AI时代，未来城市需要怎样的跨学科人才？｜智慧城市科技与应用理学硕士2027/28学年申请开放

AI的下一个重要应用场景

可能就在我们每天生活的城市里

从自动驾驶、智慧交通、智慧物流，到数字孪生、智慧医疗、智慧能源与低空经济，人工智能与数据技术正在不断改变城市的运行方式。

当城市变得越来越智能，未来需要的，也不仅仅是“会用AI”的人。

真正重要的，是能够理解现实城市问题、分析数据、运用人工智能技术，并推动解决方案落地的跨学科人才。

如果你希望进入人工智能、数据科学与城市科学的交叉领域，或者正在寻找一个能够连接技术、城市与实际应用的硕士项目，智慧城市科技与应用理学硕士（Master of Science in Smart City Technologies and Applications, MScSCTA）提供了一条值得关注的学习路径。

30 秒看懂智慧城市科技与应用理学硕士

• 🎓 1 年全日制硕士课程
• 📚 30 学分
• 🌐 英语授课
• 🤖 AI × 数据科学 × 智慧城市
• 🌱 欢迎不同学科背景申请，包括非 STEM 背景
• 💻 设有计算机或统计基础预修课程帮助学生顺利衔接
• 🏙️ 覆盖智慧交通、智慧物流、智慧医疗、智慧能源、低空经济、城市规划等应用领域
• 🛠️ 设有 Smart City Project，将知识应用于实际问题
• 🔄 采用滚动式申请

如果你正在考虑从传统专业进一步拓展至 AI、数据、科技应用或智慧城市领域，MScSCTA 尤其值得进一步了解。

为什么现在值得学习智慧城市？

智慧城市并不是某一项单独的技术。

它连接了城市发展、人工智能、数据分析、物联网、工程技术、空间分析与社会治理等多个领域。随着城市系统不断数字化，越来越多现实挑战需要借助数据与科技寻找新的解决思路。例如：

🚗 交通拥堵与出行效率

如何利用城市数据改善交通流量、公共交通及出行体验？

📦 物流配送优化

如何利用AI及优化技术改善配送路线与城市物流效率？

⚡ 能源管理

如何通过数据分析与预测，更有效地配置及使用城市能源？

🏥 医疗与健康

如何利用城市与人口数据支持医疗资源配置与服务规划？

🏙️ 城市数字化治理

数字孪生、IoT及城市数据如何帮助我们理解和管理复杂的城市系统？

🚁 低空经济与无人机应用

随着无人机及相关产业发展，如何规划及优化新型城市空中应用场景？

这也正是智慧城市的价值所在：将不同领域的知识连接起来，以更系统的视角理解城市，并探索科技如何回应不断变化的城市需求。

不只是学 AI，而是学习如何把AI 用到真实世界

今天，掌握一个 AI 工具并不困难。

但从“会使用工具”到“能够解决真实问题”，中间还有很长一段距离。

真正重要的是知道：

• 什么时候应该用 AI？
• 面对现实问题，应该选择什么模型和方法？
• 数据是否足以支持判断？
• 技术方案如何与城市、企业及社会需求结合？
• AI 的公平、隐私、安全及治理问题应该如何处理？

因此，MScSCTA 的学习并不止于掌握某一种工具或技术，而是进一步培养学生的分析、判断与跨学科应用能力。

通过人工智能、数据科学、运筹与优化、城市科学等领域的学习，学生可以从不同角度理解现实问题，并逐步建立将技术知识转化为实际应用的能力。

非计算机本科，也可以学习智慧城市？

可以。MScSCTA 本身就是一个跨学科项目。

项目欢迎来自不同本科专业的申请人，包括但不限于：

• 城市规划
• 地理信息
• 土木工程
• 计算机科学
• 商科管理
• 经济金融
• 社会科学

重点不一定是你的本科专业是否完全“对口”，而是：

＂你是否希望学习如何利用数据与技术解决真实的城市问题。＂

对于本科并非计算机、数据科学或统计相关专业的学生，转向AI与数据领域时，一个常见顾虑就是：

“我没有编程基础，能跟得上吗？”

