2026 CSRankings全球计算机科学排名揭晓：中国高校屠榜，清华上交并列第一

【导读】昔日霸主CMU跌落神坛，清华上交联手登顶世界第一，中国高校以「屠榜」之势宣告CS新时代的到来！

就在刚刚，2026 CSRankings全球计算机科学排名正式出炉。这份备受瞩目的榜单再次印证了全球计算机科学研究格局的深刻变革。

上海交通大学首次登顶，与清华大学并列全球第一！这标志着中国高等教育在计算机科学领域取得了历史性突破。

放眼全球Top 10，中国高校以「屠榜」之势豪取7席，展现出集群式崛起的强劲势头。

浙江大学不仅杀入前三，更是硬生生追平了昔日霸主CMU，与其并列探花。浙大在人工智能领域的持续投入结出硕果。

北京大学与UIUC并列第五，香港科技大学、南京大学、新加坡国立大学并列第七，中国科学院则与韩国科学技术院守住了第十的大门。中国科研力量在全球版图中熠熠生辉。

再往后看，香港中文大学、中国科学技术大学和复旦大学也稳稳扎根在全球Top 20，进一步巩固了中国在CS领域的整体优势。

北大AI世界第一，清华跃居第二

如果说总榜是分庭抗礼，那么在AI这条赛道上，中国简直是「降维打击」。从论文产出到研究深度，中国高校已经形成全方位领先。

全球前20名里，65%都是中国面孔。这一比例创下历史新高，彰显了中国在人工智能研究领域的统治力。

前8名更是被包揽得密不透风——

北大一骑绝尘拿下世界第一，清华紧随其后，浙大、上交、中科大、南大、中国科学院、哈工大依次排开，排面拉满！中国高校在AI领域的全面爆发令世界瞩目。

反观国外老牌名校，韩国科学技术院、首尔大学、新国大、南洋理工排名纷纷下滑。传统强国的优势正在被新兴力量快速蚕食。

就连美国的「AI殿堂」CMU也只能屈居第14，UIUC更是跌到了第18。曾经不可撼动的美国AI霸主地位，如今已显松动。

2025年9月

至于欧洲高校？

不好意思，Top 20里早已「查无此人」。欧洲在AI时代的步伐明显滞后，急需奋起直追。

就连表现最好的爱丁堡大学，也得往后翻到第26名才能找到。昔日学术重镇如今只能望其项背。

内地高校大排名

当我们将统计区域锁定为中国大陆，CS全领域的竞争格局显得尤为激烈。各大高校在计算机科学的各个方向上都展开了激烈角逐。

上交与清华双雄并立，并列榜首。两校在整体科研产出上并驾齐驱，共同引领中国CS发展。

紧随其后的Top 20里，第一梯队包括浙大、北大、南大、中国科学院、中科大、复旦、哈工大，以及人大。这些高校在不同细分领域各有千秋。

而在榜单的后半程，中大、港中文（深圳）、成电、北邮、北航、华科大、南科大、深大、武大、西交、厦大、西电也悉数入围。中国计算机教育的广度与深度可见一斑。

若将镜头聚焦于AI领域，座次则发生了微妙变化：

北大强势登顶，位列第一；清华与浙大分列二、三位。北大在人工智能领域的霸主地位无可撼动。

在AI领域的Top 10阵营中，上交、中科大、南大、中国科学院、哈工大、人大、复旦依然稳扎稳打。这些高校构成了中国AI研究的核心力量。

值得注意的是，成电、中大、武大、港中文（深圳）、北航、北邮、深大、厦大、天大及西电也凭借在AI方向的深耕，成功跻身Top 20。新兴力量正在不断涌现。

在具体的细分技术领域，各路高校展现出了不同的「杀手锏」。每个学校都在自己擅长的方向上发光发热。

人工智能：南京大学展现出老牌劲旅的深厚底蕴，力压群雄位列第一，浙大与哈工大分列其后。南大在AI基础研究上的积累令人钦佩。

计算机视觉：北京大学拔得头筹，浙大、南大紧随其后。北大在CV领域的持续领先得益于其强大的师资和科研传统。

机器学习：清华大学小幅领先拿下第一，北大与上交分获亚军和季军。清华在机器学习领域的深厚积淀助其登顶。

