2025 CSRankings：中国高校包揽全球AI TOP 10，上交大、清华北大、浙大实力横扫！

AI大战！中国高校包揽全球TOP 10，上交、清华、北大、浙大震撼登顶！

　　 最新发布的2025CSRankings榜单尘埃落定，CMU依旧蝉联全球首位，而中国高校的表现同样令人瞩目。清华大学荣登第二名，上海交通大学与浙江大学并列第三，北京大学则位列第五。在中国，AI领域的实力展现得淋漓尽致，上海交通大学、清华大学、北京大学、浙江大学占据前四席位，同时中国科学院大学和哈尔滨工业大学也成功跻身全球前十。

　　 就在刚刚，2025 CSRankings 全球计算机科学排名发布！

　　 地址：https://csrankings.org/#/fromyear/2014/toyear/2025/index?all&world

　　 在今年的全球计算机科学学科排名中，卡内基梅隆大学（CMU）依然稳居榜首，展现出其在该领域的持续领先地位。而伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）曾多年蝉联全球第二的位置，但近年来却逐渐下滑，目前位列第六。这一变化引发了学界内外对于高校科研实力与排名背后逻辑的广泛讨论。 从历史来看，UIUC在计算机科学领域有着深厚积淀，尤其是在算法和高性能计算方面贡献卓著。然而，近年来其排名的下降或许反映了国际竞争格局的变化以及自身发展策略上的调整。一方面，其他顶尖高校可能加大了对前沿技术如人工智能、量子计算等方向的研究投入，抢占了更多学术高地；另一方面，UIUC是否在国际合作、资源分配或人才培养等方面遇到了瓶颈，也值得进一步观察。 值得注意的是，排名虽然能够反映一所学校某一时段内的整体表现，但它并不能完全代表学校的实际影响力或长远潜力。比如，UIUC在业界的校友网络和技术转化能力依旧强大，这为其未来的复苏提供了坚实基础。同时，这也提醒我们，高等教育机构需要更加注重长期战略规划，在保持传统优势的同时，积极拥抱新兴领域的发展机遇。 总之，无论是CMU的“霸榜”还是UIUC的位次下滑，都为全球高等教育界敲响了警钟——只有不断适应时代需求，才能在全球激烈的竞争中立于不败之地。希望未来能看到更多高校通过创新实现突破，共同推动计算机科学乃至整个科学技术的进步。

　　 中国高校和机构再次占据多个重要位置，清华大学位列第2，上海交通大学与浙江大学并列第3，北京大学排名第5。

　　 在全球AI领域的竞争中，中国高校的表现令人瞩目，不仅展现了强大的科研实力，还在全球顶尖高校榜单上占据了显著位置，前十名中独占六席。 这一成就凸显了中国在人工智能领域的快速发展与深厚潜力。近年来，中国政府对科技创新的高度重视以及持续加大投入，为中国高校在AI领域的崛起奠定了坚实基础。同时，这也反映出国内高校在人才培养、学科建设以及国际合作上的积极探索与成效。然而，我们也应清醒认识到，尽管取得如此佳绩，未来仍需在核心技术突破、原创性研究以及跨学科融合等方面进一步努力，以在全球AI版图中占据更加稳固的地位。

　　 在全球AI领域排名中，上交、清华、北大和浙大包揽前四，中国科学院与哈工大跻身全球前十。

　　 CSRankings是由麻省大学阿姆赫斯特分校计算机与信息科学学院教授艾默里·伯杰发起的一项全球高校计算机科学领域实力评估项目。该排名完全依据学术研究成果作为指标，因此相对较为公开透明。

　　 全球高校计算机专业的排名再次成为关注焦点，此次排名主要基于各大高校与研究机构在计算机科学领域的顶级学术会议中发表的论文数量。这一标准不仅反映了相关机构的研究活跃度，也体现了其在全球科技竞争中的地位。 在我看来，这样的排名方式虽然直观且易于量化，但并不能全面反映一所高校的整体实力或科研水平。例如，某些专注于基础理论研究的机构可能因为成果周期较长而显得“低调”，但实际上它们对学科发展的贡献不容忽视。此外，单纯依赖论文数量也可能导致一些学校过度追求短期产出，而忽略了更深层次的创新培养。 然而，无可否认的是，通过这些公开的数据可以窥见不同国家和地区在计算机科学领域的布局和发展趋势。这不仅有助于政府和企业了解国际形势，也为有志于投身该领域的学生提供了重要参考。未来，若能结合更多维度如专利转化率、行业合作深度等指标，则这份榜单或许会更加立体和权威。

