在 2026 QS「数据科学与人工智能」排名中，新加坡和中国香港表现抢眼，新加坡国立大学和南洋理工进入全球前五，香港大学、香港科技大学、香港中文大学也稳居世界前列。本文按 QS 2026 排名梳理两地人工智能最强的 6 所大学，对比它们的 AI 研究强项、硕士项目与申请特点，给目标亚洲名校的同学一份清晰对照。

人工智能QS排名速览

新加坡和香港同属亚洲留学热门地，人工智能硕士多为英制一年至两年制，英文授课、产业联系紧密。QS 2026 里新加坡两校进入全球前五，香港三校进入前四十。下面这张表先列出两地排名靠前的学校及得分。

排名为 2026 QS「数据科学与人工智能」单项学科世界排名，得分保留两位小数；中国香港院校在 QS 中以「Hong Kong SAR, China」标注；51-100 为范围名次，未给出精确得分。

六所院校逐一拆解

新加坡国立大学（NUS）

新国立在计算机与 AI 领域研究全面，其计算学院与人工智能相关中心在机器学习、计算机视觉、数据挖掘方向有持续强产出，是亚洲 AI 研究的领头院校之一，与本地及全球科技企业合作紧密。

硕士包括计算机硕士（MComp，含人工智能方向）、数据科学等，申请要求计算机或强相关背景，本科成绩与推荐信权重高。部分方向偏好有工作经验的申请人，先修课与语言要求以计算学院官网当年为准。

南洋理工大学（NTU）

南洋理工在人工智能、数据科学、机器学习方向成长很快，校内设有专门的人工智能研究中心，校园科研投入大，与产业联合实验室多，整体工程应用氛围浓厚。

硕士有人工智能、数据科学等方向，申请通常要求工程或计算机相关背景，数学与编程基础要硬。NTU 对中国院校的均分与院校层次较看重，具体门槛以相关学院官网当年公告为准。

香港大学（HKU）

港大在人工智能、机器学习、计算机视觉与数据科学方向有稳定产出，依托香港的国际化环境和金融中心定位，学生在金融科技 AI 与跨行业应用上机会较多。

硕士以计算机科学硕士（MSc CS）、数据科学硕士等为主，分多个修读方向，申请要求计算机或强相关背景，本科成绩与推荐信看重。港校申请轮次分明，建议尽早提交，具体要求以港大官网为准。

香港科技大学（HKUST）

港科大在计算机与 AI 方向研究偏系统与机器学习，学术产出在国际上认可度高，学校整体理工氛围强，与产业界项目合作活跃，AI 在金融科技与机器人上应用较多。

硕士有信息技术（MSc IT）、数据科学等方向，申请要求计算机或工程相关背景，编程与数学基础是硬门槛。港科大对本科院校与均分有清晰区间，申请前建议核对对应要求，以官网当年信息为准。

香港中文大学（CUHK）

中大在人工智能、多媒体处理、机器学习与网络方向有特色，校内设有多个 AI 相关实验室，研究风格兼顾理论与应用，跨院系合作项目多。

硕士有计算机科学硕士（MSc CS）、人工智能等方向，申请要求计算机或强相关背景，本科成绩与研究方向匹配度都看。中大对申请材料的完整度要求较高，截止时间与材料清单以学系官网为准。

香港城市大学（CityU）

城大在计算机与数据科学方向以应用见长，AI 与创意媒体计算、数据科学方向有交叉特色，地处九龙塘，与本地科技与创意产业联系紧密，课程偏应用与实践。

硕士有计算机科学硕士（MSc CS）、数据科学等方向，申请要求计算机或强相关背景，对本科院校与均分有对应区间。城大申请节奏与港前三相近，建议提前准备，具体要求以城大官网当年说明为准。

两地怎么选

追求综合排名与亚洲就业，新加坡两校（NUS、NTU）优先；看重中英双语环境与金融、大湾区机会，香港三校更贴近。香港城市大学虽然排名靠后，但 AI 应用方向明确、申请弹性相对友好，适合背景稍弱但目标清晰的同学。

两地 AI 硕士大多英文授课，学制一至两年，申请通常看重本科院校、均分与专业匹配。香港学校轮次明显、先到先得，新加坡两校竞争同样激烈，建议提前一年准备推荐信与语言成绩。

亚洲名校 AI 申请逐年升温，同一地区不同学校、不同项目的门槛差异很大。选校时把地理位置、课程方向和自身背景一起权衡，比单看排名更实际。

以上就是 2026 QS 排名中新加坡与中国香港人工智能最强的 6 所大学。两地院校的项目设置、均分要求和申请轮次每年都会调整，跨地区对比时更要注意细节差异。如果想结合你的背景做选校规划，欢迎咨询高途留学顾问，拨打 400-876-0788 或添加高途留学客服微信号 gtlx399 预约咨询。