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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）首次作为独立学科发布分榜，全球共有 37 个国家和地区的 201 所院校上榜。榜首由麻省理工学院（MIT）占据，排名第 1。对于按专业选校的读者来说，这份榜单提供了一个直接比较全球 AI 与数据科学教育实力的参照系。

全球上榜院校的国家分布：美国领跑，中英澳紧随其后

从上榜院校数量来看，美国以 41 所院校遥遥领先，占全球上榜总数的两成以上。英国以 22 所位列第二。中国内地与澳大利亚并列第三，各有 13 所院校上榜。其后是印度和西班牙，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有 6 所。

这一分布呈现出明显的"头部集中、腰部多元"格局：前 10 个国家/地区合计贡献了全球绝大多数上榜院校，但榜单并未被少数国家垄断——37 个国家/地区的参与说明该学科在全球范围内已形成广泛布局。对于有意出国读 AI 或数据科学的学生，美国依然是选择面最广的目的地，但英国、澳大利亚、中国内地以及中国香港都能提供相当数量的选项。

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：前 100 名竞争激烈，百名之后仍有大量选择

从排名区间来看，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；另有 50 所院校 QS 只公布 51 至 100 的名次区间，未细分到具体名次。这意味着前 100 名共覆盖 100 所院校，占全部上榜院校的一半。

值得关注的是，有 101 所院校 QS 只公布 101 至 200 的名次区间，未细分到具体名次；这一区间跨过第 150 名，因此既不能算进前 150 名，也不能说它们在第 150 名以外。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，本文不写中位数。对于申请者而言，这意味着"上榜"本身已经是一个相对严格的筛选结果：QS 对一部分院校只公布名次区间，例如 101-200；这类院校的名次区间跨过第 150 名，既不能算进前 150 名，也不能说它们在第 150 名以外。

得分区间：80 分以上院校仅 35 所，头部与腰部差距明显

综合得分的分布更能说明头部院校的竞争优势。综合得分只公布给排名靠前的一部分院校：得分在 90 分及以上的院校有 11 所，80 至 89 分区间有 24 所，70 至 79 分区间有 15 所。其余院校只公布名次或名次区间、不公布综合得分，未公布分数不代表得分低，也不代表被移出榜单。

也就是说，在公布综合得分的 50 所院校中，得分达到 80 分及以上的院校共有 35 所。综合得分的分档只覆盖公布了分数的院校：90 分及以上 11 所，80 至 89 分区间 24 所，70 至 79 分区间 15 所。这种分布只反映公布了综合得分的那部分院校：90 分及以上 11 所，80 至 89 分区间 24 所，70 至 79 分区间 15 所。未公布综合得分的院校仍在榜上，不能据此推断它们的分数。

对于申请者来说，综合得分在 80 分以上的 35 所院校，通常意味着学术声誉、雇主声誉和论文引用等分项指标均处于全球顶尖水平；而综合得分未公布的院校，QS 只公布名次或名次区间，本文不对其分项指标作比较。如果目标是进入学术或产业界最顶尖的圈子，综合得分在 90 分及以上的 11 所院校是核心参考；如果更看重专业教育的整体质量，公布综合得分的 50 所院校同样值得认真考虑。

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

头部院校的指标差异：从综合得分看梯队

虽然本文未展开具体院校的分项得分，但从综合得分的分布可以看出头部梯队的层次。得分在 90 分以上的 11 所院校构成了第一梯队，包括排名第 1 的麻省理工学院。80 至 89 分区间的 24 所院校构成第二梯队，70 至 79 分区间的 15 所院校构成第三梯队。

三个梯队合计 50 所院校，与公布综合得分的 50 所院校数量一致，QS 公布综合得分的最低名次为第 50 名。换句话说，公布综合得分的 50 所院校得分都在 70 分及以上，其中前 10 名的综合得分在 90.4 至 98.0 之间；其余院校只公布名次或名次区间，不公布综合得分。这一阶梯结构只覆盖公布了综合得分的院校：得分达到 70 分及以上的院校共 50 所。未公布综合得分的院校仍在榜上，不能据此推断它们的分数，也不能说 QS 的评分体系存在某个分数分水岭。

对于按专业选校的读者，这意味着：如果目标是进入全球公认的 AI 与数据科学强校，前 50 名是稳妥的参考范围；如果更看重院校在该领域的实际研究产出和就业认可度，公布综合得分且得分达到 70 分及以上的 50 所院校都值得纳入备选清单；未公布综合得分的院校仍在榜上，同样可以纳入参考。

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为其中之一，分项指标包括学术声誉、雇主声誉、论文引用、H 指数和国际研究网络。

排名口径为：按学科分块解析后按国家/地区筛选，名次取下界整数。榜单覆盖 37 个国家和地区的 201 所院校，其中前 150 名累计为 100 所，另有 101 所院校 QS 只公布 101 至 200 的名次区间，未细分到具体名次，因此不能说上榜即代表进入全球前 150 名。综合得分分布显示，得分达到 70 分及以上的院校共 50 所，其中 90 分及以上 11 所、80 至 89 分区间 24 所、70 至 79 分区间 15 所；QS 只对排名靠前的一部分院校公布综合得分，未公布分数的院校仍在榜上，不能据此推断其分数。

需要说明的是，本篇文章仅使用 QS 排名中提供的数字，未对任何数据进行外推、预测或估算。部分分项指标（如学术声誉、雇主声誉的具体得分）本文未逐一展开讨论。排名结果反映的是 QS 在 2026 年 4 月 3 日这一基准日期的评价，不同年份的排名可能因指标体系调整或数据更新而发生变化。