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

2026-09-07T17:40:22Z · 排名

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）学科共收录了全球 201 所院校，覆盖 37 个国家/地区。排名第一的是麻省理工学院（MIT）。这个学科是 QS 学科排名中较新的分榜之一，但它已经成为申请者关注度最高的方向之一——尤其是对计划在计算机、AI 或数据方向深造的读者来说，这份榜单提供了全球范围内可比较的院校坐标。

全球上榜院校的国家分布：美国领先，英中澳并列第二梯队

从上榜院校数量来看，美国以 41 所院校位居第一，占全球 201 所上榜院校的约五分之一。英国以 22 所位列第二。中国大陆和澳大利亚各有 13 所上榜，并列第三。印度和西班牙各有 8 所，加拿大、意大利、马来西亚各有 7 所，中国香港特别行政区有 6 所。

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

这一分布格局说明，数据科学与人工智能学科的高等教育资源高度集中在少数几个国家，但并非只有传统科技强国才有布局。马来西亚以 7 所上榜院校进入前十，显示出该学科在东南亚地区的快速扩张。中国大陆 13 所上榜院校的数量，与澳大利亚持平，在全球范围内处于前列——对于想在国内读 AI 相关专业的读者来说，这 13 所院校的排名区间值得仔细对比。

排名区间分布：头部竞争激烈，中段密集

从排名区间来看，前 10 名有 10 所院校，前 20 名有 20 所，前 30 名有 30 所，前 50 名有 50 所，前 100 名有 100 所。也就是说，201 所上榜院校中，有 101 所只公布名次区间 101-200，QS 没有把它们的名次细分到这一档；另有 100 所进入前 100 名。

值得注意的是，只公布名次区间 101-200 的院校有 101 所，这是整个榜单中数量最多的一档。对于申请者来说，这意味着”百名左右”的院校数量非常多，选择面广，但彼此之间的差距可能并不大。

从得分区间来看，综合得分在 90 分及以上的院校有 11 所，80 到 89 分之间有 24 所，70 到 79 分之间有 15 所。也就是说，得分在 70 分以上的院校总共 50 所。综合得分只对排名靠前的 50 所院校公布，其余 151 所只公布名次或名次区间、不公布综合得分，因此不能据此推断未公布分数院校的得分高低。这个分数分布说明，能够进入该学科榜单的院校，在学术声誉、雇主声誉、论文引用等指标上已经达到了一定的基准线，但头部院校与中段院校之间的分数差距仍然明显。

头部院校指标：MIT 领跑，前十名的分数区间

排名第一的麻省理工学院（MIT）综合得分为 98.0。在前十名中，院校的综合得分大致分布在 90 分以上。具体来看，综合得分在 90 分及以上的院校有 11 所，前 10 名的综合得分区间为 90.4 到 98.0，这 10 所院校都公布了综合得分。

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

从分项指标来看，学术声誉和雇主声誉是 QS 学科排名中权重较高的两项。头部院校在这两项上的得分普遍较高，而论文引用指标则更能反映科研产出。对于申请者来说，如果更看重就业，可以参考雇主声誉得分较高的院校；如果更倾向于读博或科研，论文引用指标的得分更有参考价值。

中段院校的竞争：80 到 89 分与 70 到 79 分两档

综合得分落在 80 到 89 分这一档的院校有 24 所，落在 70 到 79 分这一档的院校有 15 所。这些院校都公布了综合得分，但分数分档只覆盖公布分数的院校，不能据此推断它们各自的名次分布。对于申请者来说，这个区间是”性价比”较高的选择——它们在全球范围内有较高的认可度，但竞争激烈程度可能低于前十名。

值得注意的是，只公布名次区间 51-100 的院校有 50 所；综合得分只对排名靠前的 50 所院校公布，其余 151 所不公布综合得分，不能据此推断它们的分数。这意味着，公布综合得分的 50 所院校得分都在 70 分及以上，但未公布综合得分的院校不能据此推断分数。这个分数分布可以作为申请者了解已公布综合得分院校的参考，但未公布分数的院校仍在榜上，不能按分数高低来评判。

数据说明

本篇文章的数据来源于 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是其中之一。排名指标包括学术声誉、雇主声誉、论文引用、H 指数和国际研究网络分项得分。

计算口径为：按学科分榜整理后按国家/地区筛选，名次写成区间的院校按区间起点比较。需要说明的是，该学科榜单在全球范围内共收录 201 所院校，其中 QS 对一部分院校只公布名次区间（例如 101-200），不公布确切名次；这类院校的名次区间没有细分到这一档，既不能算进前 150 名，也不能说它们在前 150 名以外。因此，本篇文章中涉及排名区间的统计，均以实际给出的名次为准。

此外，榜单的国家/地区分布仅统计了上榜院校数量较多的前 10 个国家/地区，其余国家/地区的上榜院校数量未在本文中列出。对于申请者来说，建议结合各院校在具体分项指标上的得分，以及自身的研究方向、地理位置偏好等因素综合考量。