新加坡在 QS 2026 学科排名中的数据科学与人工智能（Data Science and Artificial Intelligence）分榜上共有 3 所院校上榜。其中，新加坡国立大学（NUS）位列全球第 3，是新加坡在该学科排名最高的院校。全球范围内，该学科榜单共收录 37 个国家/地区的 201 所院校。
新加坡院校的整体梯队
从排名分布来看，新加坡上榜的 3 所院校呈现出明显的头部集中特征。位列全球前 10 的院校有 2 所，进入前 100 的同样是这 2 所。第 3 所院校公布的名次区间为全球第 101–200 名。也就是说，新加坡在该学科上的优势高度集中于前两所顶尖院校，第三所院校与前两所之间存在明显的排名落差。
从得分来看，QS 学科排名 2026 只对排名靠前的一部分院校公布综合得分，新加坡上榜的 3 所院校中有 2 所公布了综合得分，这 2 所院校的综合得分均落在 90–100 分区间（该分档共有 2 所院校）；第 3 所院校未公布综合得分，仍在榜上，不能据此推断其得分。由于未公布综合得分的院校不按任何分数计，本文不对其得分作推断。
值得注意的是，新加坡上榜院校的中位排名为 4.0，这一数值本身也说明该国在该学科上的整体位次非常靠前——半数上榜院校排在全球前 4 名之内。
头部院校的全球地位
新加坡国立大学以全球第 3 的成绩，成为该学科榜单中排名最高的亚洲院校之一。在全球 201 所上榜院校中，能进入前三的仅有 3 所，新加坡占据其中一席。这一排名也意味着，在数据科学与人工智能这一热门领域，新加坡的顶尖院校已经站在了全球最前沿的位置。
另一所进入全球前 10 的新加坡院校同样表现突出，使新加坡在全球前 10 中占据 2 个席位。在 37 个有院校上榜的国家/地区中，能做到这一点的不多。
与其他国家/地区的横向对比
从各国上榜院校数量来看，美国以 41 所遥遥领先，英国以 22 所位居第二，中国内地和澳大利亚各以 13 所并列第三。新加坡以 3 所上榜院校的数量，在绝对数量上并不突出——但考虑到新加坡国土面积和高校总量，这一数字反映的是该国在数据科学与人工智能领域的集中投入和高质量产出。
更值得注意的是，新加坡虽然上榜院校数量远少于美国、英国等高等教育大国，但其头部院校的排名位次却极为靠前。全球前 10 中新加坡占 2 席，这一比例显著高于多数上榜院校数量更多的国家。
排名口径与分项得分说明
QS 学科排名的综合得分由学术声誉、雇主声誉、论文引用、H 指数和国际研究网络等分项构成。新加坡两所进入前 100 的院校综合得分均在 90 分以上，其中最高的综合得分为 96.2。这一得分水平意味着，这两所院校在学术声誉、雇主评价和科研产出等多个维度上都获得了极高的评价。
从分项得分来看，新加坡上榜院校在学术声誉和雇主声誉两个维度上表现突出，具体分项得分包括 91.4、92.4、93.1、95.6、95.8、96.2 等数值。这些分项得分与综合得分的分布一致，说明新加坡顶尖院校在数据科学与人工智能领域不仅科研实力强，在就业市场上的认可度同样很高。
| 学科排名 | 院校 | 国家/地区 | 学术声誉 | 雇主声誉 | 论文引用 | 综合得分 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 3 | National University of Singapore (NUS) | 新加坡 | 99.6 | 95.8 | 93.1 | 96.2 |
| 4 | Nanyang Technological University, Singapore (NTU Singapore) | 新加坡 | 95.6 | 92.4 | 94 | 94 |
| 101-200 | Singapore University of Technology and Design | 新加坡 | 55.4 | 56.2 | 91.4 | — |
| 国家/地区 | 上榜院校数 |
|---|---|
| 美国 | 41 |
| 英国 | 22 |
| 中国内地 | 13 |
| 澳大利亚 | 13 |
| 印度 | 8 |
| 西班牙 | 8 |
| 加拿大 | 7 |
| 意大利 | 7 |
| 马来西亚 | 7 |
| Hong Kong SAR, China | 6 |
数据说明
本篇文章的数据来源于 QS World University Rankings by Subject 2026（Quacquarelli Symonds (QS)），数据基准日为 2026 年 4 月 3 日。该排名覆盖 60 个学科分榜，包含学术声誉、雇主声誉、引用、H 指数和国际研究网络等分项得分，官方页面为 QS 官方学科榜单页。
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。需要说明的是，本榜单中新加坡仅有 3 所院校上榜，因此本文所呈现的梯队分析仅覆盖这 3 所院校，不涉及未上榜的新加坡高校。此外，QS 学科排名的评价维度以学术声誉、雇主声誉和科研产出为主，不包含学费、就业率、毕业生薪资等指标，因此本排名不能直接反映留学成本或就业回报。