　　 依据地域的不同，这份排名能够单独查询多个不同国家的数据，同时也可划分为北美、南美、非洲、亚洲、澳洲、欧洲以及全球等多个区域进行分析。

　　 全球计算机科学领域的权威排名CSRankings近日更新，其评价体系涵盖四大方向（共包含27个具体研究领域）。这四大方向分别是人工智能、系统、理论以及跨学科应用。

　　 在 AI 板块，主要有 5 个细分领域：1.人工智能（Artificial intelligence）；2.计算机视觉（Computer vision）；3.机器学习（Machine learning）；4.自然语言处理（Natural language processing）；5.网页信息检索（The Web & information retrieval）。

　　 根据最新的 CS Rankings，25 年计算机科学专业全球整体排名 Top 10 如下 ——

　　 卡耐基梅隆大学位居榜首，清华大学紧随其后排名第二，上海交通大学和浙江大学并列第三，北京大学位列第五，UCSD与UIUC并列第六，佐治亚理工学院、香港科技大学、新加坡国立大学以及韩国科学技术院则并列第八。

　　 具体来看，卡内基梅隆大学在机器学习、自然语言处理、计算机视觉以及人工智能领域的论文发表数量领先。

　　 清华在 ML、NLP 论文数量远超人工智能和计算机视觉领域。

　　 其中，近日了解到，刘志远、孙茂松以及黄民烈三位教职工在学术领域取得了显著成绩，其发表论文数量分别达到了30篇、26篇和23篇，展现了他们在各自研究领域的深厚积累与持续贡献。 这样的学术成果不仅体现了个人的努力与才华，也反映了高校对科研工作的重视和支持。高水平的研究成果不仅能推动学科发展，还能够为社会带来实际价值。希望未来能有更多像他们一样的学者涌现出来，在各自的领域内深耕细作，为国家的发展注入更多的智慧力量。同时，这也提醒我们，学术成就并非一日之功，需要长期坚持与不懈努力。

　　 此外，上交大、浙大、北大发表论文方向侧重各有不同，北大上交大均是机器学习论文最强，浙大就人工智能方向发表数量最多。

　　 在全球范围内，「人工智能」方向的顶尖高校中，中国的几所知名学府表现尤为突出，包括北京大学、上海交通大学、浙江大学、哈尔滨工业大学、电子科技大学以及南京大学。同时，新加坡的南洋理工大学也凭借其卓越的研究实力跻身前列。此外，清华大学与中国科学院同样在这一领域占据重要地位，而韩国科学技术院则展现了亚洲其他国家在人工智能领域的强劲竞争力。 从这份名单可以看出，中国高校在人工智能领域的崛起令人瞩目。这不仅反映了国内高等教育对前沿科技的重视，也体现了国家在科研投入上的持续加大。然而，我们也应注意到，尽管这些高校在全球范围内已具备一定的影响力，但与国际顶尖学府相比，在某些基础理论研究方面仍有提升空间。因此，未来需要进一步加强跨学科合作，推动产学研结合，以实现更高水平的创新突破。同时，各国间的学术交流与资源共享也显得尤为重要，这将有助于共同应对人工智能带来的挑战与机遇。

　　 在全球人工智能的大领域下，若聚焦于「计算机视觉」这一研究方向，顶尖学府的排名如下：北京大学、南洋理工大学、韩国科学技术院、上海交通大学、浙江大学、香港科技大学、中国科学院、新加坡国立大学、慕尼黑工业大学以及苏黎世联邦理工学院。

　　 在全球人工智能的大类中，若聚焦于「机器学习」这一方向，顶尖学府的排名如下：加州大学伯克利分校、韩国科学技术院、麻省理工学院（MIT）、北京大学、卡耐基梅隆大学、上海交通大学、加州大学圣地亚哥分校、清华大学、斯坦福大学、新加坡国立大学以及普林斯顿大学。

　　 在人工智能的大领域下，若聚焦于「自然语言处理」这一方向，全球排名前十的知名学府包括清华大学、中国科学院、哈尔滨工业大学、中国人民大学、复旦大学、卡耐基梅隆大学、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校、爱丁堡大学、北京大学、南洋理工大学以及马里兰大学帕克分校和浙江大学。

