什么才算计算机的顶级会议？

计算机顶级会议通常在业界受到广泛承认，影响力较大。顶级专家、学者倾向于将论文投到这些会议，其论文代表该领域的优秀进展。

在计算机领域，顶级会议具有诸多显著特点。首先，其学术水平极高，代表了该领域内的最新研究成果和最高水平。例如，在计算机视觉领域，CVPR、ICCV、ECCV 等会议被公认为顶级会议，众多顶尖学者在这些会议上展示他们在计算机视觉方面的最新研究成果。这些会议不仅汇聚了全球范围内的优秀学者和研究人员，还吸引了行业专家的关注，共同探讨和分享该领域的技术进展和未来趋势。

顶级会议的影响力广泛，许多重要的技术突破和创新思想都是在这些会议上首次公布和讨论的。以人工智能领域为例，NIPS、ICML、ICLR 等会议在机器学习和人工智能领域具有举足轻重的地位，很多开创性的研究成果在这些会议上发布后，迅速引起了学术界和工业界的广泛关注，并对该领域的发展产生了深远影响。

此外，顶级会议的投稿竞争压力一般都很大，属于在经典 paper 中选精英那种。会议的档次通常可以通过论文录用率表现出来。顶级会议通常在 20% 左右或更低，有时能达到 10% 左右，更低的录用率为 7% 以下。例如，大名鼎鼎的 STOC（ACM Symposium on Theory of Computing）录用率就达到 30% 以上，但它毫无疑问是理论方面最好的会议。造成这样的情形，主要是因为理论方面的工作者不多，而大部分人对 STOC 又有一种又敬又怕的心理。

计算机科学中最好的期刊为 Journal of the ACM（JACM）。此刊物为 ACM 的官方学刊，受到最广泛的尊敬。但由于该刊宣称它只刊登那些对计算机科学有长远影响的论文，因此其不可避免地具有理论歧视（theory bias）。事实上确实如此：尽管 JACM 征稿范围包括了计算机的绝大部分领域，然而其刊登的论文大部分都是算法、复杂度、图论、组合数学等纯粹理论的东西，其它领域的论文要想进入则难如登天。另外一份在计算机科学领域有重大影响的刊物为 Communications of the ACM（CACM）。从某种意义上来说，CACM 比 JACM 要像 Nature/Science 很多。JACM 上登的全是长篇大论，满纸的定义、定理和证明，别说一般读者没法看，就连很相近的领域的专家都未必能看懂。而 CACM 则是 magazine，既登高水平的学术论文和综述，也登各种科普性质的文章和新闻。即便是论文，CACM 也要求文章必须通俗易懂，不追求数学上的严格证明，而追求易于理解的直觉描述。在十几二十年前，CACM 的文章几乎都是经典。但最近几年，由于 CACM 进一步通俗化，其学术质量稍有下降。IEEE Transaction on Computers 为 IEEE 在计算机方面最好的刊物。但由于 IEEE 的特点，其更注重 computer engineering 而非 computer science。换句话说，IEEE Transaction on Computers 主要登载 systems，architecture，hardware 等领域的东西，尽管它的范围已经比大部分刊物要广泛。就刊物的质量而言，ACM Transactions 系列总体来讲都高于 IEEE Transactions 系列，不过也不可一概而论。大部分 ACM Transactions 都是本领域最好的刊物或最好的刊物之一。大部分 IEEE Transactions 都是本领域很好的刊物，但也有最好的或者一般的。非 ACM/IEEE 的刊物中，也有好的甚至最好的。例如，SIAM Journal on Computing 被认为是理论方面最好的期刊之一。

计算机科学方面的会议论文事实上起着比刊物论文更大的作用。大部分会议都是每年一次，偶尔也有隔年一次的。正规的会议论文需要经过 2 - 4 个甚至更多个审稿人的双向或单向匿名评审，并且所有被接收的论文会被结集正式出版。大部分 ACM 的会议都是本领域顶级的或很好的会议。大部分 IEEE 的会议都是本领域很好的会议，但也有顶级的或者一般的。

