加拿大CS天花板，多大到底有多强？

记得去年秋天，我拉着一个刚从国内飞来多伦多、准备读12年级的朋友吃饭。小伙子意气风发，眼睛里全是光，跟我聊起他的梦校清单，排名第一的赫然就是多伦多大学的计算机科学（Computer Science，简称CS）。

“学长，多大CS是不是真的像传说中那么神？加拿大第一，AI教父的大本营，毕业就能进Google？”他一口气问了三个问题，语气里充满了向往和一丝丝不确定。

我笑了笑，没直接回答。我指着窗外不远处，那座在夕阳下泛着光的罗伯茨图书馆（Robarts Library），跟他说：“你看那儿，我们管它叫‘孔雀’或‘堡垒’。每到期末，里面灯火通明，挤满了通宵刷夜的学生。那些未来可能改变世界的CS大神们，此刻可能正为了一份project的deadline、一个难缠的bug，或者是一个能决定他们能否进入CS专业的超高GPA，熬得双眼通红。”

这个场景，可能比任何华丽的辞藻都能更好地回答他的问题。多大CS，是神坛，也是“炼狱”。它头顶光环，也遍布荆棘。今天，咱们就来当一回“扒皮”小编，好好聊聊这个被誉为“加拿大CS天花板”的专业，到底有多强，又到底有多“虐”。

AI的“耶路撒冷”，教父光环有多亮？

聊多大CS，绕不开一个名字——杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）。这位被誉为“人工智能教父”的图灵奖得主，就是多大CS最闪亮的那张名片。可以说，我们今天能用上ChatGPT，能玩上AI绘画，都离不开他几十年前在多大实验室里奠定的深度学习理论基础。

Hinton老爷子有多牛？这么说吧，2012年，他和他的两个学生（其中一位就是OpenAI的联合创始人兼前首席科学家Ilya Sutskever）用一个叫AlexNet的神经网络模型，在一场全球性的图像识别大赛（ImageNet）中，以碾压性的优势夺冠，直接开启了我们今天所处的这个AI大爆炸时代。而这个改变世界的模型，就诞生在多大。

这不仅仅是一个历史故事。Hinton的存在，像一块巨大的磁铁，把全世界最顶尖的AI人才和资源都吸引到了多伦多。2017年，在他的牵头下，Vector Institute（向量学院）在多伦多市中心成立。这个机构可不简单，它由加拿大联邦政府、安大略省政府和一众科技巨头（比如Google、NVIDIA、Shopify）共同资助，目标就是要把多伦多打造成全球AI研究的中心。而Vector Institute的首席科学顾问，就是Hinton，核心成员也几乎全是多大的教授。

这意味着什么？意味着你在多大读CS，尤其是在AI/ML（机器学习）方向，你接触到的教授可能就是定义这个领域的大神。你上的课，用的教材，可能就是他们亲手写的。你参与的本科生研究项目（Undergraduate Research），合作的导师可能就是某个主流AI模型的提出者。比如多大著名的教授David Duvenaud，他在神经网络和概率建模领域的研究成果，是很多AI从业者必读的经典。

这种“身处宇宙中心”的感觉，是其他学校很难给你的。之前有个在多大读AI方向的博士学姐分享，说她有一次在系里的咖啡厅排队，前面站着的就是Hinton本人，老爷子还回头跟她聊了几句关于神经网络梯度消失的问题。这种“出门遇见神”的日常，就是多大CS的魅力之一。

这种学术氛围也直接转化为了产业优势。Google在多伦多设立了重要的AI研究中心，就是看中了Hinton和多大这块宝地。许多顶尖AI公司的核心研发团队，都有浓厚的多大背景。比如自动驾驶独角兽Waabi，其创始人兼CEO Raquel Urtasun，就是多大CS的教授，也是Uber ATG（自动驾驶部门）的前首席科学家。她创办公司，带走了一批自己的得意门生，直接在多伦多组建了世界级的研发团队。

排名不是唯一，但它真的能说明问题

空有名气还不够，我们得看实打实的数据。在各种世界大学排名里，多大CS常年稳坐加拿大第一的宝座，并且是唯一能和世界顶级名校掰手腕的加拿大选手。

让我们来看几组最新的数据（以2023-2024年的排名为参考）：

• QS世界大学学科排名（2024）：多伦多大学的计算机科学与信息系统排在全球第10位。这是什么概念？这意味着它和普林斯顿、康奈尔、UCLA这些如雷贯耳的美国顶尖名校在同一梯队，是Top 10里唯二的非美国、非英国高校（另一所是苏黎世联邦理工）。

