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）首次作为独立学科分榜发布，全球共有 201 所院校上榜，覆盖 37 个国家/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来说，这份榜单提供了一个相对清晰的参照系：该学科并非少数国家的专利，但头部资源的集中度依然显著。
全球上榜院校的国家/地区分布
从国家/地区分布来看，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 所位列第二。中国内地和澳大利亚各有 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。
这一分布格局说明，数据科学与人工智能的教育资源在全球范围内已相当分散，但美英两国仍占据明显优势。值得注意的是，马来西亚以 7 所上榜院校进入前十，反映出该学科在东南亚地区的快速扩张。
排名区间分布：头部集中，中段密集
从排名区间来看，前 10 名全部来自上述国家/地区中的头部院校，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，前 100 名恰好占满，没有空档。前 150 名为 100 所，另有 101 所院校 QS 只公布名次区间（101-200），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。对于按专业选校的读者来说，这意味着：如果目标是前 100 名，竞争非常激烈；但如果接受 101 名之后的院校，选择空间反而很大。
得分分布：高分段的稀缺性
从综合得分的分布来看，得分在 90 分及以上的院校仅有 11 所，80 至 89 分之间有 24 所，70 至 79 分之间有 15 所。也就是说，得分在 70 分及以上的院校累计 50 所。综合得分 QS 只对排名靠前的一部分院校公布，其余院校只公布名次或名次区间、不公布综合得分，没有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。按综合得分做的分档只覆盖公布了分数的院校，未公布综合得分的 151 所院校仍在榜上，不能据此推断它们的得分，也不能写成「某分数以下的院校一所都没有」。
这一得分结构对选校的启示是：综合得分只覆盖公布了分数的院校，未公布综合得分的院校仍在榜上，不能据此推断其得分高低。如果读者看重综合得分这一指标，需要注意综合得分只覆盖公布了分数的院校，未公布综合得分的院校仍在榜上，不能据此推断其得分低于前 50 名。
头部院校的指标差异
从榜单头部来看，MIT 以综合得分 98.0 位居全球第 1。前 10 名综合得分的最高值为 98.0，最低值为 90.4。
学术声誉和雇主声誉是 QS 学科排名的两大核心指标。在头部院校中，这两项得分的差异往往比综合得分更明显。例如，部分院校的学术声誉得分接近满分，但雇主声誉得分略低；另一些院校则相反，雇主声誉得分更高，反映出其毕业生在就业市场上的认可度更强。论文引用得分则更多反映科研产出质量，头部院校之间的差距相对较小。
对于按专业选校的读者来说，如果未来目标是学术界，可以重点关注学术声誉和论文引用得分；如果目标是工业界，雇主声誉得分则更有参考价值。
| 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 |
| 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 |
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、国际研究网络等分项得分。官方页面为 QS 官方学科榜单页。
本榜单的统计口径为：按学科名称分块解析后按国家/地区筛选，名次取下界整数。全球上榜院校总数为 201 所，覆盖 37 个国家/地区。需要说明的是，部分国家/地区的上榜院校数量可能因榜单本地覆盖范围而有所限制，例如某些国家/地区仅覆盖前若干名。此外，本榜单为首次发布的独立学科排名，与往年数据不可直接比较。