ICLR 2026清华霸榜，中国高校包揽全球前五，美国高质量底盘稳固

hnn

专注AIGC技术的专业社区，关注大语言模型（LLM）的发展和应用落地，聚焦LLM及AI技术的市场研究和开发者生态，欢迎关注！

2026年ICLR（国际学习表征会议）已拉开帷幕，一向是人工智能行业的学术风向标。中国今年ICLR论文数最醒目。

中国机构以明显的优势拿下最大基本盘，包揽了全球总数量榜的前五位。
清华大学在全量榜和高门槛Oral论文（通过Oral形式展示的高水平论文，通常代表研究的创新性和影响力）榜单上双双登顶，中国高校集体发力占据数量优势。

美国机构则在高质量Oral论文上保持整体厚度，国内大厂实验室的角逐也日益激烈。
中国机构包揽前五

ICLR与NeurIPS（神经信息处理系统大会）、ICML（国际机器学习大会）齐名，是机器学习与深度学习领域的顶级学术会议之一。
翻开今年的成绩单，不同国家和地区的表现呈现出清晰的学术版图。
中国机构在数量上表现亮眼。汇总各方数据，中国机构合计贡献5000篇论文，包含4842篇Poster论文（被该会议接收、以海报形式展示的学术论文）以及158篇Oral论文。
整体看来，中国学者在所有Poster论文中占比约40%，在Oral论文中占比约30%。
美国机构的数据恰好相反。他们合计贡献3785篇论文，Oral论文占比约40%，Poster论文占比约30%。
中美之外，欧洲地区贡献1594篇，其他地区贡献2192篇。
拉开全球各大机构论文总数榜单，中国高校已经形成了一组稳固的头部梯队。
清华大学一马当先，以331篇的成绩位列榜首，包含312篇Poster论文和19篇Oral论文。
上海交通大学、北京大学、浙江大学、中国科学院紧随其后。全球前五位全部落入中国机构囊中。

在清华大学领跑的格局下，复旦大学、香港科技大学、中国科学技术大学、香港中文大学、香港大学等学府同样在持续输出高质量学术内容。

对比2025年NeurIPS上清华大学以390篇险胜谷歌的388篇，今年中国高校在数量侧的优势得到了进一步放大。

值得关注的统计方法变化在于，2025年NeurIPS的数据分析基于作者在OpenReview平台的注册信息，而此次ICLR 2026采用了更严谨的直接论文署名归属方法。
美国机构底盘稳固

更高门槛的Oral论文榜单，分布格局大有不同。
能被选为Oral的论文仅占总数的4%。在全部入选的Oral论文中，美国机构合计拿下222篇，占比40.5%。
中国机构共158篇，占比28.8%。欧洲与其他地区各占85篇和84篇。
清华大学在Oral领域依然表现抢眼，以19篇位居首位。美国机构的优势则在于多点开花，论文密集分布在众多顶级高校与科技大厂手中。
Microsoft拿到15篇，Meta14篇，MIT13篇，CMU（卡内基梅隆大学）12篇，UC Berkeley（加州大学伯克利分校）11篇，Stanford（斯坦福大学）10篇。
各大实验室与高校分担了高水平学术产出，底盘显得十分稳健。

纵观全局，学术版图远不止中美两家。
新加坡、韩国、加拿大、澳大利亚、日本与阿联酋的顶级大学皆表现活跃。
欧洲的核心贡献主要来自英国与瑞士。新加坡与韩国的排名前列机构，产出水平与全部欧盟国家相当。
中国人工智能研究在国际空间中仍被一定程度低估。
近期发布的新模型Kimi K2.6与DeepSeek V4展现了出色的开源权重能力，即便市场聚光灯常被OpenAI的GPT 5.5与Anthropic的Opus 4.7抢走，国产技术的产品突破依旧有目共睹。
高校企业协同突围

剖析中国机构内部构成，高校与研究机构占据着绝对主导地位。
它们合计贡献3754篇论文，占中国论文总量约75.1%。企业端贡献1246篇，占比24.9%。
数据反映出中国在学术数量上的优势依然由高校和院所撑起，同时企业端的力量也开始展露锋芒。

企业端，阿里巴巴总计发表137篇论文，包含131篇Poster论文和6篇Oral论文，位列中国企业榜首。
Shanghai AI Lab紧随其后发表130篇。
字节跳动总论文数为124篇，落后于阿里巴巴，但在高质量斩获颇丰，拿到13篇Oral论文。

Oral论文榜单折射出国内算力与数据向头部集中的学术研究趋势。紧随清华大学19篇之后的，正是字节跳动拿下的13篇，数量上与MIT并驾齐驱，超越了多数中国顶尖高校。
上海交通大学与北京大学各有11篇，复旦大学9篇，中国科学院8篇，香港科技大学7篇。
近年来，人工智能顶级会议论文产出越来越依赖庞大的算力、海量的数据、专业的工程团队以及长期的实验积累。
优质资源正加速向头部高校、大厂实验室和国家级平台聚拢。
高校依然是中国论文产出的主力军，大厂实验室则在部分高门槛领域稳步挺进。
全球人工智能论文产出的数量重心向中国高校集中的格局已定，Oral级别的高门槛较量仍在深入。
中国学术界拥有了规模庞大的基本盘，未来比拼的核心，将是拿出更多问题清楚、方法扎实、实验有说服力的硬核工作。
参考资料：
https://aiworld.eu/story/most-iclr-papers-written-in-china-while-top-papers-come-from-the-us

lovejuan0104

间！！！

liu0832

优秀帖子，感谢分享。