最近，关于计算机与AI的话题热度一直在攀升！学生与家长们就专业选择的问题也在一直探讨。为了满足大家关于大学专业的更多了解，近日，香港中文大学（深圳）招办老师在线上直播活动中，解答了大家对于理工学院人才培养和学科建设相关的问题。今天自主选拔在线团队特别整理了相关信息，希望能为学生及其家长提供有价值的参考。

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深度解读香港中文大学（深圳）理工学院2025年报考常见问题

　　1、香港中文大学(深圳)理工学院所开设的专业有哪些独特优势?听说理工学院的师资和科研都非常强，具体体现在哪些方面?

　　答：理工学院以顶尖师资、科研实力与国际化平台为核心，构建了覆盖理工关键领域的学科体系，致力于培养具有全球视野与跨学科能力的创新型人才，为学生的学术深造与职业发展提供坚实基础。

　　一、理工学院的专业设置覆盖理工核心领域，注重前沿科技与交叉融合：本科专业涵盖数学与应用数学、物理、化学、材料科学与工程、新能源科学与工程、电子与计算机工程六大领域，并与经管学院、数据科学学院合办金融工程本科专业，形成全面的专业布局。

　　二、学院三大核心优势

　　1. 国际化师资团队

　　◉学术背景：75%教授毕业于全球TOP50高校

　　◉人才荣誉：46位国家级人才，13位各国院士(中科院、新加坡工程院、美国科学院等)

　　◉科研影响力：1/3教授入选全球前2%顶尖科学家(数据来源：Research.com)

　　2. 国际化教育体系

　　◉教学模式：全英文授课，课程与国际前沿科技接轨

　　◉跨学科合作：数学、物理、化学、新能源、材料、电子及计算机等领域教授协同研究，推动学科交叉创新

　　◉资源整合：跨学院联合培养(如金融工程)，强化复合型人才培养

　　3. 卓越学生发展前景

　　◉深造率：80%毕业生赴海外深造

　　◉直博比例：每8名学生中有1人直接攻读博士学位

　　◉顶尖院校录取：80%博士深造者进入全球TOP50高校

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　　2、在AI时代，传统理工科专业如何保持竞争力?理工学院在课程设置和科研项目中，如何利用学院学科的独特优势，结合AI技术，帮助学生在传统学科中找到新的发展方向?

　　答：理工学院通过“课程升级、AI赋能传统科研、学科交叉”三大策略，打破传统学科边界，将AI转化为提升竞争力的核心工具，帮助学生在传统领域中找到新方向(如AI辅助科研、智能材料开发、高能物理模拟等)，最终实现“用传统学科逻辑重塑AI，而非被AI取代”的可持续发展目标。

　　一、课程升级：将AI深度融入传统学科，让学生掌握AI底层原理。

　　◉数学：计划2025新增Applied Mathematics for AI，即《人工智能中的应用数学》，将线性代数对接推荐系统，用概率统计拆解梯度下降算法，结合代码实践实现数学工具AI化。

　　◉物理：计划2025开设Statistical Physics Foundation for AI，即《人工智能统计物理基础》，用热力学原理解释AI扩散模型(Diffusion Model)，揭示底层科学逻辑。

　　二、 AI赋能传统科研场景：AI不是替代工具，而是传统学科的“超级外挂”，推动科研效率与边界突破。

　　◉化学+AI：机器学习预测分子反应路径，替代实验室试错，缩短研发周期(从数月到一键生成)。

　　◉物理+AI：深度学习结合物理机理，三维模拟高能物理问题(如核物质相变)，突破传统算力瓶颈。

　　◉工程+AI：开发AI驱动的纳米级微创手术机器人，实现元宇宙医生培训与机器人精准执行的一体化外科未来。

　　三、学科交叉催生新研究领域

　　学科交叉融合是未来发展的必然趋势，AI技术的跨领域渗透能力正展现出其独特优势。通过深度赋能经济学、生物学、物理化学等学科，AI已成为推动科学突破的核心引擎。以近年诺贝尔奖为例，物理学与化学领域的获奖成果均体现了AI技术辅助研究的关键作用，或通过理科思维对AI机理进行逆向解析。这印证了一个重要逻辑：基础学科不仅是AI发展的根基与源泉，更在与AI的深度融合中开辟出新范式。例如物理+AI：构建宇宙起源模拟系统，破解天体物理复杂模型;化学+AI：加速新型分子材料设计与合成路径预测;能源+AI：优化碳中和解决方案，实现清洁能源系统智能调控。

　　在此进程中，传统学科与AI并非单向的技术应用关系，而是通过双向驱动实现协同进化——既以学科知识塑造AI技术的内涵，又借AI突破学科研究的传统边界。

　　3、如果学生在省级或国家级学科竞赛中获奖，理工学院是否有相应的举措帮助孩子在学术上获得更多机会?

