AI选校天花板！USNews官方排名来了

嗨，亲爱的lxs.net的家人们，我是你们的老朋友，小编一枚。

不知道你是不是也像我的学妹小A一样，最近正为了AI方向的选校焦头烂额。小A是个超级学霸，GPA、GRE、科研经历样样不落，目标直指美国AI顶尖名校。可真到了选校这一步，她彻底懵圈了。

她的Excel表格里密密麻麻列了三十多所学校，综合排名、CS专排、地理位置、学长学姐评价……各种信息像一团乱麻。A校的CS专排高，但似乎AI方向的教授不那么活跃；B校综排一般，但听说有个NLP大牛坐镇；C校在加州，阳光沙滩实习机会多，但据说卷到飞起。每天晚上，她都在各个论坛、官网和社交媒体之间反复横跳，感觉自己不是在申请，而是在做一场信息过载的“玄学研究”。

“学长，我真的头都大了，”小A在微信上跟我吐槽，“感觉看了个遍，又好像什么都没看懂。到底有没有一个排名，就是专门给我们搞AI的人看的啊？”

我当时只能安慰她，说AI发展太快，专门的官方排名的确很少。结果你猜怎么着？打脸来得太快就像龙卷风！US News，这个我们留学生最熟悉的“排名风向标”，竟然真的推出了全新的AI专业官方排名！

这简直就是给小A，以及千千万万和她一样迷茫的AI申请者们，送来的一盏指路明灯。所以今天，咱们不聊虚的，就带你把这个“AI选校天花板”榜单，从里到外扒个底朝天，让你清清楚楚、明明白白地找到你的Mr. Right School！

神仙打架：AI界的“四大天王”到底有多强？

打开最新的US News人工智能（Artificial Intelligence）专业排名，首先映入眼帘的就是四个并列第一的“王炸”组合：卡内基梅隆大学（CMU）、麻省理工学院（MIT）、斯坦福大学（Stanford University）和加州大学伯克利分校（UC Berkeley）。

这四所学校，可以说是AI领域的“创世神”。咱们简单聊聊，你就知道它们的“神力”在哪了。

卡内基梅隆大学（CMU）：AI界的“黄埔军校”

说到AI，CMU说自己是第二，估计没人敢称第一。它的计算机科学学院（SCS）是全世界最大的计算机学院之一，几乎所有计算机相关的细分方向都是顶级水平。AI在这里已经不是一个方向，而是一个深入到骨髓里的基因。值得一提的是，CMU拥有全球首个机器学习系的博士项目（Machine Learning Department），早在2002年就成立了。这是什么概念？当很多学校还在把机器学习当作CS下的一个课程时，CMU已经把它当成一个独立的学科来系统化培养人才了。这里的教授名单拉出来，几乎就是半部AI发展史。比如机器学习领域的Tom Mitchell，他的那本《机器学习》教材，是多少人的启蒙读物。申请CMU的AI相关项目，意味着你将沉浸在最纯粹、最前沿的学术氛围里。

麻省理工学院（MIT）：硬核科技的创新引擎

MIT给人的感觉就是“硬核”和“创新”。它的计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）是全球规模最大、最顶尖的实验室之一。从机器人技术到计算机视觉，再到自然语言处理，CSAIL的研究几乎无所不包。而且，MIT特别强调跨学科研究。比如，著名的MIT Media Lab，就是一个将技术、艺术与设计完美融合的地方。在这里读AI，你接触到的不仅仅是代码和算法，更可能是如何用AI来创作音乐、设计新型建筑，或者解决社会问题。2019年，MIT更是投入10亿美元，成立了新的施瓦茨曼计算学院（Schwarzman College of Computing），核心就是AI。这种级别的投入，全世界都找不出几家，足见其决心和实力。