针对缺乏计算机或统计基础的学生，项目设有相关预修课程帮助学生逐步建立正式课程所需的基础知识：

• Introduction to Computing
• Introduction to Statistics

这意味着，如果你来自商科、社会科学、城市规划或其他非 STEM 专业，不需要因为自己的本科背景，就立即排除智慧城市这一方向。你更应该问自己：

＂我愿不愿意建立新的数据与技术能力？"

一年时间，你将重点建立哪些能力？

MScSCTA 希望培养的，并不只是技术工具的使用者。

项目希望学生能够发现城市问题、运用数据与AI寻找答案，并把技术转化为现实解决方案。

完成课程后，学生将逐步建立以下几方面能力：

01｜理解城市问题

从交通、物流、医疗、能源及城市规划等复杂场景中，

识别真正需要解决的问题。

02｜用数据寻找答案

运用数据分析、机器学习、优化及空间与时序分析等方法理解复杂城市系统。

03｜把AI应用到真实场景

学习如何将人工智能与优化方法应用于交通、能源、自动驾驶及低空经济等城市应用场景。

04｜建立数据驱动解决方案

融合AI、数据分析、物联网及城市规划等知识，设计数据驱动的解决方案。

05｜掌握实践工具

学习使用包括 Python、GIS 及数字孪生等工具进行建模、分析及方案开发。

06｜从“会用工具”进阶到“会选择方法”