• U.S. News世界大学学科排名（2023）：在计算机科学领域，多大位列全球第11。这个排名同样力压了众多藤校。

• CSRankings.org：这个网站的排名更受业内人士认可，因为它完全基于顶尖学术会议的论文发表数量，直接反映了一个学校的科研活跃度和影响力。在2019-2024这个周期里，如果我们将范围设定在人工智能（Artificial Intelligence）这个大类下，多伦多大学在全球排到了第8位。如果再细分到机器学习（Machine Learning）这个核心领域，多大更是高居全球第6！排在它前面的，只有卡内基梅隆大学（CMU）、清华大学、斯坦福、MIT和UC伯克利这些“神仙”学校。

数据是冰冷的，但它告诉我们一个事实：多大CS的学术实力，尤其是在AI、机器学习、计算机视觉、自然语言处理这些前沿阵地，是实打实的世界顶级。你在这里受到的学术训练，其深度和广度，是完全对标全球最高标准的。

我认识一个从多大CS本科毕业后，直接去了斯坦福读博的学霸。他告诉我，刚去斯坦福的时候，他还有点担心自己跟不上，毕竟身边全是来自清华、MIT的顶尖高手。但上了几节核心课程后，他发现多大教的那些硬核数学基础和算法理论，让他无缝衔接，甚至在某些理论推导上比一些同学理解得更快。他说：“多大本科的课程，尤其是那些理论课，真的是在为你未来几十年的职业生涯打基础，而不是只教你怎么用个框架写代码。”

想进CS？欢迎来到“饥饿游戏”

看到这里，你是不是已经热血沸腾，准备把多大CS作为自己的终极目标了？先别急，我们得聊聊硬币的另一面——想在多大顺利读上CS，可比申请进去要难得多。

这就不得不提多大一个曾经让无数学生闻风丧胆的制度——POSt（Program of Subject）。

在过去很多年里，大部分学生在申请时，并不是直接被CS专业录取的，而是进入了一个叫“计算机科学录取类别”（Computer Science Admission Category）的大池子里。进校后，所有人都得上两门地狱难度的基础课：CSC148（计算机科学入门）和CSC165（计算机科学的数学概念）。

你的期末成绩不是过了就行，而是要和成百上千的同伴一起“内卷”。学校每年会根据CS专业的名额，划定一个分数线。只有这两门课的平均分超过这个线，你才能在第二年正式进入CS专业。这个分数线有多恐怖？在竞争最激烈的那几年，据说平均分要达到85甚至90分以上才保险。这意味着，你在两门以严苛著称的课程里，都必须拿到A或者A+的成绩。

无数学生在第一年拼得头破血流，就是为了拿到这张进入CS专业的门票。Reddit的r/UofT论坛上，每年都有大量关于POSt的“血泪史”：有人因为CSC165一道逻辑证明题没想出来，与CS专业失之交臂；有人为了刷分，甚至会选择退掉课程，下一年重修，承受着巨大的心理和经济压力。

不过，好消息是，多大也意识到了这个制度的残酷性。从2020年秋季入学的学生开始，圣乔治主校区（UTSG）的文理学院进行了改革。现在，大部分学生在申请时就可以直接被CS专业录取（Direct Admission）。这意味着，只要你能保持一个还不错的GPA（比如CGPA 2.0以上）并且完成必修课程，就能保证进入CS专业，不用再参与那种惨烈的“饥饿游戏”了。

但是！别高兴得太早。这个“直接录取”的名额极其有限，竞争压力直接前置到了高中申请阶段。这意味着你需要有近乎完美的12年级成绩（平均分95%+是家常便饭）、亮眼的竞赛背景（比如CCC加拿大计算机竞赛）和出色的文书。对于国际生来说，这个门槛更是高得吓人。

那没被直接录取的学生怎么办？依然有机会。你可以先进入数学与物理科学（Mathematical & Physical Sciences）等其他录取类别，然后在大一修读CSC148和CSC165，再去竞争那为数不多的剩余名额。只不过，这条路的难度，比以前的POSt有过之而无不及，因为名额更少了，分数线自然水涨船高。

一个去年通过这条路“挤”进CS的朋友跟我形容，他大一那一年基本没有社交，不是在图书馆，就是在去图书馆的路上。他戏称自己是在用“生命在卷GPA”。所以，选择多大CS，你不仅要有聪明的头脑，更要有一颗强大的心脏和超强的抗压能力。

毕业生的“黄金履历”，通往硅谷的直通车？

熬过了四年（甚至五年）的艰苦学习，那么多大CS的毕业证，含金量到底有多高？它能成为你通往硅谷大厂的“黄金门票”吗？

答案在很大程度上是：YES。

多大CS的毕业生，在北美科技圈的认可度极高。这不仅仅是因为学校的名气，更是因为业界普遍认为，能从多大CS这种高强度、重理论的环境里杀出来的学生，基本功都异常扎实。他们不仅会写代码，更懂得代码背后的数学原理和算法逻辑。

