USCIS本週審理總結：2026年7月27日至8月2日 NIW/EB1A批准情況

在 2026 年 7 月 27 日至 8 月 2 日這一週，WeGreened 共收到美國移民局（USCIS）發出的 149份批准通知。其中，NIW（國家利益豁免）122件、EB1A（傑出人才）16件、EB1B（傑出教授／研究人員）5件、O1A（傑出才能個人）6件。

NIW 依然佔據本週獲准案例的大多數；EB1A雖然數量較少，但也值得關注。EB1B和O1A的核准數量與近期部分週度資料相比更為明顯。

學術產出四分位數統計

EB1A案件（共16件）

• 發表文章數量範圍：0 至 50 篇
  • Q1 = 11.75｜ 中位數 = 15.5 ｜ Q3 = 36.25
• 被引次數範圍：155 至 30,868 次

  • Q1 = 393.25｜ 中位數 = 939.5 ｜ Q3 = 2,567.25

     

本週 EB1A 獲准申請人整體呈現較強的傳統專業認可指標，但其中也出現了一個值得關注的非傳統案例。一件零正式發表論文的案例表明，當其他證據能夠充分證明申請人的行業影響力和領域地位時，EB1A 資格並不必然依賴傳統的論文發表指標。儘管該案例展現了顯著的特殊情況，其餘獲准申請人大多仍擁有紮實且傳統的論文發表和引用記錄。

NIW案件（共122件）

• 發表文章數量範圍：2 至 72 篇
  • Q1 = 6 ｜ 中位數 = 9 ｜ Q3 = 14
• 被引次數範圍：7 至 2,320 次

  • Q1 = 56.5 ｜ 中位數 = 141.5 ｜ Q3 = 286.25

NIW 批准案例再次呈現出明顯更廣泛的證據分佈。這項分佈既包括學術成果尚處於發展階段的研究人員，也包括已經具有顯著影響力的資深專家，再次說明 NIW 審理的重點在於 Dhanasar 框架——擬議事業（Proposed Endeavor）及其國家重要性、申請人是否具備推進該工作的能力（Well Positioned），以及豁免勞工證要求是否整體有利於美國——而非依賴固定的論文或引用門檻。

背景與研究方向觀察

本週 EB1A 獲准案例高度集中於 STEM 領域，其中 15例屬於 STEM，1例屬於非 STEM。批准領域包括機器學習、機械工程、生物技術和醫學等。獲准申請人涵蓋研究科學家、大學教職人員以及其他在產業界工作的技術專業人士。學歷構成同樣值得關注，包括 11位博士、2名碩士、2名專業博士持有者，以及1位學士學歷申請人。其中，學士學歷申請人的批准尤其具有參考意義，因為這說明，如果整體證據足以證明申請人具備傑出能力並獲得持續認可，高等學術學位本身並不是 EB1A 獲准的必要前提。

NIW 批准案例同樣以 STEM 為主，但申請人的教育背景和職業階段明顯更多元，其中 103例屬於 STEM，19例屬於非 STEM。主要獲准領域包括電腦科學、電機工程、神經科學、放射學和數學等。學歷組成包括 69名博士、31名碩士、18名專業博士持有者，以及4名學士學歷申請人。獲准申請人涵蓋博士後研究人員、醫生以及產業界專業人士，體現了 NIW 所涵蓋的職業發展路徑明顯更加廣泛。USCIS 會依據更完整的 Dhanasar 框架，對申請人的擬議事業以及申請人推進該事業的能力和條件進行綜合評估。

重點 EB1A 案例：大學學歷、無同儕審查論文的產業界機器學習專業人士成功獲得批准

本週最值得關注的 EB1A 批准案例之一，是一名在產業界從事機器學習工作的專業人士。該申請人僅擁有大學學歷，沒有同行評審論文，但擁有18,356次引用。申請書中特別列出了申請人共同撰寫的4篇預印本（preprints），研究內容專注於基礎人工智慧模型和長上下文推理。此案例的證據結構較為特殊，因為申請人既沒有高等學位（advanced degree），也缺少研究型 EB1A 案例中較為常見的傳統同行評審論文發表記錄。

