安徽
在前不久發布的計算機科學領域權威榜單2026CSRankings中，來自中國內地的南京大學、清華大學、北京大學、上海交通大學、中國科學院大學等5所高校進入全球第一梯隊。其中南京大學人工智能學科位列世界第一；清華大學在計算機系統/體系結構等多個方向優勢明顯，總體得分處于國際最前列；北京大學在計算機視覺/人工智能子方向穩居全球前五；上海交通大學在數據庫/數據管理，以及AI相關方向處于全球并列第一或前三的位置；中國科學院大學人工智能/機器學習整體實力也位居世界前列。
過去很長一段時間，中國高校在國際學術體系中的位置總是被描述為“進步很快”“潛力巨大”“個別領域開始冒頭”。這種說法隱含著的前提是，中國高校是在追趕，不是并肩，也不是引領。然而當南京大學、清華大學、北京大學、上海交通大學、中國科學院大學這五所學校在多個計算機與人工智能相關方向上被國際學術共同體持續、高頻地“看見”，并在頂級會議、核心議題與學術網絡中占據穩定位置時，一個現實已經越來越清晰：在若干關鍵領域，中國高校已經不再只是參與者，更多的是規則與方向的重要塑造者。
南京大學在人工智能核心領域已經是“不可忽視的存在”。近幾年，該校在基礎問題上持續深耕，比如機器學習的理論框架、推理與表示、模型泛化能力、算法穩定性等，建成了一個相對穩定、持續輸出的研究共同體。其在人工智能領域的地位，接近于“議題源頭”和“方法輸出者”。應該講，南京大學未必在所有應用層面都最顯眼，但在人工智能這門學科的“地基部分”，是極具影響力的。
如果說南京大學強在“鋒利”，那么清華大學的強，更像是一種“厚重而穩定的整體實力”。清華在計算機與人工智能相關領域的影響力，幾乎很難用單一方向來概括，因為它本身就是一個高度系統化的存在。從計算機體系結構、系統軟件、網絡與安全，到人工智能方法與工程實現，清華在多個層面都保持著持續、穩定的高水平輸出。其在工程體系、實驗平臺、復雜系統驗證方面的能力，使得學校研究成果具有更強的“可落地性”和“可擴展性”。
這種優勢帶來的結果，是清華在國際學術網絡中的極強存在感。無論是在重要學術會議的程序委員會、領域綜述的作者名單上，還是在跨機構合作項目中，清華學者都頻繁出現。
與清華相比，北大在計算機相關領域的優勢更多體現在“關鍵問題”和“方法突破”上，強調對問題本身的抽象、建模與理論刻畫。諸如計算機視覺、機器學習基礎方法等領域，北京大學的研究往往能夠在方法層面提出具有普適意義的思想，而不僅僅是針對某一具體任務的優化。這種取向，使其研究成果在國際學術界中具有很高的辨識度，也更容易進入學科發展的核心討論。
坐落在大都市上海的上海交通大學，依托強大的工程背景和產業環境，在多個研究方向上形成了“應用牽引研究、研究反哺應用”的良性循環。另外在數據、機器學習系統、智能感知等方向，該校研究直面復雜場景和真實約束，研究質量和方法成熟度處在世界前沿。
依托中國科學院的中國科學院大學，研究力量分布在多個研究所和交叉團隊之中，覆蓋面極廣。這種結構使其在計算機與人工智能相關領域中能夠同時在多個前沿方向保持活躍，無論是基礎理論、算法方法，還是與物理、生物、材料等學科交叉的智能研究，該校都有具備國際競爭力的團隊。
更重要的是，國科大所代表的，不僅是一所學校的實力，更是一種科研組織模式的體現。這種模式強調長期投入、跨學科協作與國家任務導向，使得其在若干關鍵方向上具備“持續推進前沿”的能力。
雖然南京大學、清華大學、北京大學、上海交通大學、中國科學院大學側重點各異，但在“世界第一梯隊”的意義上卻共享一些關鍵特征。首先，均在各自優勢領域形成了相對穩定的研究群體；其次，5所高校的成果持續出現在國際學術舞臺的核心位置。不過“世界第一梯隊”從來不是終點，它是一種需要不斷維護的狀態，所以我們不能盲目自信。
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