更新时间：作者：小小条
近日，南京大学人工智能学科登上了全球第一的宝座，引发了广泛关注。但是我看了一下各家的报道，基本上就光顾着嗨，很多事情都没说清楚，相当遗憾，今天我和大家简单聊聊。
首先我们得先搞明白这是个什么排名？排名的依据是什么？
据我了解，CSRankings在计算机学术圈内具有相当高的参考价值和认可度，常被用于评估院校的研究活跃度和前沿追踪能力。另外善用细分领域也是其一大优势，27个细分方向很全面。它的流行其实有很大一部分是出于对于传统排名依赖主观调查、易受操纵的不满。
所以CSRankings提供了一个更加单纯，更加客观的参考维度。其核心方法是统计各机构在计算机科学顶尖会议发表的论文数量，每篇论文的得分按作者数量平分（1/N），然后归属到作者所属机构。
这样的做法好处是排除了主观因素，足够客观中立。但也存在不足，因为其仅衡论文数量，并不考量论文影响力、教学质量、毕业生就业等其他指标。另外其依赖机构或社区自行维护的教师名单，或有覆盖不全的情况，所以综合全面性存在不足。
其由马萨诸塞大学阿默斯特分校信息与计算机科学学院教授Emery Berger志愿者开发并维护。
总之，CSRankings更像是一个由学者为学者开发的公益工具，而非一个追求全面平衡的商业评估产品。它的核心价值在于提供了一个纯粹、透明、基于最新研究数据的“快照”。
所以有些网友质疑，南京大学不是不参与排名吗？为什么在这里又参加了？实际上这是一个误会，这本来就是CSRankings的自发行为。
按照CSRankings的数据，其实南京大学并非今年才在人工智能领域排名第一，实际上往前推，2013年其实就已经是第一了。2013到2025年之间，很多时间段也都保持第一的水平，偶尔下来一两位。即使从2013年再往前推好几年，南大基本上也都排名靠前。
可见在人工智能领域南大的发挥一贯长期稳定，长期都保持着世界顶尖水平。
又有一个问题，CSRankings总共有27个细分领域，难道南大只在人工智能领域有突出的成绩吗？其他领域如何？
以2025年的数据为例，南京大学除了在人工智能领域排名第一外，在其他领域也有不错的发挥。
比如计算机视觉领域排第3、机器学*领域排第8、软件工程领域排名第1、算法与复杂性领域排名第5。
可见在计算机学术圈，南大的实力有着十分强大的表现。另外南京可不仅仅只有南大，高质量的大学还有很多，可以说整个南京就是一座被高校包围的城市。
这意味着南京蕴含的科研潜力和人才储备相当可观，因此这几年南京一直在想办法将本地的学术能力向实际的生产力转化。
比如积极组建贯通式科技成果转化平台，尤其是三个关键节点，包括26家概念验证中心、35家中试平台和39家创新联合体。
同时推出“紫金山国际科创基金街区”，通过建邺、江宁和栖霞三大区域的配合。争取到2030年，集聚各类基金总规模突破6000亿元，投向南京项目超3000个。可见南京正在极力推动“政-产-学-研-资”的全链贯通式学科转化模式，令人期待。
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