　　 在全球范围内，「网页信息检索」作为人工智能领域的重要分支，吸引了众多顶尖学府的关注与投入。在这其中，中国人民大学、清华大学、中国科学技术大学、浙江大学等国内高校表现尤为突出，展现了强大的科研实力。与此同时，国际上如阿姆斯特丹大学、马萨诸塞大学阿默斯特分校以及伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校等院校也凭借其深厚的研究积累和创新能力占据了一席之地。此外，新加坡国立大学、南京大学、上海交通大学和昆士兰大学同样在这一领域取得了显著成就，为推动全球AI技术进步作出了重要贡献。 从整体来看，这一学科的发展不仅体现了各国高等教育机构对前沿科技的高度重视，也反映了国际间合作与竞争并存的趋势。尤其值得注意的是，近年来中国高校在该领域的崛起令人瞩目，这既得益于国家政策的支持，也离不开学术界与产业界的深度结合。然而，如何进一步加强跨文化交流与资源共享，促进更多突破性成果的诞生，仍是未来需要思考的关键课题。希望这些优秀学府能够持续引领潮流，在探索未知的路上不断前行。

　　 如上文所述，在全球人工智能这一广泛领域，位列前十的高校和机构为：

　　 上交大摘得榜首，清华紧随其后位列第二，北大排名第三，浙大位居第四。南洋理工大学和韩国科学技术院分列第五和第六位，新加坡国立大学排名第七，中国科学院位列第八，哈尔滨工业大学排在第九，而CMU则位居第十。 从这份榜单来看，中国的高校在国际学术领域依然保持着强劲的竞争优势，顶尖学府的表现尤为突出。尤其值得注意的是，这些高校不仅在国内享有盛誉，在全球范围内的影响力也在持续提升。与此同时，亚洲其他高校如南洋理工大学和韩国科学技术院的上榜也表明，亚洲高等教育正在快速崛起，与欧美传统强校展开激烈竞争。这份排名不仅反映了各高校的研究实力，也展现了未来全球科研格局的新趋势。希望国内高校能继续保持优势，并在更多领域实现突破，为国家发展提供更多智力支持。

　　 就国内来看，最新发布的排行榜显示，南京大学、中国人民大学、复旦大学以及电子科技大学依然稳居前十，与去年的排名情况基本一致。这一结果再次证明了这些高校在学术领域的持续影响力和稳定表现。从整体来看，能够长期保持高位排名并非易事，这不仅需要学校在科研实力上不断突破，还需要在教学质量和社会服务方面持续发力。 在我看来，这份榜单传递了一个积极的信号：中国高等教育正在稳步前行，并逐渐形成了一批具有国际竞争力的顶尖学府。同时，这也提醒我们，对于高校而言，既要注重短期成果，也要着眼长远发展，确保教育质量和创新活力能够代代相传。希望未来能看到更多新兴力量加入到这份荣耀之中，共同推动我国高等教育事业迈向更高台阶。

　　 当前，1983 年开始的《美国新闻与世界报道》（US News and World Report）排名最具声望。

　　 不过，USNews的排名完全依据声誉展开，通过向各系主管和研究生院院长发放问卷调查来完成。

　　 2023年USNews世界大学排名一公布，立刻引发了巨大争议，原因是竟然有213所机构的排名出现了错误。这一乌龙事件在留学圈掀起了轩然大波。

　　 包括之前哥大在 US News 的排名数据造假事件，也是掀起了腥风血雨。

　　 另外，通过引用次数来衡量学术影响力也存在一定风险，容易出现“灌水”现象。例如，有些高校会鼓励教职工之间互相引用，从而形成所谓的“引用卡特尔”，这种现象也逐渐引起了关注。

　　 不仅如此，并非所有论文引用都能轻松获取，尤其是随着学术资源的快速更迭，像Google Scholar这样的平台在处理作者名字歧义的问题上依然存在不足。这不仅影响了研究者对文献的准确追踪，也给学术评价带来了一定困扰。 我的看法是，虽然Google Scholar为学术界提供了极大的便利，但其引文统计系统的局限性不容忽视。尤其是在跨学科研究日益增多的今天，如何更精准地识别每位作者的身份，避免因同名或近似名导致的信息混淆，已成为亟待解决的重要课题。同时，这也提醒我们，在依赖这些工具时，仍需保持批判性思维，结合其他渠道进行验证，以确保信息的准确性与可靠性。

