文 | 指南者研究院首席研究员 马纯凝

港校最近的 " 明争暗斗 " 不算少，甚至低调的港城也开始崭露头角。

前脚在 QS 亚洲大学中打败港科拿下港三，后脚又上了软科世界一流学科中图书情报科学的第一名。更值得一提的是，在计算机科学与工程学科里力压港科、港大、港理，坐稳港校第一的宝座。

作为行业风口，计算机专业一度因为高薪和就业前景成为留学热门项目，甚至出现了 " 全民转码 " 的趋势。

即使这两年互联网大厂裁员不断，出现了不少劝退的声音，但仍有数不清的新人前仆后继地涌入这条赛道。

从指南者留学 24 Fall 非美地区申请数据看，计算机类项目申请数量占全部理工科的 26.8%，与电气电子类并称双雄，遥遥领先于其他专业。目前正在申请中的 25 Fall，截至 10 月底，这一比例已经提升到 32.8%。

这种持续的吸引力，主要来自于计算机专业在就业市场的广泛需求和高流动性，这使得它在经济不确定性增强的大环境中，成为很多留学生的首选方向。

随着 AI 技术的发展，如今计算机类项目又出现了哪些新花样？如何判断自己是否适合转码？又有哪些容易上岸的项目呢？下面就为大家一一解答。

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港新项目还在上新

项目设置

近期，新加坡政府政府提出，计划在接下来 3 年到 5 年内培养多1 万名人工智能专才，约七成是新加坡公民和永久居民，毕业生和中途转业者约各占一半。

就业市场对计算机专业人才的 " 胃口 " 增加，教育一端也是快速响应。中国香港和新加坡高校也纷纷增开新项目，比如 25 Fall 香港中文大学将新开机器人学、人工智能，香港科技大学增设人工智能，新加坡国立大学新开人工智能与创新等等。

这些新开专业的录取、就业、口碑等方面尚待观察，各校已经较为成熟的计算机类项目就已经被扎堆挤爆，申请门槛逐渐抬高。

以下是对各校计算机类常申项目的盘点，并将针对这些专业汇总 24 Fall 指南者留学申录数据作为参考。

各校申请成功率

目前上述计算机类项目 25 Fall 申请中，主要是香港中文大学计算机科学、信息工程，香港科技大学信息技术，香港城市大学多媒体资讯科技等已在发出录取，香港大学人工智能进行笔试，还有其他不少项目仍在审理过程中。

以指南者留学 2024 Fall 的申请录取数据进行对比，在上述 20 个港新计算机类项目中，共递交申请 867 个，收获录取 236 枚，总体申请成功率为 27.2%。各校申请成功率汇总如下：

需要注意的是，由于申请者对目标项目的定位不同，申请成功率并不等价于申请难度，且同校开设的不同项目间难度差异也较大。

以新加坡国立大学为例，计算硕士、计算机工程理学硕士两个项目的申请难度，就远高于系统科学研究所开设的软件工程、人工智能系统科技硕士两个项目。

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录了哪些人？

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院校专业 / 录取标准 / 趋势预测

本科院校与 GPA

由于大多数同学在申请时，会将港新院校划分为新二（新加坡国立大学，南洋理工大学）、港三（香港大学、香港中文大学、香港科技大学），以及港四五（香港理工大学、香港城市大学）三类，故我们按此分类，统计指南者留学 24 Fall 获得录取同学的画像。

港新计算机类项目的录取门槛从高到低大致为：新二 > 港三 > 港四五。

新二录取同学中的 985 比例达 81.9%，GPA ≥ 85 分的占比超 58%，明显高于港校。

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港校录取以 985/211 院校为主，占比都在 90%+，但港三录取 GPA 更高，超五成在 85 分及以上；

港四五录取中有近 18% 均分在 80 以下，85 分以上占比仅 23.2%，适合好学校低 GPA 同学申请。

本科院校背景与 GPA 很难脱离开单独看，故而使用上述散点图更直观地展示录取同学的硬件条件。

其中，本科院校排名使用软科 2024 中国大学排名，这也是港新院校在进行录取时主要参考的国内排名。从上图我们可知：

新二院校录取中，除了 ISS 项目，大量录取都集中在软科前 60 的国内名校，GPA 中位数为 85.38；

港三录取同学的本科院校较为集中于软科前 80 的院校，GPA 大多都在 80 以上，中位数为 85.02；

港四五录取的同学，院校分布较广，其软科排名方差较大，相对集中在软科前 100 的学校，GPA 分布区间也较宽，最低可至 75 分出头，最高 90 分以上，中位数 82.8。

语言成绩

语言成绩方面，我们仅统计录取同学中具备雅思 / 托福成绩的，排除部分合办 / 海本同学豁免语言，或使用六级成绩申请港城大的情况。

从上述统计我们可以看到，录取新加坡国立大学的同学普遍具有较高的语言成绩，其中超八成具备雅思 7.0 及以上成绩。而其他六所港新院校的录取同学，语言成绩以 6.5 分居多。

常见经历

计算机类项目的申请竞争早已不仅仅局限于硬件，相关学术 / 实习经历的积累也至关重要。盘点 24 Fall 录取同学的学术经历，较为集中于竞赛与科研项目。

竞赛：各类数学建模比赛、计算机设计大赛、人工智能算法大赛、机器人竞赛、创业创业类大赛等，都是较为常见的经历。

科研项目：各类算法设计 / 开发 / 优化 / 应用、软件开发等经历也较为多见。

实习：各类互联网公司、科技公司是大家实习的主要去向，职责以前端、后端、测试、数据科运维、算法、数据类居多。

究竟谁在跨申？

港新计算机类项目申请，大跨度的转申机会并不大，录取同学中的绝大多数本科就是相关专业。

跨申机会主要集中于新加坡国立大学人工智能系统科技硕士，香港大学创新设计与科技（工程）理学硕士，以及港理工的部分项目。

如考虑进行跨申，需要提前进行规划与准备。参考如下案例：

该同学在本科阶段主修物理海洋与观测技术，凭借扎实的编程技能和较丰富的相关经历，成功跨申。他不仅掌握了 Python、C++、C、MATLAB 和 Keil 等编程语言和开发环境，还熟练使用 Solidworks、RDWorks 等建模软件以及 Multisim、Ansys 等仿真工具。

此外，他积极参与数学建模竞赛、本科生研究计划，并在实验室经历中，积极参与数学建模和仿真试验，这些经历为他跨学科申请计算机项目打下了坚实的基础。最终获得包括南洋理工大学人工智能，以及新加坡国立大学人工智能系统在内的多个录取。

不难看出，港新院校未来将越来越关注人工智能与其他学科的交叉研究，新开设的项目是否能缓和传统 CS 项目的激烈竞争？你会考虑做第一个吃螃蟹的申请者吗？

还是那句话，希望通过转码一劳永逸是不可能的。但是对目前行情有一定了解是非常必要的，毕竟转码只是给你一条标明有前景的路，至于能走多远，最终还是要看你的个人发展与选择。