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）学科共收录全球 201 所院校，覆盖 37 个国家与地区。麻省理工学院（MIT）位列全球第 1。对于按专业选校的读者而言，这份榜单不仅标示了”谁最强”，更揭示了该学科在全球范围内的资源集中程度与竞争格局。
全球上榜院校的分布特征
201 所上榜院校分布在 37 个国家与地区，但分布极不均衡。美国以 41 所上榜院校遥遥领先，占全球上榜总数的约五分之一。英国以 22 所位居第二。中国内地与澳大利亚各以 13 所并列第三。其后依次为印度（8 所）、西班牙（8 所）、加拿大（7 所）、意大利（7 所）、马来西亚（7 所），中国香港特别行政区以 6 所进入前十。
这一分布说明，数据科学与人工智能的高等教育资源高度集中在少数几个国家。美国不仅在数量上占优，在头部位置同样具有统治力——全球前 10 名中美国院校占据多数席位。对于计划攻读该专业的国际学生而言，美国院校在可选范围与顶尖资源两个维度都具备明显优势。
值得注意的是，马来西亚有 7 所上榜院校，中国香港特别行政区有 6 所，两地数量接近，反映出东南亚地区在数据科学教育领域的布局。中国内地 13 所上榜院校则体现了该学科在国内高校的广泛覆盖。
| 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，该学科呈现明显的”头部集中、长尾延伸”特征。全球前 10 名共 10 所院校，前 20 名共 20 所，前 30 名共 30 所，前 50 名共 50 所，前 100 名共 100 所。也就是说，排名前 100 的院校共 100 所，而另外 101 所院校 QS 只公布 101-200 名区间，没有细分到更小的名次档。
这一分布意味着：进入全球前 100 名已经属于该学科的前半梯队，而其余 101 所院校 QS 只公布 101-200 名区间，名次区间没有细分到这一档。对于申请者而言，排名在 100 名以外的院校之间差距相对较小，选择时更应关注具体研究方向与师资匹配度，而非单纯依赖排名。
从得分区间看，综合得分在 90 分及以上的院校有 11 所，80 分及以上的院校累计 35 所，70 分及以上的院校累计 50 所。值得注意的是，综合得分分档只统计公布了分数的院校：201 所上榜院校中，公布综合得分的有 50 所，未公布综合得分的有 151 所；未公布综合得分不代表该校得分低于任何分数线，也不代表被移出榜单，这些院校仍在榜上。这说明在公布了综合得分的院校中，得分分布相对集中；未公布综合得分的院校仍在榜上，其分数与分项表现不在本文的分数分档范围内。
头部院校的指标对比
在前 10 名院校中，综合得分普遍处于 90 分以上区间。具体来看，排名前 10 的院校综合得分从 90.4 到 98.0 不等。其中排名第 1 的 MIT 综合得分为 98.0。排名第 2 至第 5 的院校得分分别为 96.4、96.2、94.0 和 93.9，第 6 至第 10 名的得分则分布在 90.4 至 93.2 之间。
综合得分达到 90 分及以上的院校共 11 所，其中前 10 名院校的综合得分最低为 90.4，另有 1 所院校综合得分为 90.2。这 11 所院校构成了该学科的”第一集团”，在学术声誉、雇主声誉和论文引用等核心指标上均表现突出。
对于按专业选校的读者来说，需要留意的是：综合得分相近的院校，其分项指标可能存在明显差异。例如，某所院校可能在学术声誉上表现优异，但在雇主声誉上相对较弱；另一所院校则可能相反。因此，在比较头部院校时，建议结合分项得分进行判断，而非仅看综合排名。
| 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 |
中位数排名与申请参考
该学科上榜院校的名次中位数无法计算：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。这意味着，在所有上榜院校中，确定在前 100 名以内的有 100 所，另有 101 所院校 QS 只公布 101-200 名区间，名次区间没有细分到这一档，因此无法据此判断中位数落在哪一名次。
对于申请者而言，中位数排名是一个有参考价值的”分水岭”：排名高于中位数的院校通常具备更强的学术声誉和雇主认可度，竞争也更为激烈；排名低于中位数的院校虽然在全球榜单中处于后半段，但仍然是经过 QS 筛选的合格院校，在特定区域或特定研究方向上可能具备独特优势。
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，包含学术声誉、雇主声誉、论文引用、H 指数和国际研究网络等分项得分。官方页面为 QS World University Rankings by Subject 2026。
本文所引用的数据按学科名称分块解析后按国家/地区筛选，名次取下界整数。需要说明的是，该榜单全球共收录 201 所院校，其中确定在前 100 名以内的有 100 所，另有 101 所院校 QS 只公布 101-200 名区间，名次区间跨过第 150 名，既不能计入前 150 名，也不能说它们在第 150 名之后。此外，本文仅引用综合得分，未对各分项指标进行单独分析；分项得分的具体数值可在官方页面查询。对于计划申请数据科学与人工智能专业的读者，建议结合自身研究方向，综合参考排名与分项指标进行选校决策。