面对现实挑战时，能够界定问题、比较不同方法，并根据实际情况选择合适的技术及解决方案。

07｜理解负责任的AI

除了“技术能不能做到”，进一步思考：

隐私｜安全｜公平｜算法偏见｜AI治理

等技术走向现实应用时无法回避的问题。

08｜把技术方案讲清楚、做出来

通过课程及 Smart City Project（智慧城市项目），培养方案设计、表达及跨学科团队协作能力。

理论与实践并重：把课堂知识带到现实问题中

智慧城市并不是只靠课堂理论就能够理解的领域。

因此，MScSCTA 强调技术知识与实际应用之间的结合。

课程除了帮助学生理解：

• 人工智能
• 数据分析
• 运筹与优化
• 城市科学
• 智慧城市系统

等相关理论，也通过案例教学、实践课程及毕业项目，引导学生将所学知识进一步应用于实际问题。

项目重点关注多个智慧城市应用领域，包括：

智慧交通｜智慧物流｜智慧医疗与健康｜智慧能源｜低空经济｜城市规划与空间分析

学生不仅需要回答：

＂这个技术是什么？＂

更需要进一步思考：

＂它到底能够解决什么问题？＂

＂在什么条件下应该使用？＂

＂怎样才能把技术真正应用起来？＂

MScSCTA 到底学什么？

MScSCTA 为 30 学分制硕士课程。

学生须修读 7 门必修课程，共 21 学分，并从选修课程中选择 3 门，共 9 学分。

如果单看课程名称可能比较抽象，可以从＂你希望建立什么能力＂来理解。

必修课程：建立智慧城市的核心能力

1. AI基础

Foundation of Artificial Intelligence｜人工智能概论

建立人工智能相关基础，理解AI技术及其应用。

2. 优化与科学决策

Operational Research｜运筹学

学习如何运用定量及优化方法支持复杂系统中的决策。

3. 理解智慧城市

Introduction to Smart Cities｜智慧城市概论

从跨学科角度认识智慧城市的发展、系统及主要应用领域。

4. 城市数据分析

Urban Data Science and Analytics｜城市数据科学与分析

学习如何利用城市数据进行分析，并从数据中发现规律及支持决策。

5. 智慧系统与连接

Smart Connectivity and Fusion｜智慧互联与融合

理解智慧城市环境中的连接、数据及系统融合。

6. 城市物流应用

Smart Logistics｜智慧物流

探索数据、技术与优化方法在现代物流及城市配送中的应用。

7. 综合实践

Smart City Project｜智慧城市项目

综合课程所学知识，通过项目实践进一步训练解决现实问题的能力。

选修课程：进一步建立自己的发展方向

除了必修课程之外，学生亦可根据自己的学习兴趣及职业规划选择相关选修课程。

选修方向主要涵盖：

🤖 人工智能与数据驱动应用

📊 数据分析与可视化决策

💡 创意设计与智慧城市创新

学生可以在共同的智慧城市知识基础之上，根据自己的本科背景、能力及未来发展方向形成不同的学习组合。

毕业之后，可以探索哪些方向？

智慧城市并不对应一个单一职业。

它的特点恰恰在于连接多个正在快速数字化的行业，包括人工智能、数据分析、交通、物流、城市规划、医疗、能源及可持续发展等。

根据学生原有专业、技术能力及职业兴趣，毕业后可探索的方向包括：

AI 与数据分析

• 数据分析
• 城市数据分析
• 商业智能
• AI 应用相关工作

智慧交通与智慧出行

• 交通数据分析
• 智慧交通
• 智慧出行
• 交通科技相关项目

智慧物流与供应链科技

• 物流优化
• 供应链数据分析
• 智慧物流
• 科技驱动的物流解决方案

城市科技与空间分析

• GIS 与空间数据分析
• 城市计算
• 数字孪生相关应用
• 智慧城市解决方案

低空经济与新兴科技

• 无人机相关应用
• 低空经济相关科技项目
• 新型城市交通及运营分析

科技咨询与数字化转型

• 科技咨询
• 数字化转型
• 智慧城市相关项目
• 科技创新及项目管理

需要注意的是，硕士专业并不等同于特定职业的就业保证。不同学生的实际职业发展，将受到本科背景、技术能力、实习及项目经历、个人职业规划及就业市场情况等因素影响。

因此，选择 MScSCTA 时，与其只问：

＂读完可以找什么工作？＂

不妨也思考：

＂这个项目能够帮我建立哪些未来不同岗位都能够使用的能力？＂

为什么选择香港岭南大学？

香港八所 UGC 资助大学之一

岭南大学是香港八所大学教育资助委员会（UGC）资助大学之一，拥有悠久的学术传统，并积极推动数字时代的文理融合教育。

对于智慧城市这种同时连接科技、城市与社会的领域而言，跨学科学习尤其重要。

数据科学学院的跨学科环境

岭南大学数据科学学院汇聚来自人工智能、数据科学、优化、城市计算等不同研究领域的学者。