我们来看看领英（LinkedIn）上的数据。如果你搜索“Google”的员工，并筛选毕业院校为“University of Toronto”，你会找到超过3000名校友。在“Microsoft”，这个数字超过5000。在“Amazon”，更是接近6000人。当然，这包含了所有专业的校友，但其中CS毕业生的比例是相当可观的。

尤其是在那些技术壁垒最高的岗位，比如AI研究员、机器学习工程师、编译器工程师等，多大校友的身影更是随处可见。Google多伦多办公室的Google Brain团队，Meta在西雅图的AI研究院，NVIDIA的核心GPU架构团队……这些地方几乎可以算是多大CS毕业生的“分校区”。

薪资方面也同样可观。根据多伦多大学工程学院（应用科学与工程学院，CS专业也在此学院下设有工程方向）2022年的毕业报告，计算机工程专业（与CS课程高度重合）的毕业生平均起薪达到了10.4万加元（约合7.6万美元）。但这只是平均数，并且主要统计的是在加拿大工作的薪资。一旦把目光投向美国，这个数字会发生质变。

在留学生常逛的“一亩三分地”论坛上，每年都有大量多大CS的毕业生分享他们在美国找工作（俗称“上岸”）的经历。拿到Google、Meta、Apple等公司L3/E3级别（应届生岗）的offer，总包（薪水+股票+奖金）达到20万美元以上，是非常普遍的现象。对于那些有出色研究经历、能拿到研究员或更高阶职位的博士毕业生，起薪更是能轻松突破30万美元。

一位2021年毕业的学长，本科期间就在一位知名教授的实验室里做图形学（Graphics）相关的研究，发过一篇顶会论文。毕业时，他同时收到了NVIDIA、Pixar（皮克斯动画）和一家硅谷游戏引擎公司的offer，最终选择了NVIDIA，起薪总包接近25万美元。他说：“面试官对我简历上那个研究项目非常感兴趣，几乎一半的面试时间都在聊这个。多大给你的不仅仅是课程，更是这些能让你在求职时脱颖而出的宝贵机会。”

除了去大厂，多伦多本地蓬勃发展的科技生态也为毕业生提供了大量机会。多伦多-滑铁卢科创走廊被誉为“北方硅谷”，这里有加拿大电商巨头Shopify，有无数专注于AI、金融科技、生物医疗的初创公司。选择留在多伦多，你既可以享受不输于美国大城市的工作机会，又能拥有更舒适宜居的生活环境和更友好的移民政策。

那么，这块“天花板”，你到底要不要冲？

说了这么多，我们把多大CS的形象拼凑得差不多了：它有世界顶级的学术声誉，尤其是在AI领域一骑绝尘；它有残酷的内部竞争，逼着你成为最优秀的那一小撮人；它也有着金光闪闪的毕业前景，是通往全球顶尖科技公司的快车道。

那么，回到我们最初的问题：这所学校适合你吗？

我觉得，这个问题没有标准答案。在做决定前，你最好问问自己几个问题：

你是一个热爱挑战、享受在高压下成长的人吗？多大的学习强度和竞争压力是实实在在的，如果你更喜欢一个节奏舒缓、氛围轻松的学习环境，这里可能会让你感到窒息。

你对计算机科学的理论和数学基础有发自内心的热爱吗？多大的课程非常硬核，充满了大量的数学推导和理论证明。如果你只是想学点编程技术、找份好工作，那么这种“学院派”的培养方式可能会让你觉得枯燥和痛苦。相比之下，滑铁卢大学（University of Waterloo）以其无敌的Co-op（带薪实习）项目著称，更侧重于实践和就业，或许是另一种更好的选择。

你是否对学术研究抱有热情？如果你梦想着未来在AI、算法等领域做出开创性的工作，那么恭喜你，多大绝对是你的天堂。这里的教授、实验室和研究机会，能为你提供一个最高水平的平台。

说到底，选择学校就像谈恋爱，没有最好的，只有最合适的。多大CS这块“天花板”虽然高，虽然耀眼，但它并不适合所有人。它像一个严厉而强大的导师，能把你逼成绝世高手，也可能让你遍体鳞伤。

所以，别光听那些“天花板”的传说。花点时间，去看看它的课程设置，去YouTube上找找学生分享的Vlog，去Reddit上潜潜水，感受一下那里的真实气息。然后，诚实地问问自己的内心：这真的是我想要的大学生活吗？

想清楚了，再全力以赴去冲刺，那才是对自己最大的负责。毕竟，未来的路，终究要靠你自己一步一步走出来。