　　答：学院教授团队中，多位曾获全国物理、数学、化学、信息学等学科竞赛奖项，并成长为国际知名科学家。我们深谙竞赛生的学术潜力与成长需求，致力于为优秀学子提供全链条学术资源支持：

　　一、奖学金体系：大学为优秀学生提供多层次的奖学金体系，旨在奖励在学科竞赛中表现突出的学生，并为他们的学术追求提供经济支持。

　　二、双主修项目：与香港中文大学合作，推出双主修项目，4年制跨校区培养，可同时攻读深圳+香港双专业学位。

　　三、哥伦比亚大学“3+2”精英班：为特别优秀且对理工学科有浓厚兴趣的学生提供进入精英班的机会，进行定制化的培养，前3年在理工学院完成核心课程，后2年赴哥大攻读硕士学位(首批限额35人)。

　　四、荣誉课程体系：针对学有余力的学生，理工学院提供数学、物理、化学等领域荣誉课程，课程内容更具挑战性，由经验丰富的师资团队指导。

　　五、独立学习项目：理工学院还设有独立学习课程，为学生提供与导师一对一的学习和研究机会，以深化专业知识，培养科研能力。

　　六、推荐支持：对于竞赛获奖学生，我们将利用学院的广泛学术资源，提供强有力的推荐支持，帮助他们争取国际交流和高层次学术深造的机会。

　　4、理工学院在人才贯通式培养上都有哪些举措?有没有特别的培养方案?是否有直博直硕的培养路径?保研比例如何?

　　答：目前，超过一半的本科生有机会在学院内保研，继续深造。理工学院在人才贯通式培养上有多种灵活的方案，确保学生能够顺畅地实现学术和职业发展：

　　一、 直博直硕培养路径

　　◉直博班：为优秀本科生提供直接攻读博士学位的机会。申请条件包括：全国奥赛金银铜牌获得者、获得特定级别新生入学奖学金者、院长嘉许名单入选者，以及大二大三平均GPA达到3.7以上的学生。

　　◉直硕班：大三结束时，平均绩点达到3.0以上(80分以上)或专业排名前50%的学生，可申请对应的硕士项目。

　　二、本硕连读精英班

　　本硕连读精英班是一项加速学习方案，学生可在5年内获得本科和硕士学位，覆盖学院所有本科专业。

　　5、香港中文大学(深圳)理工学院的毕业生升学率和就业率如何?主要去往哪些国内外知名高校或企业，在就业市场上，理工学院的毕业生有哪些竞争优势?

　　答：理工学院自成立10年来，已成功培养6届优秀本科毕业生，取得了出色的就业与升学成果。6届毕业生的整体就业率超96%，其中约80%的毕业生于海内外知名高校深造，深造院校涵盖麻省理工学院、斯坦福大学、哥伦比亚大学、康奈尔大学、耶鲁大学、约翰霍普金斯大学、卡内基梅隆大学、清华大学等名校。每8名毕业生中就有1名直博，且直博学生中超过80%就读于世界排名前50的高校。

　　约18%的同学选择直接就业，0.4%的同学选择自主创业。就业学生深受用人单位欢迎，加入微软、华为、腾讯、百度、字节跳动等知名企业，也有部分同学进入国企、公立学校、政府部门等事业单位任职，或在高校担任科研助理。

　　学院王牌专业之一的数学与应用数学专业，每年约有100名本科生，其中14%的毕业生可直接攻读博士学位，即每7名学生中就有1名直博。直博院校包括斯坦福大学、多伦多大学、哥伦比亚大学、康奈尔大学、南加州大学、香港中文大学等。直博的毕业生不局限于数学专业，还涉足统计学、计算机科学、电子与计算机工程、运筹学、工业工程和数据科学等多个领域，体现出各大高校对学院数学本科毕业生培养质量的高度认可。

　　在就业市场上，理工学院的毕业生凭借扎实的专业基础、多元的知识结构以及国际化的视野，具备显著的竞争优势，无论是选择继续深造还是直接就业，都能在各自领域取得优异成绩。

　　6、香港中文大学(深圳)理工学院的电子与计算机工程专业的特点是什么?相比纯计算机或电子工程有什么独特优势?该专业与人工智能之间是什么关系?毕业生可参与哪些AI相关前沿领域的工作?

