AI領域最重要的學術會議ICLR在巴西正式落下帷幕，作為AI領域三大頂會之一，ICLR一直是衡量全球AI學術實力的風向標。
有人通過對本次頂會的論文來源進行分析，結果並不意外。亞洲崛起勢頭越來越猛，中國實現跨越式領跑，美國硬核實力依舊，唯獨是歐洲已經掉隊。
但其實從另一個角度來看，這份分析也是一份擇校地圖。那麼，那些地區機會更多？那些高校實力最強？
01 清華332篇全球第一 中國AI登頂ICLR
ICLR由圖靈獎得主Yoshua Bengio和Yann LeCun在2013年創辦，和NeurIPS、ICML並稱為機器學習領域的三大頂級會議。
對於個人來說，能夠發出一篇頂刊，就是相當於為進入學術圈鋪平了道路，而對於國家/地區或機構來說，頂刊發文的數量就是AI實力的象徵。
最近，一位研究員對ICLR2026一共接收的5356篇論文進行分析，並做出了Treemap熱力圖，結果引爆全球AI圈。
中國大陸機構發文超過2300篇，佔比高達43.7%，美國發文量約1700篇，佔比31.9%，在全球AI競爭格局中，中國遠遠超越了美國。
歐洲只有5.3%，歐盟27個國家的共享還不及新加坡和韓國之和，歐洲的AI研究已經跟不上時代發展的步伐了。
從發文機構角度來看，清華大學以6.2%的佔比，332篇論文的成績，穩居全球機構第一，成為中國AI學術的絕對龍頭。
而上海交通大學發表240篇，浙江大學232篇，北京大學229篇，以上四所頂級名校加起來就已經1033篇，佔整個中國發文量的一半。
上榜的還有中國科學技術大學，發文148篇，佔比2.8%；復旦大學發文147篇，佔比2.7%；中國科學院發文120篇，佔比2.2%；南京大學發文110篇，佔比2.1%。
中國科技企業的存在感也很強，阿里巴巴集團發表135篇，字節跳動發表107篇，華為111篇，騰訊94篇，發文數量都進入了全球前30。
除了名校和大廠之外，國際級人工智慧新型科研機構上海AI Lab文章發表量也達到135篇，佔比2.5%。
不可忽視的是中國香港的AI實力開始崛起並且發展迅速，在5356篇論文中，中國香港的論文數佔比達到7.7%，是AI論文的第三來源地。
香港大學152篇，香港科技大學148篇，香港中文大學139篇，這三所學校的發文數就高達440篇。
如果將中國大陸的發文數量和中國香港地區的數量彙總起來，那麼中國發文量將接近總數的三分之一。
最近幾年，中國內地和中國香港學術交流和合作越來越密切，香港大學在上海的新校區也正式開啟。
兩地聯動，未來中國AI的發展底氣將更充足，在全球AI競爭中佔據更主動的地位。
02 AI新格局巨變 主戰場向東轉移
美國這邊，同樣是大學和大廠齊飛。
史丹佛大學發表了177篇，佔比3.3%；卡耐基梅隆大學和麻省理工學院分別發表167篇，佔比3.3%，這三所理工巨頭產出依然穩如泰山。
今年大家都注意到，史丹佛大學和麻省理工學院加起來的數量都比不過清華大學，中國高校又勝出一局。
哈佛大學發表83篇，佔比1.5%；普林斯頓大學發表70篇，佔比1.3%；紐約大學發表77篇，佔比1.4%。
公立大學的戰績比傳統精英大學還要強，加州大學伯克利分校，發表114篇，佔比2.1%；
伊利諾伊大學香檳分校發表了99篇，佔比1.8%；加州大學洛杉磯分校發表了76篇，佔比1.4%。
在企業方面，發文最多的是微軟，共有143篇；其次是Meta 103篇，輝達73篇；Google 68篇；亞馬遜72篇，佔比1.3%。
比較意外的是，因為微軟並沒有什麼特別出圈的產品，而Open AI沒有上榜。
不過值得一提的是，更高門檻的Oral論文，美國機構合計拿下222篇，佔比40.5%。
微軟拿到15篇，Meta14篇，麻省理工學院13篇，卡耐基梅隆大學12篇，加州大學伯克利分校11篇，史丹佛大學10篇。
除了中美之外，新加坡的AI實力也在快速增長，兩所頂尖高校合計貢獻了5.5%的論文，是東南亞重要的AI研究中心。
