2024年诺贝尔奖的全部得主

以下是2024年诺贝尔奖六大奖项的全部得主，按公布顺序排列：

1.  维克托·安布罗斯（Victor Ambros）：美国分子生物学家，1953年生，马萨诸塞大学医学院教授。1993年在秀丽隐杆线虫中首次发现微小RNA（microRNA）并证实其调控基因表达的作用，颠覆传统基因调控认知，为理解发育、疾病与衰老的分子机制提供新维度，推动microRNA作为疾病标志物与治疗靶点的转化研究，奠定非编码RNA领域基础。

2.  加里·鲁夫昆（Gary Ruvkun）：美国遗传学家，1952年生，哈佛医学院教授。与安布罗斯同期独立发现microRNA及其转录后基因沉默机制，揭示其在发育时序调控中的核心功能，拓展至人类疾病研究，推动microRNA诊断与治疗技术研发，为癌症、代谢病等疾病机制研究与干预开辟新路径，是基因调控领域的开拓者。

1.  约翰·J·霍普菲尔德（John J. Hopfield）：美国物理学家，1933年生，普林斯顿大学教授。1982年提出霍普菲尔德神经网络模型，用统计物理方法刻画神经计算的能量最小化原理，为人工神经网络奠定数学与物理基础，连接神经科学与机器学习，推动认知计算与联想记忆模型发展，是神经网络领域的奠基者之一。

2.  杰弗里·E·辛顿（Geoffrey E. Hinton）：英国 - 加拿大计算机科学家，1947年生，“深度学习之父”。发明反向传播算法，攻克多层神经网络训练难题，推动深度学习从理论走向应用，其成果支撑ChatGPT、图像识别等AI技术突破，促成AI产业革命，为人工神经网络在机器学习中的应用提供核心方法，获多项国际顶级荣誉。

1.  大卫·贝克（David Baker）：美国生物化学家，华盛顿大学教授。创立Rosetta计算平台，实现蛋白质结构从头设计与精准改造，推动酶工程、疫苗研发与生物材料创新，使计算驱动的蛋白质设计成为新药研发与合成生物学的核心工具，颠覆传统蛋白质研究范式，引领计算生物学变革。

2.  戴米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）：英国计算机科学家，DeepMind创始人。带领团队开发AlphaFold，用AI实现蛋白质结构精准预测，解决50年生物学难题，极大加速结构生物学、药物研发与疾病机制研究进程，推动AI与生命科学深度融合，为生物医学创新提供颠覆性工具。

3.  约翰·M·江珀（John M. Jumper）：美国生物信息学家，DeepMind高级研究员。主导AlphaFold算法开发与迭代，实现蛋白质三维结构快速、精准预测，其技术突破使蛋白质结构解析效率提升千倍，助力攻克疑难疾病靶点，推动结构生物学与药物研发范式革新。

韩江（Han Kang）：韩国作家，1970年生。代表作《素食者》《白》《少年来了》等，以诗意笔触直面朝鲜战争创伤、殖民历史记忆与人性幽暗，探索身体与精神、生命与死亡的边界，用极简叙事承载深刻哲思，其作品被译为40余种语言，诺贝尔委员会称其以强烈诗意散文揭露人类生命的脆弱，是当代东亚文学的重要代表。

日本原子弹氢弹爆炸受害者团体协议会：2024年10月11日，日本原子弹氢弹受害者团体协会因其为实现无核武器世界所做的努力，以及通过证人证词证明绝不能再次使用核武器，而获得2024年诺贝尔和平奖。

1.  达龙·阿西莫格鲁（Daron Acemoglu）：土耳其 - 美国经济学家，MIT教授。与约翰逊、罗宾逊共同创立制度经济学核心理论，提出“包容性制度”与“榨取性制度”框架，揭示制度对经济增长与国家兴衰的决定性作用，其研究为发展政策制定与全球不平等治理提供理论基础，影响广泛。

2.  西蒙·约翰逊（Simon Johnson）：美国经济学家，MIT教授。聚焦金融监管与制度转型研究，将制度分析与金融危机、发展中国家经济转型结合，揭示金融制度与国家繁荣的关联，为全球金融治理与发展中国家政策改革提供实证支撑，推动制度经济学与宏观金融深度融合。

3.  詹姆斯·A·罗宾逊（James A. Robinson）：英国经济学家，芝加哥大学教授。与阿西莫格鲁合作，通过跨学科研究论证制度是经济增长的根本动力，构建制度演化的历史分析框架，其著作《国家为什么会失败》全球畅销，为理解国家发展差异提供全新视角，推动发展经济学革新。