　　答：理工学院的电子与计算机工程专业，作为王牌专业之一，以其“软硬通吃，跨界为王”的特点，在AI时代中独树一帜。本专业涵盖三个方向：

　　◉电子工程方向：以电路设计、信号处理、通信原理为核心，融合智能硬件架构、AI芯片设计等前沿课程，培养学生在物理世界中的创新能力。

　　◉计算机工程方向：结合操作系统、数据库、人工智能等知识，覆盖区块链、云计算、游戏设计等领域，塑造代码与硬件双修的全面型人才。

　　◉微电子科学与工程(拟2025年新增)：专注于集成电路设计、半导体工艺，旨在为AI打造强大的“心脏”，面向第三代半导体、光子芯片、类脑计算芯片等前沿领域。

　　与人工智能的关系：

　　一、技术支撑：电子与计算机工程专业是AI领域的核心技术供给方，是推动AI发展的关键力量。如果没有该专业所设计的芯片，像ChatGPT、DeepSeek这样的AI产品便无法顺利运行。该专业所涵盖的边缘计算、硬件优化等技术，也为自动驾驶等AI应用提供了不可或缺的安全保障。

　　二、双向赋能：在科研上，如医疗领域的微创手术机器人，用AI算法规划路径，电子与计算机工程核心技术设计纳米级驱动电路，提升手术精准度。

　　毕业生就业方向：毕业生可进入AI+硬件前沿领域，从事高薪工作，如成为芯片架构师，在寒武纪、地平线等设计存算一体芯片;作为智能硬件创客，进行大疆无人机集群的AI控制或设计智能家居;担任自动驾驶全栈工程师，负责芯片优化;成为元宇宙的 “基建狂魔”，在腾讯、字节跳动等进行VR、AR技术开发;成为AI+半导体的跨界人才，如中芯国际用机器学习优化良品率，用微电子加数据科学提升芯片产能。

　　7、选择数学与应用数学专业的学生需要具备怎样的特质?高中阶段有哪些表现可以表示学生适合选择数学专业?理工学院的数学与应用数学专业有哪些独特的数学培养体系优势?

　　答：适合选择数学与应用数学专业的学生特质：

　　一、对数学问题怀有持续的兴趣与探索欲望，将数学视为一门可深入钻研的语言。

　　二、 具备较强的逻辑思维能力，能够进行严格的数学推理。由于解决数学问题常需长时间思考与反复验证，还需拥有耐心与细致的品质。

　　理工学院数学与应用数学专业独特的培养体系优势：

　　1、资深教授授课夯实基础：在大一大二阶段，微积分、线性代数等基础课程由资深教授授课。这些教授凭借丰富的经验和对知识直观深刻的理解，为学生搭建扎实的基础，构建完善的知识体系。

　　2、交叉科研环境拓宽视野：学院拥有交叉的科研环境，使学习数学与应用数学专业的学生能够直观感受数学在实际中的应用场景，包括从教授的科研项目中获得启发。

　　3、前沿课程与科研实践结合：通过设置前沿课程，鼓励学生与教授共同开展应用数学方面的科研项目，同时培养学生的国际化视野。这种培养体系使学生在大学四年学习后，既能拥有坚实的理论基础，又能直观体会数学在实际问题中的应用，成为兼具基础数学严格推导能力与跨学科解决实际问题应用能力的复合型人才，为后续深造(如攻读运筹学、计算机等相关专业博士学位)奠定良好基础 。

　　8、物理专业的学习难度怎么样?学生在物理专业会受到怎样的培养?物理专业毕业后是否只能从事与物理直接相关的工作?