不同研究方向的结合，为学生理解AI与城市科技的交叉应用提供跨学科学习环境。

香港 × 粤港澳大湾区智慧城市环境

学习智慧城市，一个重要问题是：在哪里学？

香港本身就是一个人口密集、交通系统复杂、高度数字化的国际城市，同时连接粤港澳大湾区。

交通、物流、金融、医疗、城市管理、跨境流动、科技创新及低空经济等领域，都为理解智慧城市发展提供了丰富的现实背景。

学生可以通过香港及粤港澳大湾区的发展环境，进一步理解智慧城市技术在不同城市及产业场景中的实际应用。

2027/28 学年申请现已开放

如果你已经开始规划 2027 年的硕士申请，以下信息建议直接收藏。

MScSCTA 申请信息一览

🎓 学制 - 1 年全日制（最长可于 3 年内完成）

🌐 授课语言 - 英语

📚 学分 - 30 学分

💰 学费 - HK$293,000（有待岭南大学教务会批准）

🏆 奖学金 - 项目设有奖学金，并根据学生学业表现择优发放。所有获录取学生将自动纳入奖学金评选，无需额外申请。

谁可以申请？

申请人须持有认可的学士学位。

MScSCTA 欢迎不同学科背景人士申请，包括非 STEM 学科毕业生。

因此，如果你的本科是：

• 城市规划
• GIS
• 土木工程
• 计算机
• 商科
• 金融
• 经济
• 社会科学
• 其他相关专业

都可以结合自己的学术背景及职业目标进一步了解项目。

英语语言要求

申请人如毕业于非英语授课院校，须满足项目规定的英语语言要求。包括：

IELTS：6.0 或以上

TOEFL iBT：4 分／79 分* 或以上

CET-6：450 分或以上，并具口语能力

同等英语能力将作个别评估。请申请人在正式申请前，以岭南大学公布的 2027 / 28 学年最新官方招生要求为准，并特别留意不同考试日期所对应的成绩要求。

* 2026 年 1 月 20 日及之前参加的 TOEFL iBT 考试

滚动式申请是什么意思？

MScSCTA 采用滚动式申请审核。

简单来说，申请并不是等到最终截止日期之后才统一处理。申请材料将滚动审核，并陆续安排面试。

因此，如果你已经符合申请资格，而且成绩单、英语成绩、个人陈述及推荐信等主要材料已经准备好，通常没有必要刻意等到最后截止日期才提交。

重要申请日期

📅 第一轮申请截止：2027 年 4 月 30 日

📅 最终申请截止：2027 年 6 月 30 日

有意申请的同学建议提前规划材料，并留意官方公布的最新申请安排。

申请前，要准备哪些材料？

建议提前准备：

1. 身份证件或护照复印件
2. 官方成绩单
3. 学位证书
4. 英语成绩
5. 个人陈述这也是申请中非常值得认真准备的一项材料。除了介绍自己，更重要的是回答：- 为什么希望学习智慧城市？- 你原来的专业背景，与 MScSCTA 有什么连接？- MScSCTA 能够如何帮助你实现下一阶段的学习或职业目标？
6. 2 封推荐信- 完成线上申请后，系统将向推荐人发送邀请邮件，由推荐人通过线上推荐报告平台提交推荐报告。

这个项目适合你吗？

在决定申请之前，可以先做一个简单的自我检查。

如果以下描述与你的想法相近，MScSCTA 可能值得进入你的硕士申请清单：

✅ 我希望进入 AI、数据科学或城市科技相关领域

✅ 我对智慧交通、智慧物流、低空经济、数字孪生、能源或智慧医疗感兴趣

✅ 我喜欢技术，但比起只研究算法，我更关心技术怎样解决现实问题

✅ 我的本科不是计算机专业，但希望建立数据与AI能力

✅ 我希望通过一年制硕士进行跨学科能力升级

✅ 我希望同时学习 AI、数据科学、优化方法及智慧城市应用

✅ 我希望未来有更多跨行业的发展可能，而不是局限于一个非常单一的专业方向

如果其中多项都符合你的情况，那么你真正需要思考的问题可能已经不是：

＂我的本科是不是智慧城市专业？＂

而是：

＂我希望未来成为只熟悉一个领域的人，还是能够连接技术、数据与真实问题的人？＂

开启你的智慧城市之路

AI × DATA SCIENCE × SMART CITY

AI 时代，需要改变的不只是技术。

城市如何移动、如何配送、如何使用能源、如何提供医疗服务、如何规划空间，甚至城市上空的低空经济如何发展，都正在出现新的可能。

而这些变化背后，需要既能够理解技术，也能够理解现实问题的人。

MScSCTA 融合人工智能、数据科学与智慧城市应用，帮助学生建立面向未来城市发展的跨学科知识、技术视野与实践能力。

无论你来自计算机、工程、城市规划、GIS，还是商科、经济、金融或社会科学背景，都可以重新思考一个问题：

＂AI 与数据技术，可以如何与我的原有专业结合，创造新的职业可能？＂

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