若能把“可打印性”与“功能性/装配推断”结合，仍然具备较强竞争力。
我也总结了代表性工程学项目，比如：
1）工程 + AI（器件、诊断系统、工程设计自动化）
低成本视网膜成像系统 + 多阶段深度学习筛查青光眼（CA）
AI 热指纹预测材料性能：用成像/物理表征去预测材料强度等工程指标（NJ）
多模态 AI 诊断 + 机器人辅助（WI，标题显示“AI-powered diagnostic and robot-assisted …”方向）
毫米波雷达 + 点云网络 + RNN 做跌倒检测（AZ）
这条线的“获奖规律”很清晰：不是泛泛讲 AI，而是把 AI 嵌进 传感器/成像/雷达/系统工程 的闭环里，形成“端到端系统”，可测可验。
2）3D 打印/增材与结构重建
3D 可打印聚合物凝胶：热响应 + 导电的 3D printable 材料体系（KY）
从单张 2D 图像重建 3D 部件装配：面向“受限库”的 3D 结构/部件重建神经框架（TX）
这类题的“获奖友好点”在于：它把 3D/制造从“材料表征”推进到“可制造性（printable）+ 功能性（导电/响应）”或“3D 结构推断可用在制造/装配”，更贴近工程落地。
3）机器人/可穿戴/康复工程（强热点）
脑机接口驱动前臂外骨骼：面向卒中康复的自适应反馈外骨骼系统（AZ）
步态辅助外骨骼：强调自动调节与压力/舒适度优化（CA）
轻量模块化双倾转 VTOL UAV：飞行器结构与控制设计（CT）
无人机自主系统用于户外空气/环境监测（CA）
美国天才科学奖简介：
Regeneron STS（Regeneron Science Talent Search） 是美国历史最悠久、影响力最大的高中生科研竞赛，创办于 1942 年，最初由 Westinghouse 发起，后由 Intel、现由 Regeneron（再生元制药）冠名赞助并运营。
它面向 美国及部分国际地区的高中高年级学生（通常为 12 年级），评选学生个人原创科研成果，涵盖生命科学、医学、工程、计算机科学、数学、物理、环境科学等多个领域。每年从数千名申请者中遴选 Top 300 Scholars，再进一步选出 Top 40 Finalists，最终决出前 10 名，最高个人奖金可达 25 万美元，整体奖金额超过 300 万美元。
Regeneron STS 以科研深度、独立性和创新性著称，强调学生是否真正完成了从“提出科学问题—设计研究—分析数据—得出结论”的完整科研过程。它被公认为通往顶尖大学和科研道路的重要起点：历届获奖者中，后来获得 诺贝尔奖、图灵奖、美国国家科学院院士等顶级学术荣誉的人数众多，因此也常被称为“未来科学家的摇篮”。
如果您对这个科学奖有兴趣或理解，欢迎留言讨论、分享您的建议或观点。
我们后续也会继续分享全球9-12年级学生都可以参加的ISEF项目情况，对于申请大学很有帮助哦。
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