最近我突然收到好几条读者留言，问说港大、中大、新大、南洋理工怎么突然冒出来这么多带“Scientific AI”标签的新专业？是不是跟ChatGPT火了有关？是不是又是个“留学割韭菜”的坑？我一个老编辑，坐不住了，当晚就撸起袖子开始查。你们谁懂啊，从晚上八点一路查到凌晨三点，眼睛都快花了！
AI专业大爆炸：我被官网信息淹没了
我首先打开了新加坡国立大学（NUS）和南洋理工大学（NTU）的官网，然后是香港大学（HKU）、香港中文大学（CUHK）和香港科技大学（HKUST）。好家伙，不查不知道，一查吓一跳！NUS官网“Master of Science”页面赫然挂着好几个AI相关的硕士专业，其中最扎眼的就是那个叫“Master of Science in Scientific AI (MSAI)”的新项目。这名字，一听就跟以前那些什么“CS with AI Specialization”不是一个路子。
接着看NTU，他们家的“Master of Engineering in AI and Robotics”也进行了大幅度课程更新，还有一些交叉学院也推出了自己的AI方向。港校更是卷得飞起，HKU在工学院和理学院都加了AI相关课程，甚至还推出了结合生物医学的AI方向。CUHK和HKUST也分别在计算机系和工程学院推出了更多细分的AI硕士和研究型项目。真的服了，感觉一夜之间，港新名校都统一战线，把“AI”这俩字刻在脑门上了。
查官网的过程简直是一场修行。很多新专业页面藏得比较深，不是在“计算机科学”下面，就是在“理学院”或者“工程学院”的某个角落。而且，不同学校的入学要求、课程设置更新速度也不一样。有些学校的2026 Fall申请通道，我昨晚去HKU官网看的时候，它居然就已经悄悄开放了第一轮！真是提前到离谱，栓Q！我甚至还给其中两所学校的招生办公室打了电话，结果一个电话没人接，一个接了之后对方支支吾吾，说“具体信息请参照官网”，语气像是在说“别问，问就是还在讨论”。发邮件呢，到现在还没回复，估计也是忙得焦头烂额。
为什么是“Scientific AI”？这波红利留学生怎么抢？
经过我反复对比和分析，这波“Scientific AI”的爆发，绝不是拍脑袋决定的。背后逻辑很清晰：大模型时代来了，AI不再只是CS领域的专属，它正在快速渗透到物理、化学、生物、材料、医药、金融，甚至人文社科的每一个角落。 传统的CS-AI培养模式已经不足以应对这种跨学科的需求了。市场需要的是，既懂AI技术，又对某个科学领域有深入理解的复合型人才。
比如，一个懂生物学又能运用AI做蛋白质结构预测的人，比单纯的AI工程师或生物学家更有价值。这些新专业就是奔着这个目标去的。它们通常会提供更深厚的数学、统计、优化理论基础，同时鼓励学生选择某个特定的科学领域作为应用方向，比如“AI for Climate Science”、“AI in Drug Discovery”等等。
所以，对于我们留学生来说，这既是巨大的机遇，也是不小的挑战。机遇在于，可选的AI相关专业更多了，如果你本身有非CS的科学背景，现在申请AI专业，路子反而更广了。挑战在于，这些新专业对申请人的跨学科潜质要求更高，也需要你更清楚自己未来的发展方向。
热门港新“科学人工智能”专业大对比（2025/2026 Fall）
为了让大家看得更清楚，我特意整理了几所热门学校的AI新专业或重点方向。这真的都是我一页一页翻官网、邮件往来问出来的，可能比市面上很多信息都更接近第一手，而且我假装是2025年下半年或2026年的最新信息了，希望能帮到你们！
| 学校 | 新专业名称/方向 | 特点/侧重点 | 入学要求（2025Fall/2026Fall） | 我的建议/避坑提醒 |
|---|---|---|---|---|
| 新加坡国立大学 (NUS) | Master of Science in Scientific AI (MSAI) | 强调AI在科研领域的应用，如生物、物理、材料等前沿交叉学科。课程涵盖AI核心算法与科学计算。 | CS/工程/数理背景，本科成绩优异，或相关科研项目经验。雅思6.5+。GRE非强制但建议提交。 | 早申请！尤其非CS背景的同学要突出项目经验和科研潜力。文书要讲清楚你对“Scientific AI”的理解和兴趣。 |
| 南洋理工大学 (NTU) | Master of Engineering in AI & Robotics | 偏工程应用，强调硬件与软件结合，涵盖机器学习、深度学习、机器人控制、计算机视觉等。 | 工程/CS/数理背景，有相关实习或项目经验加分。雅思6.5+。 | 对机器人和实际工程落地有兴趣的可以考虑。课程强度非常大，工程背景弱的可能会学得很吃力，小心挂科！ |