我們的申請策略並未將這些預印本本身的存在作為申請人具有傑出能力的證明。由於預印本並不具備正式發表學術論文所經歷的同等同行評審驗證，因此，更有說服力的證據在於這些研究成果公開之後所產生的實際影響。申請資料重點強調了申請人研究成果所產生的突出引用影響，並說明獨立研究人員如何依賴其技術貢獻來進行後續工作。同時，我們進一步將申請人在基礎模型和多模態人工智慧系統方面的創新，與相關技術的實際採用和現實應用連結起來。換言之，論證重點從成果是否正式發表，轉向是否產生了能得到獨立證據驗證的實際影響力。

考慮到申請人僅擁有大學學歷、主要在產業界發展且沒有同儕審查論文，此策略尤其重要。申請資料主張申請人符合四項 EB1A 法定標準，即具有重大意義的原創性貢獻、評審他人工作、在具有傑出聲譽的機構中擔任領導或關鍵角色，以及獲得高薪或其他高額報酬，並透過多種形式的證據證明申請人的認可度已經超越單一雇主。技術成果的實際採用以及獨立第三方對相關成果的依賴，有助於證明申請人原創性貢獻的重要性；同時，評審活動、技術領導力以及獨立專家意見，則從其他角度進一步證明其專業地位。申請策略並沒有試圖將一個產業界申請人的履歷包裝成傳統學術型申請，而是透過最符合應用機器學習領域特徵的影響力證據來證明其傑出能力。

最後，申請資料在最終整體評估（Final Merits Determination）階段將上述證據整合為完整的論證體系。核心論點並不是認為 18,356次引用或滿足四項法定標準就能夠自動證明申請人符合 EB1A 要求，而是透過整體記錄展現出一個更完整的模式：申請人作出了重要的技術貢獻，獨立研究人員使用並依賴這些成果，相關工作產生了顯著影響並得到實際應用，同時申請人還通過評審工作、領導角色和薪酬水平獲得了進一步的專業認可。該申請使用加急處理服務（Premium Processing）遞交，並在沒有收到補件通知（Request for Evidence, RFE）的情況下於16天內獲得批准。這個案例對非傳統 EB1A 申請人具有重要啟示：研究成果的證據價值不僅取決於它是否正式發表，更取決於能否以客觀證據證明，該成果實際上產生了何種程度的影響力。

審理趨勢與政策觀察

本週的批准案例再次反映出 EB1A 與 NIW 在證據結構上的不同特徵。EB1A 案例整體具有更強的專業認可指標，而 NIW 批准案例則涵蓋了更廣泛的論文數量、引用次數、職業階段和教育背景。同時，近期圍繞 EB1A 審理趨勢的討論也進一步強調，滿足若干項標準不應被簡單理解為「清單式」的資格判斷。在最終整體評估（Final Merits Determination）階段，證據本身的品質、背景和重要性，以及整體記錄能否證明申請人獲得了持續認可，仍然是關鍵所在。

本週重點案例恰好說明了為何這一差異重要。大學學歷、產業界工作經驗或非傳統的論文發表記錄，本身並不能決定案件結果；真正重要的是，證據能否清楚證明申請人的個人影響力，以及其所獲得的認可已經超越直接任職機構。這也與目前更強調可衡量的實際影響、獨立證據，以及將每項成就與 EB1A 法律標準形成連貫論證的整體思路一致。對於 NIW 而言，本週獲准申請人的資歷跨度則再次說明，論文和引用次數不應被視為固定門檻。無論是 EB1A 或 NIW，有效的申請策略都不只是盡可能堆積證據，而是要清楚解釋：這些證據為何重要，以及它們如何證明申請人符合相應的法律標準。