计算机领域的顶级会议还有很多，比如国际计算机设计会议（ICCD），由国际电气与电子工程师协会（IEEE）主办，是计算机体系结构领域的国际顶级会议之一；NeurIPS，全称神经信息处理系统大会，是机器学习和计算神经科学的国际会议，由 NIPS 基金会主办；国际计算机视觉会议（ICCV），由电气与电子工程师协会（IEEE）主办，被认为是计算机视觉领域的顶级会议之一，与 CVPR 和 ECCV 齐名；CVPR，即 IEEE 国际计算机视觉与模式识别会议，是世界头号顶级的计算机视觉会议；Neural Information Processing Systems Conference（NeurIPS），是机器学习和人工智能领域的重要会议之一；International Conference on Machine Learning（ICML），同样是机器学习领域的一项重要会议，与 NeurIPS 齐名；Association for Computational Linguistics（ACL），自然语言处理和计算语言学领域的顶级会议；International Conference on Computer Aided Design（ICCAD），计算机辅助设计领域的重要会议，关注硬件设计和 EDA（电子设计自动化）等；International Conference on Software Engineering（ICSE），软件工程领域的顶级会议，涵盖软件开发、维护、测试等方面；Symposium on Operating Systems Principles（SOSP），操作系统领域的重要会议，关注操作系统原理和设计；ACM SIGPLAN Conference on Programming Language Design and Implementation（PLDI），编程语言设计和实现领域的重要会议；ACM SIGGRAPH Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques，计算机图形学和交互技术领域的顶级会议；USENIX Security Symposium，计算机安全领域的重要会议，关注系统安全和网络安全。

在计算机领域，顶级会议的重要性不言而喻。对于研究者来说，能够在顶级会议上发表论文，不仅是对自己研究成果的认可，也是提升个人学术地位的重要途径。同时，顶级会议也为学术界和工业界提供了一个交流和合作的平台，促进了该领域的技术创新和发展。

二、计算机顶级会议的特点

1. 举办届数：一般顶级会议连续举办数十年，在业界形成广泛知名度。例如，CVPR（IEEE 国际计算机视觉与模式识别会议）、ICCV（国际计算机视觉会议）、ECCV（欧洲计算机视觉大会）都是计算机视觉领域的顶级会议，它们都有较长的举办历史。ICCV 通常每两年召开一次，2005 年曾在北京召开，ECCV 也是两年一次，而 CVPR 则是每年一次。这些会议在计算机视觉领域持续发挥着重要的引领作用，经过多年的发展，在业界积累了极高的声誉和广泛的影响力。
2. 参会人数：顶级会议参会人数众多，涵盖学术界和企业界人士，但也有领域较小、参会人数不多但成果优秀的会议。以 CVPR 为例，2019 年注册参会人数高达 9227 人，其中来自国内的参会人数就达到 1044 位。今年 6 月下旬的一次计算机视觉领域顶级会议，与会人数达到了 1.2 万。2019 年中国计算机大会（CNCC2019）共有 8000 多人参加，是有史以来参会人数最多的一届。而像一些特定领域的顶级会议，虽然参会人数可能相对较少，但成果同样优秀。比如机器人学院周易教授团队的两项科研成果被欧洲计算机视觉大会（ECCV 2024）录用，ECCV 虽然在参会人数上可能不及一些大型会议，但在计算机视觉领域的专业性和权威性不容小觑。
3. 录用率：牛会录用率在 20% 以下，部分会议的 oral 录用率是个位数。不过，录用率不能完全比较两个会议的好坏。顶级会议通常在 20% 左右或更低的录用率，有时能达到 10% 左右，更低的录用率为 7% 以下。如 CVPR 今年共提交了 11532 份论文，2719 篇被接收，录用率为 23.6%；ICML2024 共收到了 9473 篇论文投稿，其中 2610 篇论文被录用，录用率为 27.55%。而一些更专业的会议录用率更低，像计算机学院 TOP40 中的 A 类会议 ASPLOS、CCS、FAST、HPCA、ICSE、ISCA、OSDI、SIGCOMM、SIGIR、SIGMOD/PODS、SOSP、STOC、ATC、VEE、VLDB 等，录取率都非常低，很多只有 20% 左右甚至更低。
4. 业界名声：在业界有良好的声誉。计算机领域的顶级会议在业界的声誉极高，许多重要的技术突破和创新思想都是在这些会议上首次公布和讨论的。比如京东探索研究院首次亮相 CVPR 2021 赛事，就获得 2 个冠军、1 个季军的优异成绩，这充分体现了 CVPR 在业界的影响力。同时，像 ACM SIGGRAPH、IEEE CVPR 等会议能够迅速将最新的研究成果展现给世界，广泛受到学界、业界的重视和关注。此外，一些顶级会议还成为了理论计算机领域名列前茅的学术会议，如姚期智院士创办的 “理论计算机科学创新研讨会”（ITCS），把 “创新” 作为评价论文价值的首要因素，录用了很多包含新想法、新思想的论文，开创了后来的新研究方向。

三、CCF 分级及部分顶级会议推荐

1. CCF 分级介绍

CCF 将计算机方面各领域的期刊和会议分为 A、B、C 三级，A 类最优。这种分级方式为计算机领域的研究者提供了一个重要的参考标准，有助于他们选择合适的发表平台，展示自己的研究成果。