其中新加坡國立大學發表173篇，佔比3.25%，南洋理工大學發表137篇，佔比2.6%。
韓國公立研究型大學KAIST也就是韓國科學技術院，被譽為韓國的MIT，被ICLR接受的論文也有110篇，佔比2.1%，比首爾大學的70篇還要高出不少。
相比之下，歐洲院校的表現就有些落寞了，英國的牛津大學發表了104篇，佔比1.9%；劍橋大學發表67篇，佔比1.3%。
瑞士的ETH Zurich蘇黎世聯邦理工學院發表78篇，佔比1.5%；EPFL洛桑聯邦理工學院發表了55篇，佔比1%。
雖然這些學校依然代表世界頂級科研水平，但從AI領域來看，歐洲已經明顯落後於亞洲。
過去幾十年，全球科技創新的焦慮一直在英美之間輪轉，現在AI的主戰場已經快速向亞洲轉移，歐洲已經被甩到身後了。
03 最經得起考驗的頂會論文 來自三位本科生
今年ICLR頒布了兩篇優秀論文獎，一篇優秀論文提名以及兩個時間檢驗獎。
時間檢驗獎（Test of Time Award）是學術會議頒發給多年後依然影響巨大的經典論文獎項，時間跨度一般為10年。
今年其中一個時間檢驗獎頒給了DCGAN論文，這篇文章引用量已經突破了2萬。
組委會評價這篇文章首次成功驗證生成模型能夠生成真實、複雜、多樣化的圖像，還被認為今天全球火爆的圖像生成是建立在這篇論文基礎之上。
更令人驚訝的是，論文作者是2個本科生和1個碩士，三位作者完成了一篇封神之作的時候都還只是本科生。
第一作者Alec Radford和另一位本科生作者Luke Metz都畢業於富蘭克林·歐林工程學院，這是一所小眾理工學院，在2026年U.S.News最佳本科工程院校（無博士）排名中位列第3。
學校規模雖小，卻專注工科教育，學生被大廠吸收的比例高，據統計每千人中有198.4人進入科技名企，表現甚至超過了史丹佛、伯克利等傳統強校。
後來Alec Radford和同學一起成立了Indico公司，Luke Metz畢業後也加入其中。
Alec Radford進入了Open AI，參與了ChatGPT所有的關鍵突破。2025年3月，他以顧問的方式加入了Open AI前CTO創立的Thinking Machines Lab。
Luke Metz先後加入OpenAI、Google，在2024年進入了Thinking Machines Lab。
Soumith Chintala本科畢業於一所完全不知名的維羅爾理工學院，由於第一學歷拉垮導致申碩困境重重，好不容易等來了紐約大學的offer，師從LeCun。
LeCun楊立昆，別看名字很中國，其實他是法國裔美國電腦科學家，是AI領域的先驅。
但Soumith Chintala沒想到，進入了名校仍要吃本科學校的虧，找工作幾乎全聚德，後來進入了一家小型創業公司，在導師的引薦下才來到了Meta。
2025年底，他離開了Meta來到Thinking Machines Lab，就像是冥冥中的一股力量，把三個不同發展路徑的AI天才都推向了同一個地方。
莫欺少年窮，很多人認為想要搞點像樣的研究，碩士是起步，博士做出的東西才能看，本科生底子淺、能力弱根本不是做科研的料。
但實際上他們的潛力不可忽視，即使是普通院校的學生，同樣有翻盤的可能性。
對於准留學生來說，ICLR 2026的論文分佈熱力圖其實給出很多啟示。
AI的角力，亞洲正在崛起，未來擇校無論是中國大陸高校、中國香港高校還是新加坡、韓國高校的實力都在持續上升。
未來選擇學校時，除了傳統歐美名校，亞洲高校也會成為越來越重要的選擇。
美國高校整體實力依然強大，除了史丹佛大學、MIT等傳統理工名校之外，小眾理工學院和公立大學的表現也很出色，對於中間層次的學生可以將這些院校作為跳板。
無論是看待擇校、專業還是個人發展，我們都應該用長遠的眼光來看待，正如獲得實踐檢驗獎的論文，在十年後依然有不可磨滅的價值。 (Letsight)