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数据科学与人工智能 QS 2026 学科排名数据：全球分布与头部院校指标

2026 年 QS 世界大学学科排名中，数据科学与人工智能（Data Science and Artificial Intelligence）学科共有 201 所院校上榜，覆盖 37 个国家/地区。该学科作为独立分榜纳入 QS 学科排名体系，为按专业选校的读者提供了可比较的全球坐标。榜单第一名由麻省理工学院（MIT）获得，其综合得分与后续院校拉开明显差距，但整个榜单的院校分布呈现出显著的国别集中度。

全球上榜院校的国家分布

从国家/地区分布来看，美国以 41 所上榜院校位居第一，接近榜单总量的五分之一。英国以 22 所位列第二，其后是中国大陆（13 所）和澳大利亚（13 所），并列第三。印度和西班牙各 8 所，加拿大、意大利、马来西亚各 7 所，中国香港特别行政区 6 所。前十个国家/地区合计占上榜院校总数的 70% 以上，说明该学科的研究与教学资源高度集中在少数几个高等教育体系内。

值得注意的是，马来西亚以 7 所上榜院校进入前十，超过了部分传统留学目的地，反映出东南亚地区在数据科学和人工智能领域的布局力度。中国大陆和香港特别行政区合计 19 所上榜，加上台湾地区未单独列出，整个中文区在该学科中的存在感较强。

国家/地区 上榜院校数
美国 41
英国 22
中国内地 13
澳大利亚 13
印度 8
西班牙 8
加拿大 7
意大利 7
马来西亚 7
Hong Kong SAR, China 6

排名区间分布：头部集中与长尾特征

从排名区间看，前 10 名有 10 所院校，前 20 名累计 20 所，前 30 名累计 30 所，前 50 名累计 50 所，前 100 名累计 100 所。这意味着前 10 名有 10 所院校，第 11 至 20 名有 10 所，第 21 至 30 名有 10 所，第 31 至 50 名有 20 所。但从第 100 名往后，情况完全不同：第 101 名到第 150 名没有院校给出确切名次，另有 101 所院校只公布名次区间，这些区间与第 101 至 200 名部分重叠，无法细分到某一档。也就是说，榜单实际收录院校总数为 201 所，其中前 150 名累计为 100 所，另有 101 所院校只公布名次区间，这些区间跨过第 150 名，没有细分到这一档。

这种排名方式意味着，对于只公布名次区间的院校，QS 并未给出精确名次，而是统一归入 101–200 的宽区间；这与综合得分无关，未公布综合得分的院校仍在榜上。处在中间位置的院校 QS 只公布名次区间（101-200），没有确切名次，名次中位数无法计算。对于按专业选校的读者来说，这意味着如果你关注的是排名 50 名以后的院校，需要结合其他指标（如论文引用、雇主声誉）来判断具体实力，而不能依赖精确名次。

头部院校的得分梯度

在得分方面，榜单呈现出明显的头部梯度。综合得分在 90 分及以上的院校有 11 所，80–89 分区间有 24 所，70–79 分区间有 15 所。综合得分 70 分及以上的院校累计 50 所，其中 90 分及以上 11 所、80–89 分区间 24 所、70–79 分区间 15 所；其余 151 所院校未公布综合得分，仍在榜上。但需要注意的是，未公布综合得分的院校并不代表得分低，也不代表被移出榜单，这些院校仍在榜上，只是不参与任何分数分档。

从具体得分来看，排名靠前的院校得分集中在 90 分以上。得分最高的几所院校在 95 分以上，但榜单并未公布前 10 名院校的逐项得分。从可查的公开数据看，80–89 分区间有 24 所院校，其中 80 分以上的院校在学术声誉和雇主声誉两个分项上通常表现突出，而论文引用分项则因学科特性而异——数据科学和人工智能领域的论文引用量整体偏高，但不同院校的侧重点不同。

学科排名 院校 国家/地区 学术声誉 雇主声誉 论文引用 综合得分
1 Massachusetts Institute of Technology (MIT) 美国 100 100 93.4 98
2 Stanford University 美国 96.3 98.3 96.2 96.4
3 National University of Singapore (NUS) 新加坡 99.6 95.8 93.1 96.2
4 Nanyang Technological University, Singapore (NTU Singapore) 新加坡 95.6 92.4 94 94
5 Carnegie Mellon University 美国 99.2 87.4 94.4 93.9
6 University of California, Berkeley (UCB) 美国 91.9 93.1 98.6 93.2
6 University of Oxford 英国 92 95.8 96.8 93.2
8 Harvard University 美国 89.9 99.3 91.5 92.8
9 University of Cambridge 英国 91.9 95.6 88.6 91.4
10 Tsinghua University 中国内地 87.5 88.9 91.2 90.4
11 ETH Zurich 瑞士 90.3 90.9 91.7 90.2
12 Peking University 中国内地 86.1 88.3 91.7 89
13 University of Toronto 加拿大 84.6 86.6 89.7 86
14 University of California, Los Angeles (UCLA) 美国 81.8 87.2 89 85
15 EPFL – École polytechnique fédérale de Lausanne 瑞士 86.7 86.2 85.1 84.9
15 Imperial College London 英国 85.8 82 88.9 84.9
17 Princeton University 美国 80.4 86.7 93.1 84.2
18 The University of Hong Kong Hong Kong SAR, China 80.9 83.4 92.8 83.7
19 University of Washington 美国 82.2 80.8 92.6 83.6
20 Yale University 美国 85.2 86.7 82.7 83.3

与上一年相比的变化

由于本篇数据基准日为 2026 年 4 月 3 日，而 QS 学科排名每年发布一次，2026 年榜单的上榜院校总数为 201 所，覆盖 37 个国家/地区。国家分布方面，美国仍居首位，但英国和澳大利亚的上榜数量有所波动。中国大陆在本版榜单中有 13 所院校上榜。马来西亚在本版榜单中有 7 所院校上榜。

在头部区间，前 10 名院校的构成基本稳定，但个别院校的名次有细微调整。由于 QS 学科排名的分项权重与综合得分计算方法每年可能微调，跨年比较时需注意口径差异。

数据说明

本篇文章所引用的数据来自 QS World University Rankings by Subject 2026（Quacquarelli Symonds (QS)），数据基准日为 2026 年 4 月 3 日。该排名覆盖 60 个学科分榜，数据科学与人工智能为其中之一。排名基于学术声誉、雇主声誉、论文引用、H 指数和国际研究网络五项指标，各分项权重因学科而异。

计算口径方面，数据按学科分块解析后按国家/地区筛选，名次取下界整数。需要特别说明的是，该学科榜单前 150 名累计为 100 所，另有 101 所院校只公布名次区间（101–200），这些区间跨过第 150 名，没有细分到这一档。因此，榜单实际收录 201 所院校，但精确排名只到 150 位。对于关注 150 名以后院校的读者，建议参考其他学科排名或院校官网的学科实力信息。

此外，QS 学科排名未公布所有上榜院校的逐项得分，仅公布综合得分及部分分项得分。本篇文章引用的得分数据仅限已公开的部分，未公开的得分不做推测。榜单中的国家/地区分布按院校所属国家/地区统计，不涉及跨国校区或联合培养项目的归属问题。