在前不久发布的计算机科学领域权威榜单2026CSRankings中，来自中国内地的南京大学、清华大学、北京大学、上海交通大学、中国科学院大学等5所高校进入全球第一梯队。其中南京大学人工智能学科位列世界第一；清华大学在计算机系统/体系结构等多个方向优势明显，总体得分处于国际最前列；北京大学在计算机视觉/人工智能子方向稳居全球前五；上海交通大学在数据库/数据管理，以及AI相关方向处于全球并列第一或前三的位置；中国科学院大学人工智能/机器学习整体实力也位居世界前列。
过去很长一段时间，中国高校在国际学术体系中的位置总是被描述为“进步很快”“潜力巨大”“个别领域开始冒头”。这种说法隐含着的前提是，中国高校是在追赶，不是并肩，也不是引领。然而当南京大学、清华大学、北京大学、上海交通大学、中国科学院大学这五所学校在多个计算机与人工智能相关方向上被国际学术共同体持续、高频地“看见”，并在顶级会议、核心议题与学术网络中占据稳定位置时，一个现实已经越来越清晰：在若干关键领域，中国高校已经不再只是参与者，更多的是规则与方向的重要塑造者。
南京大学在人工智能核心领域已经是“不可忽视的存在”。近几年，该校在基础问题上持续深耕，比如机器学习的理论框架、推理与表示、模型泛化能力、算法稳定性等，建成了一个相对稳定、持续输出的研究共同体。其在人工智能领域的地位，接近于“议题源头”和“方法输出者”。应该讲，南京大学未必在所有应用层面都最显眼，但在人工智能这门学科的“地基部分”，是极具影响力的。
如果说南京大学强在“锋利”，那么清华大学的强，更像是一种“厚重而稳定的整体实力”。清华在计算机与人工智能相关领域的影响力，几乎很难用单一方向来概括，因为它本身就是一个高度系统化的存在。从计算机体系结构、系统软件、网络与安全，到人工智能方法与工程实现，清华在多个层面都保持着持续、稳定的高水平输出。其在工程体系、实验平台、复杂系统验证方面的能力，使得学校研究成果具有更强的“可落地性”和“可扩展性”。
这种优势带来的结果，是清华在国际学术网络中的极强存在感。无论是在重要学术会议的程序委员会、领域综述的作者名单上，还是在跨机构合作项目中，清华学者都频繁出现。
与清华相比，北大在计算机相关领域的优势更多体现在“关键问题”和“方法突破”上，强调对问题本身的抽象、建模与理论刻画。诸如计算机视觉、机器学习基础方法等领域，北京大学的研究往往能够在方法层面提出具有普适意义的思想，而不仅仅是针对某一具体任务的优化。这种取向，使其研究成果在国际学术界中具有很高的辨识度，也更容易进入学科发展的核心讨论。
坐落在大都市上海的上海交通大学，依托强大的工程背景和产业环境，在多个研究方向上形成了“应用牵引研究、研究反哺应用”的良性循环。另外在数据、机器学习系统、智能感知等方向，该校研究直面复杂场景和真实约束，研究质量和方法成熟度处在世界前沿。
依托中国科学院的中国科学院大学，研究力量分布在多个研究所和交叉团队之中，覆盖面极广。这种结构使其在计算机与人工智能相关领域中能够同时在多个前沿方向保持活跃，无论是基础理论、算法方法，还是与物理、生物、材料等学科交叉的智能研究，该校都有具备国际竞争力的团队。
更重要的是，国科大所代表的，不仅是一所学校的实力，更是一种科研组织模式的体现。这种模式强调长期投入、跨学科协作与国家任务导向，使得其在若干关键方向上具备“持续推进前沿”的能力。
虽然南京大学、清华大学、北京大学、上海交通大学、中国科学院大学侧重点各异，但在“世界第一梯队”的意义上却共享一些关键特征。首先，均在各自优势领域形成了相对稳定的研究群体；其次，5所高校的成果持续出现在国际学术舞台的核心位置。不过“世界第一梯队”从来不是终点，它是一种需要不断维护的状态，所以我们不能盲目自信。
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