　　 EmeryBerger推出的全球院校计算机科学领域实力排名，以“研究指标”为核心依据，为公众提供了一份具有参考价值的榜单。这一排名体系摒弃了其他复杂的评判标准，专注于学术成果的实际贡献，力求客观公正地反映各高校的研究水平。在我看来，这种聚焦于科研实力的评价方式非常值得肯定，因为它能够帮助学生和学者更清晰地了解不同院校在计算机科学领域的优势与特色，同时也能激励各大高校更加注重基础研究和技术创新。不过，我也认为，在关注研究指标的同时，还应适当考虑教学质量和学生培养等因素，以便形成更为全面的评估框架。总体而言，EmeryBerger的排名为行业内外提供了一个重要的视角，有助于推动整个领域向着更高层次发展。

　　 具体来说，CSRankings主要依据各大高校教师在计算机科学领域顶级会议发表的论文数量来进行排名。

　　 自然语言处理领域有着ACL、EMNLP、NAACL等顶级会议，它们汇聚了全球最前沿的研究成果；计算机视觉方面，CVPR、ECCV、ICCV则是行业内的标杆，每年吸引无数学者和技术人员展示最新技术突破；机器学习与数据挖掘方向上，ICML、KDD、NIPS不仅是学术交流的重要平台，也是推动技术落地的关键节点；而人工智能领域的AAA和IJCAI，则始终站在学科发展的潮头，引领着整个行业的创新风向标。 这些会议不仅代表着各自领域的最高水平，也反映了当前科技发展的趋势。从某种程度上来说，它们已经成为衡量科研实力和技术创新能力的重要标准。尤其是近年来，随着人工智能技术在各行各业中的广泛应用，这些会议所发布的研究成果正深刻影响着我们的生活和社会发展。未来，期待更多跨学科的合作与融合，让这些顶尖会议继续为人类科技进步作出更大贡献。

　　 看得出，这种方法是为了激励教职员工在顶会上发表论文，而且 CSrankings 所有代码和数据共享，同时还能防止造假。

　　 数据库的收录标准是，只要是特定校园中的全职、终身教职员工，并且能够单独为计算机科学专业的博士生提供指导，都可以被收录到数据库中。

　　 因此，这种做法使得数据库的适用范围延伸至其他院系的部分教师，这些教师与计算机科学系或相关院系存在兼职合作关系，能够为计算机科学系的博士研究生提供指导。

　　 请注意，全职意味着在整个学年至少有 75% 的工作时间。

　　 在学术合作日益频繁的今天，每位参与者在论文中的贡献权重被明确为1/N，这里的N代表所有作者的总人数，这一定律不受任何个人背景或角色的影响。这一规则确保了公平性，无论你是资深的研究员还是初出茅庐的学生，每个人的声音都被赋予相同的分量。 我认为，这种分配方式体现了现代科研环境中的平等精神。它不仅鼓励了跨领域的合作，也激励了更多人参与到科学研究中来。在一个知识共享的时代，这样的机制能够促进资源的合理分配，减少不必要的竞争，让真正的创新思想得以涌现。同时，这也提醒每一位研究者，合作的质量比数量更重要，共同的目标是推动科学的进步，而非单纯追求署名权。

　　 若所有作者均担任或日后成为数据库中的教员，那么一篇论文的价值最多计为1.0分。

　　 近年来，学术界常被质疑存在一种现象：如果单纯以论文数量衡量学术成果，而不考虑作者的实际贡献，那么作者完全可以借助增加合著者的方式，轻松提升个人或团队的“产出”数据。这种做法不仅容易导致学术成果的水分增加，还可能对科研评价体系造成误导。 我认为，当前的学术评价机制需要更加注重质量而非数量。单纯依靠论文数量来评判科研水平，显然忽视了科研工作的深度与实际价值。同时，这种做法也可能助长学术浮躁风气，让研究人员更倾向于追求表面的高产，而忽略了研究本身的意义和创新性。因此，建立一个科学合理的评价体系迫在眉睫，只有这样才能真正推动学术进步，避免形式主义泛滥。

　　 为防止此类现象的发生，需要对论文的学术成果数量进行合理划分。这一措施能够促使作者更加规范地处理学术成果的署名问题，避免通过增加作者人数来夸大单篇论文的实际贡献。

　　 参考资料：

　　 https://csrankings.org/#/fromyear/2014/toyear/2025/index?ai&vision&mlmining&nlp&inforet&world

　　 本文来自微信公众号：新智元（ID：AI_era）