斯坦福大学：硅谷的心脏，AI商业化的摇篮

如果说CMU和MIT是学术的象牙塔，那斯坦福就是连接学术与工业的完美桥梁。坐拥硅谷的地理优势，斯坦福的AI研究自带“落地”光环。斯坦福人工智能实验室（SAIL）培养了无数AI领域的大佬。虽然像吴恩达（Andrew Ng）、李飞飞这样的领军人物现在更多地活跃在工业界或非营利组织，但他们给斯坦福留下的学术遗产和人脉网络是无价的。在这里，你可能在课堂上听着教授讲最前沿的理论，出门右转就能在咖啡馆碰到一个正在改变世界的初创公司CEO。这种浓厚的创业氛围和丰富的业界资源，对于想在毕业后进入工业界，尤其是顶级科技公司的同学来说，吸引力是致命的。

加州大学伯克利分校（UC Berkeley）：自由精神与学术巅峰的结合

伯克利，以其自由、包容的学术精神而闻名。在AI领域，它同样是巨擘。伯克利人工智能研究实验室（BAIR）是其核心力量，尤其在强化学习（Reinforcement Learning）和机器人领域，可以说是执牛耳者。Pieter Abbeel、Sergey Levine等教授都是这个领域的顶级大牛。伯克利的研究风格非常开放，鼓励学生探索各种新奇的想法。而且作为一所公立大学，它的学生群体更多元，学费也相对“亲民”一些。如果你既渴望顶级的学术指导，又向往自由开放的校园文化，伯克利绝对是你的理想之选。

这“四大天王”，各有千秋，但共同点就是：强得没边，申请难度也高得离谱。对于大多数同学来说，把它们作为冲刺的梦想是完全OK的，但如果只盯着这四所，那路可就走窄了。

别只看综合！细分领域的“隐藏王者”才是宝藏

这次US News排名最最最贴心的地方，就是它还放出了几个关键细分领域的排名：机器学习（Machine Learning）、自然语言处理（NLP）、AI理论（Theory）等等。

这才是我们普通申请者最该关注的“藏宝图”！为什么这么说？因为很多学校虽然AI综合排名不是Top 4，但在某个特定领域却有着不输于、甚至超越“四大天王”的实力。精准定位这些学校，你的申请成功率会大大提高。

机器学习（Machine Learning）方向的“潜力股”

除了我们上面提到的四大，机器学习的榜单上还有几个闪亮的名字，比如：

• 佐治亚理工学院（Georgia Institute of Technology, GaTech）：在机器学习排名中高居第6。GaTech的计算机学院是出了名的“大”，招生规模相对较大，对于申请者来说是个好消息。它的机器学习中心（ML@GT）实力非常雄厚，拥有超过100名教职员工，研究方向覆盖了从理论到应用的方方面面。比如，他们的Dhabaleswar K. (DK) Panda教授团队在高性能计算和深度学习框架（如MPI）方面的研究就非常有名。对于想做底层系统优化的同学来说，这里简直是天堂。

• 华盛顿大学（University of Washington, UW）：机器学习排名第7。UW的Paul G. Allen计算机科学与工程学院是西海岸一颗璀璨的明珠。地理位置在西雅图，毗邻亚马逊和微软总部，实习和就业机会多到爆炸。UW在机器学习，尤其是与数据科学、统计学交叉的领域实力强劲。他们的教授Carlos Guestrin是图灵奖得主Geoffrey Hinton的学生，也是机器学习平台公司Turi的创始人（后被苹果收购），是学界和业界都响当当的人物。

自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）方向的“专家”

如果你想做NLP，那你的选校名单里必须有下面这两所：

• 华盛顿大学（University of Washington, UW）：没错，又是UW！它在NLP领域的排名甚至比机器学习还高，位列第5，与CMU并列。UW在NLP领域的研究历史悠久，实力超群。著名的艾伦人工智能研究所（AI2）就坐落在西雅图，与UW有着千丝万缕的联系。这里的Noah Smith教授是NLP领域的领军人物，他的研究组产出了大量顶级会议论文。想在西雅图搞NLP，UW绝对是首选。

