马来西亚数据科学与人工智能专业 QS 2026 排名数据：7 所上榜院校全表

马来西亚在 QS 2026 数据科学与人工智能学科排名中共有 7 所院校上榜，全国最好成绩由马来亚大学（Universiti Malaya, UM）取得，位于第 51–100 名区间。这是马来西亚在该学科中唯一进入全球前 100 的院校，其余 6 所公布的名次区间为第 101–200 名。换句话说，这个国家在这个学科上有一所头部院校，加上一个相当整齐的中坚梯队，但尚未出现进入全球前 50 的学校。

全国上榜规模：7 所，与加拿大、意大利并列

在 QS 2026 数据科学与人工智能学科排名中，全球共有 201 所院校上榜，覆盖 37 个国家/地区。马来西亚以 7 所上榜院校的数量，与加拿大、意大利并列全球第 8 位。排在其前的有美国（41 所）、英国（22 所）、中国大陆（13 所）、澳大利亚（13 所）、印度（8 所）和西班牙（8 所）。香港特别行政区以 6 所紧随其后。

这个数字说明，马来西亚在该学科的院校参与度并不低——单看上榜院校数量，它已经挤进了全球前十的国家/地区行列。但数量不等于质量，接下来的排名分布会说明这一点。

排名分布：1 所进前 100，6 所集中在 101–200

把 7 所院校按排名区间切分，结构非常清晰：

• 全球前 50：0 所
• 第 51–100 名区间：1 所（马来亚大学）
• 第 101–200 名：6 所
• 第 151 名及以后：0 所

也就是说，马来西亚 7 所上榜院校中有 1 所确定落在全球前 100 名以内，其余 6 所只公布第 101–200 名区间，名次区间跨过第 150 名，无法计入前 150 名。处在中间位置的院校 QS 只公布名次区间（101–200），没有确切名次，名次中位数无法计算，本文不写中位数。

值得注意的一个对比是：全国最好成绩所在的第 51–100 名区间，与其余 6 所院校公布的第 101–200 名区间之间，隔着一段距离。这意味着，除了马来亚大学明显领先之外，其余 6 所院校之间的实力差距相对较小，形成了一个相当紧凑的群体。对于申请者来说，这意味着在马来亚大学之外，仍有多个排名接近的选择。

与美国、英国的对比：数量不少，头部缺位

把马来西亚放进全球坐标系里看，它的特点是”有厚度、缺尖度”。

美国以 41 所上榜院校遥遥领先，英国 22 所，中国大陆和澳大利亚各 13 所。这些国家/地区的上榜院校数分别为美国 41 所、英国 22 所、中国大陆 13 所、澳大利亚 13 所，均多于马来西亚的 7 所。相比之下，马来西亚的 7 所院校中没有任何一所进入前 50，最好成绩是第 51 名。

如果把排名区间看作一个金字塔，马来西亚的形状是”底座扎实、塔尖缺失”：公布第 101–200 名区间的有 6 所，公布第 51–100 名区间的有 1 所，前 50 名是空的。而美国、英国等国的分布则明显更偏向顶部。

对于已经锁定马来西亚这个国家的读者来说，这个结构意味着两件事：一是这个国家在该学科上有足够的院校可供选择，且整体水平不低；二是如果你追求的是全球顶尖的资源，马来西亚目前还提供不了前 50 的选择。

马来亚大学：全国唯一的头部代表

马来亚大学以第 51–100 名区间的成绩成为马来西亚在该学科中的标杆。它不仅是全国唯一进入前 100 的院校，也是唯一落在第 51–100 名区间的院校。其余 6 所公布的名次区间为第 101–200 名，与它保持着一个清晰的差距。

这个差距有多大？从排名区间来看，第 51 名与第 101 名之间隔着 50 个位次。但需要说明的是，QS 学科排名在 100 名之后通常以区间段呈现，因此第 101–200 名区间内的 6 所院校，彼此之间的相对位置并不能从公开排名中精确区分。对于申请者来说，这意味着在马来亚大学之外，其余 6 所院校在排名上处于同一梯队，选择时可以更多依据专业方向、地理位置、学费等其他因素。

数据说明

本文数据来源于 QS World University Rankings by Subject 2026（Quacquarelli Symonds (QS)），数据基准日为 2026-04-03。该排名覆盖 60 个学科分榜，包含学术声誉、雇主声誉、论文引用、H 指数和国际研究网络等分项得分。

计算口径为：按学科名称分块解析后，按国家/地区筛选，名次取下界整数。需要特别说明的是，QS 学科排名在 100 名之后以区间段（如 101–150）呈现，因此本文中”第 101–200 名”的 6 所院校，其精确名次无法从公开数据中获取；带区间名次的院校不能参与中位数计算，本文不写中位数。

此外，马来西亚的 7 所院校即为其在该学科中的全部上榜数。