2026年CSRankings人工智能学科排名的发布在全球计算机科学领域引起了广泛关注。南京大学以23.7分的成绩位居全球第一，刷新了中国高校在该权威榜单上的历史最佳表现。这一成就不仅标志着南京大学人工智能学科的突破，更象征着中国在人工智能研究领域的整体实力提升。

CSRankings作为全球计算机科学领域极具权威性的学术排名，其独特价值在于以客观数据为基础，完全依据全球高校教师在顶级学术会议上发表的论文数量和质量进行量化评估。

与依赖主观声誉调查的传统排名不同，CSRankings摒弃了学校名气、经费规模等模糊指标，专注于学术产出的核心价值。这一排名覆盖人工智能、计算机系统、计算机理论和跨学科领域四大板块，每个板块又细分为多个分支，提供了全面而精细的学科评估。

CSRankings的权威性来自于其透明可追溯的数据来源和严谨的计量方法。它仅统计计算机科学各领域被国际公认的顶级会议论文，数据公开可查，能有效防范造假，被全球计算机学界视为科研实力的“硬核标尺”。

对于计划从事学术研究或申请PhD的学生来说，这一排名具有极高的参考价值，直接反映了高校的科研产出能力和学术话语权。

南京大学能够在此次排名中脱颖而出，是其长期积累与战略布局的必然结果。早在1986年，南京大学就成立了国内最早的人工智能研究所，率先开启AI基础理论研究。2018年，作为C9高校中首家成立人工智能学院的院校，南大构建了“基础研究-人才培养-产业转化”三位一体的发展生态。

周志华院士团队的引领作用是南大成功的关键因素。作为全球首位同时入选ACM、AAAI、AAAS、IEEE、IAPR五大国际顶级学会Fellow的华人学者，周志华带领团队深耕计算机编程学习、AutoML等人工智能基础理论领域。

团队提出的“深度森林”架构，突破了传统深度学习对海量数据和高算力芯片的依赖，在小样本、低资源场景下展现出显著优势。这种对基础理论的专注而非追逐热点的研究策略，为南大的领先地位奠定了坚实基础。

南大独特的学术氛围与人才培养机制也功不可没。其AI团队形成了扁平化的“学术四合院”模式，资历最浅的博士生也有充分的发言权，促进了创新思想的迸发。同时，南大坚持“不唯论文论”，给予研究人员足够的空间开展高风险、长周期的基础研究。这种宽松而严谨的学术环境，使南大能够在人工智能基础理论领域取得突破性进展。

南大还注重理论与实践的结合，让AI研究“沾泥土、带露珠”。研究团队深入田间地头、工厂车间，开发出智能病虫害识别系统、工业质检AI系统等实用解决方案。这种从实践中来、到实践中去的研究思路，使南大的AI成果不仅发表在顶会上，更解决了实际问题，实现了学术价值与社会价值的统一。

南京大学的登顶不仅是个体成就，更是中国人工智能研究整体实力提升的集中体现。此次CSRankings排名中，全球前十席位全部被中国高校包揽，浙江大学以20.7分位列第二，哈尔滨工业大学以18.5分排名第三，形成了强有力的“中国AI集团军”矩阵。

这种集群式崛起的背后，是国家战略布局与产学研深度融合的双重赋能。2017年《新一代人工智能发展规划》的出台，将AI上升为国家战略，配套政策密集落地。在高校层面，AI专业扩招、交叉学科建设提速，形成了多学科支撑AI发展的格局。截至2025年底，全国已有超过620所院校提供AI相关学位，建立了全球少有的大规模AI人才培养体系。

中国AI教育的应用导向明显，许多院校将智能制造、具身智能等国家重点产业场景直接纳入培养体系。华为、京东、旷视科技等头部企业与高校共建联合实验室，投入专项研发经费，推动科研成果从实验室走向产业场景的转化周期缩短至1—2年，构建起“科研-产业-反哺科研”的良性循环。

人才梯队的完善也为中国AI发展注入持久动力。近年来，海外顶尖华人AI学者回流趋势明显，仅2023-2025年，就有超50位全球Top50高校AI领域终身教授回国任教。同时，高校通过青年拔尖人才计划培育出一批青年骨干力量，形成“领军学者领航、青年人才攻坚”的梯队格局。

尽管中国高校在人工智能领域取得了显著进步，但仍面临诸多挑战。在基础理论与核心技术方面，我国在AI核心芯片、高端传感器、基础软件生态等领域存在明显短板。与欧美相比，中国学生的学习路径整体上以就业为导向，更多是在应用层面接受训练，缺乏参与底层系统、软件框架、芯片架构的长期培养，这在一定程度上限制了底层创新能力。

顶尖人才总量与美国、欧洲相比仍有差距。虽然海外学者回流趋势明显，但整体高端人才储备仍显不足。需要进一步完善人才引进与培养机制，创造更具吸引力的科研环境，让顶尖人才能够心无旁骛地开展长期基础研究。

在伦理与治理层面，随着AI技术的深入应用，相关的伦理规范和法律框架亟待建立。正如联合国前副秘书长法布里奇奥·霍克希尔德所指出的，AI时代应注重培养学生的全球视野、判断力以及对未来持续变化的适应能力。中国高校需要将AI伦理教育纳入课程体系，培养负责任的AI创新人才。

未来，中国高校应坚持基础研究与应用落地并重的策略。一方面，继续加大对机器学习基础理论、自动机器学习等“卡脖子”底层领域的投入；另一方面，推动AI与各产业的深度融合，特别是在制造业、医疗、农业等关键领域形成示范应用。同时，加强全球合作，共同应对数智化挑战，参与制定国际AI标准与规则，为全球人工智能发展贡献中国智慧。

南京大学在2026年CSRankings人工智能排名中登顶全球第一，是中国人工智能研究从跟跑、并跑到领跑的历史性标志。这一成就的背后，是几十年如一日的坚持与积累，是国家战略引领与科研人员不懈努力的共同结果。

然而，登顶只是新的起点，中国人工智能领域仍面临基础理论、核心技术、人才培养等多重挑战。未来，只有坚持自主创新、深耕基础研究、完善产学研生态，中国才能在全局人工智能竞争中掌握主动权，为人类科技进步作出更大贡献。