未来城市需要怎样的人才|智慧城市科技与应用理学硕士27/28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 and Tools|运筹学与分析工具
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:
人工智能与计算方法
城市数据与空间智能
智慧城市创新与应用
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?"
2027/28 学年申请现已开放。
有意申请的同学可提前准备申请材料并提交申请。
课程咨询
邮箱:
scta_admission@LN.edu.hk
电话:
(852) 2616 8798
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