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