最近，CSRankings更新了2025–2026年度数据！
对于准备申请计算机、人工智能、机器人等方向的学生来说，这份榜单的关注度一直很高。
与QS、U.S. News这类综合学科排名不同，CSRankings更直接地观察高校计算机领域的科研产出，尤其关注教师在高选择性学术会议上的发表情况。
中国CS科研实力快速上升
这次榜单最值得关注的变化，无疑是中国高校的集体表现。
全球Top10中，中国内地高校、中国香港高校、及中科院共占据7位。Top30中，中国高校及科研机构达到12所，仅次于美国的16所。
CSRankings 总榜 （收录截至2026年8月）
这次不是某一所学校偶然冲高，而是集体式排名上升，而且优势集中体现在近年来发展非常迅速的AI相关领域。
比如在AI分榜中，中国高校进入全球前列的数量非常多。浙大在AI领域位居全球前列，上海交通大学在机器学习、AI和计算机视觉等方向同样表现突出。
CSRankings AI领域（ 收录 截至2026年8月）
这背后反映的是过去十多年中国高校在人工智能、计算机视觉、机器学习等领域持续扩充科研团队、建设实验室和培养研究生所形成的科研规模优势。
所以，如果现在还有人简单认为“真正强的CS科研只能看美国”，显然已经不符合今天的学术格局。中国高校在CS科研上的进步，值得认真看待！
怎样客观看待排名变化？
上交第一、CMU第五，是不是代表CMU“实力暴跌”？
CSRankings本质上是一份科研产出导向的计算机排名。它关注的是教师在所选计算机会议中的科研发表表现，而不是教学质量、就业率、学校综合声誉或者学生体验。
所以，排名发生大幅变化，并不意味着学校的综合实力在一年之内发生了同等幅度的变化。CMU在系统、交叉学科等方向依然具有很强的科研竞争力。MIT虽然在这次总榜中没有进入头部，但它在理论、系统等方向长期保持很强实力。
总榜的变化，更应该被理解成科研版图变化，而不是学校实力重新洗牌。
而且，CSRankings可以继续拆分AI、系统、理论以及跨学科等领域。不同方向的排名，会呈现完全不同的格局。
例如AI相关领域，中国高校目前表现非常强势，浙江大学、北京大学、上海交通大学、清华大学等均处在全球前列。
但到了理论部分，格局明显发生变化，美国高校依然占据绝对优势，纽约大学、UT Austin、CMU、Stanford、MIT等传统理论强校的竞争力非常突出。
CSRankings Theory（ 收录 截至2026年8月）
再看系统部分，中国高校同样有非常强的存在感，清华、上交、浙大等学校进入全球前列。而CMU、UIUC、伯克利等美国传统强校也保持很强的系统研究能力。
CSRankings System领域（ 收录 截至2026年8月）
到了交叉学科领域，美国高校的优势再次体现出来，CMU等学校在HCI、Robotics、Graphics等交叉领域仍然非常强。
CSRankings Interdisciplinary领域
（ 收录 截至2026年8月）
一所学校总榜第一，不代表它所有方向都是第一，一所学校总榜没有那么靠前，也不代表它在你的方向上不强。这点对于博士申请的同学们来说尤其重要。
怎样参考排名做选校？
对于准备申请CS博士、研究型硕士的学生，CSRankings的参考价值其实还是较大的。
排名官网甚至直接将其定位为帮助准备读PhD的学生寻找真正活跃在科研一线的教职人员。
它统计的是教师科研产出，论文贡献按照作者人数进行分摊，同时通过几何平均数对不同研究领域的发表规模进行一定程度的标准化。所以，可以这样比较合理的使用榜单：
01 看自己的具体研究方向
如果你做机器学习，就进一步看ML，做计算机视觉，就看CV。做系统，就详细拆分到就进一步拆分到操作系统、计算机架构、网络、安全、数据库、高性能计算等具体子方向。
02 看总榜，补充信息
了解全球哪些学校整体CS科研实力突出，作为信息补充，但不要用总榜位次直接决定申请优先级。
03 看导师，与自己方向进行匹配
CSRankings本身就是围绕faculty publication建立的，所以真正值得同学们进一步调查的是学校里有没有与你研究兴趣高度匹配的导师？导师近几年是否持续发表？实验室是否招学生？是否有与你背景匹配的项目和经费？
04 单独研究申请条件、奖学金和就业环境
排名解决的是科研实力和方向分布问题，并不能替你回答录取难度、奖学金、毕业要求、就业情况等问题。
尤其是申请授课型CS硕士，CSRankings的优先级还应该进一步降低。课程设置、实习就业、地理位置、STEM属性、项目时长和总成本，往往比学校在CSRankings中的名次更重要。
最后还要注意，CSRankings并不是传统意义上的综合大学排名。所以，QS、US News和CSRankings并不存在简单的谁更权威。使用之前你需要明确你准备用排名回答什么问题。
排名是一张科研资源分布地图，但真正决定你博士阶段能不能走得顺的，最终还是研究方向、导师匹配和科研资源。
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