• 约翰斯·霍普金斯大学（Johns Hopkins University, JHU）：JHU在NLP排名中位列第9。可能很多人对JHU的印象还停留在医学院，但它的计算机系，特别是人类语言技术卓越中心（Center of Excellence in Human Language Technology），是NLP领域的“圣地”之一。这里的教授，比如Jason Eisner，都是NLP理论和算法方面的顶级专家。JHU的研究氛围非常纯粹，如果你想静下心来，踏踏实实地做深入的NLP研究，JHU绝对是一个被低估的宝藏。

通过深挖这些细分排名，你会发现一个全新的世界。那些在综合排名和CS专排里看起来“平平无奇”的学校，很可能就在你的梦中领域里闪闪发光。这种“错位”的信息差，就是你精准择校、弯道超车的绝佳机会。

排名之外，你必须知道的“潜规则”

好了，榜单我们分析得差不多了。但小编必须摸着良心告诉你：排名，只是选校的第一步，甚至不是最重要的一步。

它就像一张旅游地图，告诉了你哪些城市是热门景点。但你到底要去哪个城市，住什么样的酒店，玩什么项目，还得看你自己的兴趣和预算。选校也是一个道理。

跟对人，比进对门更重要

对于读研，尤其是读博的同学来说，你的导师是谁，比你在哪所学校重要得多。一个好的导师，能给你提供充足的资源、前沿的课题和耐心的指导。一个不合拍的导师，即使在顶级名校，也可能让你的科研生涯痛苦不堪。

怎么找到合适的导师？很简单，用你搞科研的劲头去“研究”他们。去他们的个人主页，看他们的研究方向是不是你真正感兴趣的。去Google Scholar，把他最近三年的论文都翻出来读一读，看看他们的研究风格你是否喜欢。甚至可以鼓起勇气，给你心仪的教授发一封言辞恳切的“套磁信”，介绍你自己，并表达你对他们研究的兴趣。这个过程，远比盯着排名数字有意义。

实验室文化和资金，决定你的生活质量

每个实验室（Lab）都有自己独特的文化。有的Lab像一个大家庭，大家互帮互助，每周都有Group Meeting和Social活动；有的Lab则更像“单打独斗”，每个人都埋头做自己的项目。没有绝对的好坏，关键看你适合哪种。这些信息怎么来？最好的渠道就是联系那个实验室的学长学姐，他们的一手信息比任何官方介绍都真实。

资金同样重要。一个资金充足的实验室，意味着你可以用上最好的设备，可以毫无顾虑地去参加世界各地的顶级会议。这也是需要你提前去了解的。

地理位置，是隐形的就业Buff

最后再唠叨一句地理位置。对于想在美国就业的同学，这一点真的太重要了。加州有硅谷，西雅图有亚马逊微软，纽约有华尔街和大量的科技公司。身处这些科技中心，意味着你会有更多的实习机会、更广的人脉网络，甚至在找工作时，面试都会方便很多。比如，在斯坦福或者伯克利，你可能走在校园里就能碰到Google的招聘官。这种近水楼台的优势，是中西部地区的学校无法比拟的。

说了这么多，其实核心就一句话：选校是个技术活，更是个良心活，你得对自己负责。

US News的AI排名，无疑是一个超级给力的工具，它帮你把茫茫大海里的珍珠都筛选了出来。但最终哪一颗最适合你，需要你亲自去打磨、去感受。

别再当那个被Excel表格困住的小A了。用好这份新榜单，把它当作你的起点，然后勇敢地去探索、去联系、去找到那个能让你在未来几年里，满怀热情投入研究的“the one”。

选校就像谈恋爱，排名和条件是参考，但最终让你下定决心的，一定是那个让你心动的方向和导师。祝你好运，未来的AI大神！