自然语言处理：哈工大登顶，中国科学院与北大分列二、三。哈工大在NLP领域的传统优势依旧稳固。

网页与信息检索：人大表现亮眼，位居第一，清华与中科大紧随其后。人大在信息检索领域的异军突起令人惊喜。

CS论文爆发

再来看全球CSRankings中，中国高校在AI领域下，论文发表情况的统计。论文数量和质量的双重提升是排名攀升的基石。

第一名北大，在AI、视觉、机器学习、NLP领域数据最多，尤其是机器学习领域高达165篇。这反映了北大在多个AI子领域的全面开花。

就教职论文数量来看，北大有13人论文总数超10篇，最多的19篇是Zhang Shanghang，此外还有张铭（15）、杨耀东（14）、卢宗青（13）、周嘉欢（13）。这些学者构成了北大AI研究的核心力量。

清华大学同样在机器学习领域，论文占比最多（201篇），此外，NLP、AI、视觉、安全方向的论文有超50篇。清华在机器学习领域的统治力可见一斑。

在人机交互领域（HCI）也非常突出，显示出清华研究的多元化。

清华教职中，有14人论文总数超过十篇，有三位大佬都发表了20多篇，他们分别是孙茂松（27）、刘知远（26）、黄民烈（22）。这些领军人物引领着清华AI研究的前沿。

从图中可直观看出，浙大整体发表的论文数非常高。AI、ML领域占比最高。此外，视觉、NLP、安全等也很多。浙大的研究广度和深度都令人印象深刻。

浙大发表超十篇论文，总数12人。有5人发表超20篇论文，赵洲（27）、吴飞（24）、杨易（21）、宋明黎（21）、陈华钧（20）。这些高产学者为浙大的排名做出了巨大贡献。

此外，前十的高校/机构中，在所发表的论文领域，各有侧重。这种差异化发展有利于整体生态的繁荣。

整体趋势来看，机器学习、AI、NLP、视觉，均是多所高校所占比最大的论文。这些热门方向正是当前AI研究的核心。

全美大排名，CMU第一

再来看全美计算机大排名，CMU当之无愧还是第一，UIUC位列第二。美国高校依然保持着强大的整体实力。

接着，佐治亚理工学院、UC伯克利、UCSD三所高校，在全美并列第三。此外，纽约大学、斯坦福、康奈尔大学、MIT全部在列。美国顶尖名校在CS领域的积淀依然深厚。

具体到AI领域，全美TOP 10高校中，CMU、UIUC排名不变。美国在AI领域的竞争同样激烈。

马里兰大学帕克分校、UCSD、UC伯克利、斯坦福、康奈尔大学、JHU、佐治亚理工学院、UCLA、密歇根大学全部上榜。这些高校在AI各个方向上各有建树。

就AI细分领域，CMU第一，弗吉尼亚大学、佐治亚理工学院排名第二、第三。CMU在AI领域的传统优势依然稳固。

计算机视觉方面，斯坦福霸榜，紧接着第二、第三是UC伯克利、康奈尔大学。斯坦福在CV领域的领先地位毋庸置疑。

针对机器学习领域，UC伯克利成为第一，CMU、MIT分别是第二、第三。伯克利在机器学习领域的研究实力享誉全球。

再来看自然语言处理，马里兰大学帕克分校位列第一，UIUC第二、CMU第三。马里兰大学在NLP领域的异军突起值得关注。

最后在网络与信息检索中，UIUC第一，伊利诺伊大学芝加哥分校第二，CMU、密歇根大学、华盛顿大学并列第三。UIUC在信息检索领域的深厚积淀无人能敌。

就全美AI板块下，各大高校论文发表所侧重领域来看，机器学习占最大头，此外视觉、NLP、AI等各有侧重。这种多元化的研究格局促进了美国AI的整体繁荣。

CMU中发表超十篇论文有4人，其中一位是华人学者李磊（12）。华人学者在全球AI研究中扮演着越来越重要的角色。

UIUC也有4人，全部都是华人学者，分别是：韩家炜（18）、季姮（16）、Yuxiong Wang（12）、Hanghang Tong（10）。华人学者在UIUC的AI研究中贡献卓著。