2. 人工智能领域

• 顶会：AAAI、IJCAI：AAAI 会议由人工智能促进协会主办，既注重理论，也注重应用，还会讨论对人工智能发展有着重要影响的社会、哲学、经济等话题。IJCAI 是一家非营利企业，致力于推动科学和教育的发展，其会议每两年举办一次，从 2016 年开始改为一年举办一次。
• 计算机视觉与自然语言处理细分方向：
• 计算机视觉顶级会议有 CVPR、ICCV、ECCV、NeurlPs、ICML、ICLR 等：CVPR 是 IEEE 国际计算机视觉与模式识别会议，一年一次，举办地从来没有出过美国，会议涵盖视觉中的统计学习、视频监控、物体、事件和场景的识别等内容。ICCV 是国际计算机视觉大会，通常每两年召开一次，会议收录论文内容包括底层视觉与感知、基于图像的建模等。ECCV 是欧洲计算机视觉国际会议，两年一次，全球范围录用论文数量有限，中国大陆的论文数量一般在 10 - 20 篇之间。NeurlPs 即神经信息处理系统大会，由 NIPS 基金会主办，固定在每年 12 月举行，是机器学习和计算神经科学领域的顶级会议。ICML 是国际机器学习大会，由 IMLS 国际机器学习协会支持，每年夏季举行。ICLR 由 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 牵头创办，是国际学习表征会议。
• 自然语言处理顶级会议有 ACL、NAACL、EMNLP：ACL 是国际计算语言学协会的年度会议，是自然语言处理和计算机语言学最顶尖的会议之一，被 CCF 认定为 A 类国际学术会议，涵盖语言分析、信息抽取、机器翻译与自动问答等范畴。NAACL 是 ACL 的北美分会，一般简称为 NAACL，HLT 是强调对人类语言技术的专注和重视。EMNLP 由 ACL 当中对语言数据和经验方法有特殊兴趣的团体主办，始于 1996 年。

3. 计算机图形学与图像处理

有顶级期刊和会议，如中国计算机学会推荐国际学术期刊（计算机图形学与多媒体）、顶级会议（A 类会议）。虽然没有具体列出相关会议名称，但可以推测在这个领域也有一些具有较高影响力的会议，如同计算机视觉和自然语言处理领域的顶级会议一样，这些会议汇聚了该领域的专家学者，展示最新的研究成果和技术进展。

4. 理论计算机科学领域

STOC、SODA、CAV、FOCS、LICS 等是顶级会议。

• STOC：是理论计算机科学领域最顶级的国际会议之一，在整个计算机科学领域享有崇高的声望，属于公认难度最高的会议之一。该会议由 ACM 算法和计算理论兴趣小组提供资助。
• SODA：由 ACM、工业与应用数学学会两大国际学术组织联合主办，与 STOC、FOCS 一起被公认为是算法领域的三大顶级学术会议，在整个计算机科学领域享有崇高的声望。
• CAV：致力于硬件和软件系统的计算机辅助形式化分析方法的理论和实践的进步，涵盖实用的验证工具以及实现这些工具所需的算法和技术。
• FOCS：是计算机科学领域最顶级的国际会议，在整个理论计算机科学领域享有崇高的声望，并被公认属于难度最高的会议之一，与 ACM 计算理论年会（STOC）并称理论计算机科学两大顶会。
• LICS：每年一届，是理论计算机科学领域最顶级的国际会议之一，成果代表着理论计算机科学的前沿，自 1986 年在剑桥大学首次举办至 2020 年，仅 9 篇签署国内第一单位的论文在 LICS 发表。

四、总结

计算机顶级会议在不同领域有不同的代表，其评判标准综合了举办届数、参会人数、录用率和业界名声等因素。了解这些顶级会议有助于研究者在学术道路上更好地发展。

计算机领域的顶级会议众多，每个领域都有其代表性的会议。从人工智能到计算机图形学，从理论计算机科学到软件工程等各个领域，顶级会议都在推动着该领域的技术进步和创新。

举办届数方面，如 CVPR、ICCV、ECCV 等计算机视觉领域的顶级会议，都有较长的举办历史，连续举办数十年，在业界形成了广泛的知名度。

参会人数也是衡量会议重要性的一个指标。一些大型的顶级会议参会人数众多，涵盖学术界和企业界人士；而一些领域较小的会议，虽然参会人数不多，但成果同样优秀。

录用率方面，牛会录用率在 20% 以下，部分会议的 oral 录用率是个位数。但录用率不能完全比较两个会议的好坏，不同领域的会议录用率会有所不同。

业界名声方面，顶级会议在业界有良好的声誉。许多重要的技术突破和创新思想都是在这些会议上首次公布和讨论的。

总之，计算机顶级会议在计算机领域中起着至关重要的作用。对于研究者来说，了解和参与这些顶级会议，不仅能够提升自己的学术水平和地位，还能够促进该领域的技术创新和发展。