　　答：一、物理专业学习难度：物理学作为研究自然界规律的基础学科，学习具有一定难度。但如果学生对其兴趣浓厚，便会在深入学习过程中感受到乐趣与探索的快乐。兴趣能极大地推动学生克服学习中的困难，持续深入钻研物理学知识体系。

　　二、 物理专业培养模式：采用与国际接轨的物理训练模式，选用国际通用的优质教材，为学生提供丰富的科研与实践机会。着重夯实学生的数理基础，培养学生运用所学知识解决实际问题的能力，全面提升学生的专业素养与综合能力。

　　三、物理专业就业方向：物理学专业极具发展潜力，2024年诺贝尔物理学奖授予人工智能领域理论研究的两位物理学家，美国物理学会也将人工智能纳入物理学研究范畴，因为人工智能背后的神经网络与物理学研究相关。物理专业毕业生就业面广泛，不仅可投身物理学科学研究，还能涉足其他相关领域科研，如航空航天、计算机、半导体、金融科技等技术领域。众多高科技公司，像OpenAI、Google等硅谷企业，以及华尔街金融机构，都吸纳了大量物理人才。物理学着重培养学生利用数学物理基础知识解决实际问题的能力，凭借这种能力，毕业生在多领域工作中都备受青睐。

　　9、请问在当前的社会发展中，学生是否还适合修读化学材料等传统学科?理工学院的相关学科有什么优势?学生跟随导师进实验室做实验或研究的机会多吗?深造与就业的前景如何?

　　答：一、 化学、材料等传统学科在当前社会发展中的适用性：在当今社会，化学材料等传统学科至关重要，它们是诸多现代科技的物质基础，为人工智能(AI)等前沿领域 “打地基”。例如，芯片性能的提升依赖材料的升级换代。传统芯片多以硅为材料，而在AI芯片面对海量数据处理需求时，氮化镓等新材料问世，使电子运行速度大幅提升，像华为AI芯片采用氮化镓后算力直接翻番。手机、电脑发热问题的解决也依靠材料创新，如用人造金刚石贴在芯片上，其导热性比铜快5倍，能有效为GPU降温，英伟达顶级AI显卡就运用了此技术;还有不导电的氟化液用于电脑水冷散热。内存性能改进同样离不开材料科学家开发的相变存储器等新合金，速度比现有内存快1000多倍。华为三折叠手机的柔性屏成功，得益于银纳米线等特殊导电材料。这些都表明化学材料学科在推动科技进步中不可或缺，是科技革命背后的 “隐藏大佬”。

　　二、理工学院相关学科优势：理工学院的材料化学专业优势显著。汇聚了顶级科学家，院士密度在全国乃至全球都位居前列。采用精英模式培养学生，确保每一位同学都有机会接触前沿科学研究，接受专业的科研训练，为学生的成长和发展提供了优质的平台和资源。

　　三、学生参与实验研究的机会：学生跟随导师进实验室做实验或研究的机会众多。以某位导师为例，其实验室每年约有20名同学参与，包括大二、大三和大四的学生，他们与博士生、博士后共同开展实验工作。许多同学在材料领域的顶尖期刊上发表了高质量的研究成果，这些经历对学生申请海外名校有极大帮助。

　　四、深造与就业前景：深造方面，由于学生在本科阶段有丰富的科研经历和成果，在申请海外名校时竞争力强，众多学生选择出国深造。就业领域同样广阔，化学材料学科服务于国民经济的方方面面，从日常用品到高端科技产品都离不开该学科。在AI领域，材料与AI相辅相成，未来随着科技发展，对化学材料专业人才的需求将持续增长，毕业生在相关企业、科研机构等都能找到发挥自身专业能力的岗位。

　　10、香港中文大学(深圳)理工学院的新能源科学与工程专业的课程是否紧跟行业需求?有什么突出优势吗?

　　答：精准契合行业需求的课程架构：

　　一、立足 “双碳” 目标，夯实理论与实践根基：该专业课程体系紧密围绕 “双碳” 目标构建，在新能源科学方向，深度融合数理化基础理论与前沿实践应用。学生不仅在课堂中学习理论知识，更能在专业实验室环境下亲自动手操作，深入探究相关技术原理与应用实践。

　　二、融合AI技术，引领能源智慧化变革：新能源工程方向聚焦于 “AI+能源” 的创新性融合，即将机器学习、人工智能等前沿相关课程纳入专业必修课范畴，且注重课程内容的深度与实践应用。以 《电力系统》课程为例，学生需运用人工智能算法为居民用电行为构建精准画像，以此实现对异常用电情况的有效监测与分析。同时，通过与阿里云等行业领军企业的深度合作，学生参与搭建虚拟电厂模型，借助AI技术对风电、光伏及储能系统进行智能调度，模拟并优化能源系统的实际运行过程，这一实践过程使学生能够深刻理解并掌握能源系统智能化管理的核心技术与方法。