在CSrankings中，AI领域又细分出了狭义的“人工智能”、“计算机视觉”、“机器学习与数据挖掘”、“自然语言处理”和“网络与信息检索”共五个子类。其中，清华大学在“人工智能”和“网络与信息检索”子类中全球排名第一，北大在“自然语言处理”子类排名第一、中科院在“计算机视觉”子类排名第一。

清华大学、北京大学和中国科学院在“人工智能子”类别中分别位于全球一、二、三名，另有上海交通大学、浙江大学和南京大学进入全球前十。

中国科学院在“计算机视觉”子类别中脱颖而出，居全球首位，前十名中还有清华大学排名第四。

“机器学习与数据挖掘”子类别的领头羊依旧是卡耐基梅隆大学，中国有清华大学上榜前十，居第五位。

北京大学在“自然语言处理”子类别表现最佳，位于全球第一，上榜前十的还有清华大学，居全球第四。

清华大学、浙江大学和中国科学院还入围了“网络与信息检索子类”的全球前十，清华居世界第一。

相对透明但受争议的排名规则：以论文发表量为指标

CSrankings由美国马萨诸塞大学安姆斯特分校的Emery Berger教授发起，他希望能够建立一个透明且有意义的排名体系。

不同于依赖于社会名誉和师生调查的传统排名机制，CSrankings相对透明，它完全基于论文发表指标，通过衡量学术机构成员在计算机科学顶级学术会议上所发表的论文数量来打分。

但CSrankings也曾遭受非议。2018年4月，几位国外学者实名抵制这项排名。他们认为单纯以论文发表数量为指标的排名方式导致了发表短期论文的风气，这种“计件”式的工作方式会取代长期且更为远大的科研工作，某种程度上将阻碍科学进展。

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