值得一提的是，UC伯克利发表论文超20篇有，具身智能领域大牛Sergey Levine、吴恩达首位博士生Pieter Abbeel、计算机视觉大师Trevor Darrell。这些顶尖学者引领着全球AI的发展方向。

全球CS计算机排名

CSRankings，是目前最纯粹、最硬核、也最受学术圈认可的计算机科学院校排名之一。它以客观数据为依据，成为衡量全球高校CS实力的重要标尺。

它是由麻省州立大学阿姆赫斯特分校Emery Berger教授一手创建和维护，其最大的特点在于——

极其透明+完全基于客观研究产出。这种排名方式避免了主观因素的干扰，真实反映了各机构的科研活跃度。

简单来说，CSRankings只看一件事：全球各大高校/科研机构，在计算机领域顶会上的发表的论文数量。这一指标直接体现了研究人员的产出水平。

没有问卷调查、没有声誉打分、没有主观指标，只看一个人实实在在发表了多少篇顶会论文。这种纯粹性使其备受学术界推崇。

这种唯「论文数量论」的方式简单粗暴，却也因此有极高可验证性和可重复性。任何人都可以基于公开数据复现排名结果。

从覆盖范围来看，CSRankings可以查看全球总排名，还能细分大北美、欧洲、亚洲、澳洲、南美、非洲。这为区域性比较提供了便利。

CSRankings把计算机科学分为了 四大板块，每个板块下面又有非常精细的划分：

• 人工智能大类（AI）——目前最热门，也是最卷的方向
• 系统类（Systems）
• 理论类（Theory）
• 跨科学领域（Interdisciplinary Areas）

具体排名依据

可能很多人看到排名数字时很困惑，为何不是简单论文篇数，而会出现小数点。这背后有一套严谨的计数规则。

在公开信息中，CSRankings教职员的收录标准非常明确，只要满足以下条件，就能被纳入数据库——

高校里全职（full-time）、终身教职（tenure-track）；

能独立指导计算机科学专业的博士生

这里，全职有一个清晰的定义，整个学年至少75%的工作时间属于该职位。

这条规则妙处在于，它并不局限于计算机系本部的老师。很多其他院系的教授，只要与CS系有兼职/附属合同，并独立带CS博士生，就能被算进去。

由此可见，CSRankings把真正活跃在CS博士培养一线研究力量都纳入统计，避免「只看系名、不看实际贡献」的尴尬。这保证了排名的全面性。

论文署名&分数计算：1/N

CSRankings还采用了独特的分数分配规则：

每篇论文给每位作者1/N分，其中N是该论文的总作者数量，与作者身份（教授/学生）完全无关。

这一分数是永久固定的，不会因后来谁成为教授而调整。

这种计算方式，也有非常关键的限制——如果一篇论文所有作者都是（最终要成为）教职员，最多只能为机构贡献1.0分。

这么做的目的，原因只有一个，那便是防止人为操纵。避免通过挂名大量作者来刷高产出。

若单纯计数论文篇数（不管作者多少），就会出现极端情况，比如一篇论文加几十个作者，轻松把个人/机构产出刷高。CSRankings的规则有效杜绝了这种学术不端行为。

在GitHub上，Emery Berger教授已把此项目开源，让一切透明、可验证。任何人都可以检查排名的计算过程。

项目地址：https://github.com/emeryberger/CSrankings

参考资料：https://csrankings.org/#/fromyear/2025/toyear/2026/index?all&world