● MSc Artificial Intelligence and Entrepreneurship

这个项目从一推出就话题度拉满，因为它的模式太特别了：1年香港上课，1年上海实习。上课时间安排在工作日晚上和周六，等于说，你可以一边在香港上课，一边在上海攒实习经历 —— 这对想在长三角发展的同学来说，有很大的吸引力。

但50万港币的学费，大家都觉得太贵了。要知道，这个费用差不多能读完两个普通的港硕了。

不过，高学费也带来了一个“福利”：门槛不算高。中上游211的同学，均分80分出头就有机会。如果你本科是AI、计算机相关专业，又想兼顾香港的学习和内地的实习资源，家里预算也充足，不妨可以重点考虑。

● Master of Computing in Applied AI

南洋理工的新项目 Master of Computing in Applied AI 近期发放了一批offer，从表面看录取门槛十分友好：海本 2：2、985 院校 80 分的学生都有录取案例。但深入分析会发现，其 “低门槛” 有明确的前提条件，且项目设置存在争议。

核心限制：工作经验是关键

该项目的 “低门槛” 主要针对有全职工作经验的申请者。对于这部分人群，申请难度与香港城市大学的同类项目持平（比香港理工大学的 IT 项目稍高，港理更看重工作经验，学术门槛可进一步降低）。但对于无工作经验的应届生，实际录取门槛会显著提高。

授课模式：留学体验打折扣

项目定位为是有工作经验或在职人士，因此授课模式高度灵活却缺乏传统留学体验：部分课程采用 “30% 录播（异步学习）+30% 直播（同步学习）+40% 现场学习（集中在周六）” 的混合模式，且每门课程仅用 6 周完成。这种设置虽适合在职人士平衡工作与学习，但对希望体验校园生活、参与线下学术交流的学生来说，吸引力大幅下降。

新国立的两个 AI 相关项目门槛严苛，适合学术背景强劲的申请者：

1. MSc Artificial Intelligence & Innovation

性质与港大MA AI, Ethics and Society 相似，但第一年招生时门槛极高，无 “捡漏”机会，竞争激烈。

2. MSc AI for Science

理论上面向理科背景学生，实际录取中计算机、AI、软件工程方向学生占比极高。从官方公布的入读学生本科院校来看，以海本、中外合办和985为主（如浙大、武大、北大、加州大学圣芭芭拉分校等），学术要求严苛。

港大：走跨学科路线，可选修数据科学、医疗 AI 等，适合想结合其他领域发展的同学。

港中文：偏理论与应用结合，涵盖机器学习、自然语言处理等，适合想打牢基础的同学。

港科：技术硬核，编程要求高，更偏向 AI 算法、深度学习，适合想走技术路线的 “卷王”。

港科和港大的申请难度不相上下，且都高于港中文。港科和港大录取更看重院校背景，对绩点要求相对没那么高；港中文对普通985/211院校的学生比较友好，但均分不能低。

它们的录取门槛和传统的计算机类专业差不多，没有什么 “低分高录” 的机会。如果你本科专业和AI、计算机相关，均分也不错，以后想走技术路线，这些项目很适合你。

但如果你想靠这个“低分逆袭”，可能性不大。港校是滚动录取，早申早录很重要；文书要突出专业匹配度，强调CS 相关课程、项目或实习经历；非CS背景或编程较弱的同学，慎选港科 AI。

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