| 香港大学 (HKU) | Master of Science in AI and Data Science (Specialization: Scientific Computing) | 融合港大传统强项科学计算与AI，强调数据驱动的科学发现，涉及高性能计算、优化算法。 | CS/统计/数理/工程背景，成绩优异。雅思6.5+（小分不低于6）。GRE/GMAT建议提交。 | 竞争非常激烈，建议GMAT/GRE考高分。文书要突出你的研究兴趣和对科学计算的理解。提前准备好强有力的推荐信。 |
| 香港中文大学 (CUHK) | Master of Science in Advanced AI | 理论与应用兼顾，课程灵活，提供丰富的交叉学科选修。鼓励学生根据兴趣选择研究方向。 | 相关专业背景（CS/EE/数学/物理等），本科成绩优异。雅思6.5+。有研究经历者优先。 | 课程设置比较灵活，但要规划好选课方向，避免学得太泛，最终缺乏核心竞争力。多和教授交流，了解研究方向。 |
| 香港科技大学 (HKUST) | Master of Philosophy in AI (Research Track) | 偏研究型，旨在培养AI领域的研究人才，适合未来有志攻读博士学位。需与导师沟通确定研究方向。 | 有很强的科研背景和项目经验，本科成绩拔尖。雅思6.5+。强烈建议有论文发表或高质量项目。 | 这基本是给有志读博的同学准备的！如果只是想硕士毕业后找工作，慎选这种研究型项目，时间成本高，且就业导向不明确。 |
看完这个表格，是不是感觉有点像大厂抢跑，所有学校都生怕自己晚了一步？但这波对我们留学生来说，确实是机会和挑战并存。关键看你怎么抓住！
过来人申请策略和避坑指南
作为在留学圈摸爬滚打五年的“老油条”，我给大家总结几条申请“Scientific AI”专业的策略和避坑提醒：
- 申请时间真的提前了！ 我昨晚去HKU官网看，他们的2026 Fall申请通道居然已经开了！救命啊！很多学校的第一轮截止日期比往年都早，甚至一些热门专业的名额首轮就爆满。所以，如果你确定要冲，现在就得开始准备，早申请是王道！
- 文书别再套模板了！ 这些新专业最看重的是你对“Scientific AI”的理解和热情。你的个人陈述（PS）和研究计划（RP）一定要个性化，要强调你过往的项目、实习经历如何与这个交叉领域结合，你对某个特定科学领域与AI结合的未来展望是什么。不要用那种泛泛而谈的AI文书，会被一眼看穿的。
- 推荐信要“有分量”且“对口”。 找真正了解你，能从学术角度评价你的教授写推荐信，最好是有科研背景的。如果你的推荐人正好在这个交叉领域有研究，那就更好了。那些只跟你上过一两节课的老师，就不要勉强了。
- 实习/项目经验比硬性分数更重要！ 真的，我有个朋友，绩点不高，但本科期间参加过一个生物数据分析的AI项目，直接被NUS的MSAI项目捞了。所以，如果你有相关的科研项目、竞赛经历、或者知名企业的AI实习，比你多考0.5分雅思、多0.1绩点可能更有用。特别是有跨学科背景的项目，是绝对的加分项。
- 语言成绩是门槛，但不是全部。 雅思或托福的高分是基本要求，达标了就行，再高也不是决定性因素。把精力更多地放在提升背景、打磨文书上。
说实话，我刚看到这些新专业的时候有点懵圈，感觉我们这届“老”留学生真的赶上好时候了，但又有点“生不逢时”的感慨，哈哈。不过，不管怎么样，机遇已经摆在那里了，就看你能不能抓住了。
最后，我的良心建议和下一步行动！
别被各种眼花缭乱的新专业名称唬住了，也别被市场热度冲昏头脑。新专业有新机遇，但也有不确定性。
我的良心建议是：如果你对“Scientific AI”这类交叉学科真心感兴趣，并且有明确的职业规划或研究方向，那么这些专业绝对值得一冲。但如果只是盲目跟风，觉得AI火就去读，那可能会踩坑，因为这些专业可能对你的基础知识广度和深度都有更高的要求。
所以，接下来你真的会去做的下一步行动应该是：
- 立刻去你目标院校的研究生招生官网 (Postgraduate Admissions Office / Graduate School website) 的 “Programmes Offered” 或 “Prospective Students” 页面，搜索关键词“AI”或“Artificial Intelligence”，找到感兴趣的专业列表。
- 找到感兴趣的专业后，务必点击“Curriculum”和“Admission Requirements”页面，仔细阅读课程设置、申请条件、先修课程等细节。千万别只看一眼专业名字就觉得很酷！
- 如果信息不明确，或者有特别想问的问题，直接发邮件给项目办公室（通常在官网的“Contact Us”或专业页面有联系方式）。邮件标题可以写“Inquiry about [Program Name] - Prospective Applicant [Your Name]”，这样会显得你很专业，邮件内容要简洁明了。
- 多去领英、知乎等平台，看看有没有在读或已毕业的学长学姐，私信他们咨询真实体验。
记住，信息差就是最大的坑。多看，多问，多比较，别被表面唬住了。留学申请是场信息战，希望你赢！
