近两年，人工智能的迅猛发展有目共睹，从技术创新到行业变革，几乎渗透到社会生活的方方面面。以DeepSeek为代表的突破性成果，再次让人们感叹AI领域革新，新工具、新产品层出不穷。
为顺应这一趋势，越来越多高校纷纷设立人工智能相关专业，其中香港高校表现尤为突出。港校开设的各类AI专业也因此备受关注，不少学生已将港校前五的人工智能相关专业列为自己的申请目标。
那么，申请这些热门专业，DSE成绩需要达到什么水平呢？
今日咱们来盘点一下，港前三顶尖大学中一些备受关注的本科人工智能专业，以及申请DSE需要多少分！
香港大学
港大提供了理论与实践并重的AI课程，注重培养学生的综合能力。
01、应用人工智能文理学士
学制为4年，注重培育学生设计和建造不同领域所需的智能系统，课程涵盖智慧城市、商业、金融、医学等多个领域，采用基于问题的学习模式，令学生能在不同行业成为现今社会渴求的人工智能专才。
👉招生学位：约35人
👉DSE计分方式：（英×2+数×2+M1/M2×2+Best2），2024年分数中位数55，（按港大特定加权公式计算），每科大约分数5-5*。
👉备考建议：
- 重点提升数学和英语：确保数学（必修部分和延伸M1/M2）和英语成绩优异，这是计算高分的关键。
- 强化理科选修科目：选择物理、化学、生物、经济或信息及通讯科技等科目并争取高分，这些科目在“最佳两科”中占有优势。
02、人工智能与数据科学双学位 ：
这是一个为期5年的跨学科双学位课程，是港大计算与数据科学学院（School of Computing and Data Science, CDS）下开设的本科生课程之一。旨在培养兼具技术能力与人文素养的复合型人才，该课程融合了工程学、计算机科学与人文学科的训练，学生毕业时将获得 文学学士（BA）与工程学士（BEng） 双学位。
👉职业方向 ：数据工程师、数据科学家、数据分析师、机器学习工程师和信息安全专家等等
👉招生名额 ：约20人
👉DSE分数：这是2025年首次授课的新课程，因此目前没有官方的历史DSE录取分数数据可供直接参考，但估计与平均5至5*水平相差不远。因为只要专业名称与人工智能挂钩，分数就不会低。
👉选修科目特定组合要求：常希望包含数学延伸部分（M1/M2）、经济、生物、化学、物理或信息及通讯科技等科目
👉该课程采用加权计分法：英文 x 2 + 数学 x 1.5 + 最佳2科（生物/化学/经济/资讯及通讯科技/M1/M2/物理 x1.5） + 其余最佳1科。
香港中文大学
其中文和科学双语教学环境以及对AI理论与应用的结合培养，是其特色。
01、人工智能：系统与科技
这是一个为期4年的项目，旨在培养学生设计和实施AI系统的能力。课程内容涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理等核心AI技术，并强调在金融、医疗、机器人等行业的应用。
👉就业前景：毕业生可在金融、制造等行业。
👉招生名额 ：约30人
👉2024年DSE分数线 ：
- 上四分位数 ：55.75分
- 中位数 ：52.375分
- 下四分位数 ：50.975分
👉DSE计分方法：最佳5科计分
- 中文 ：权重1.25
- 英文 ：权重1.25
- 数学 ：权重1.75
- M1/M2权重1.75
- 生物、化学、物理、资讯及通讯科技 ：权重1.5
需要DSE每科大约分数：5*
02、计算机科学与工程
这是港中文工程学院下极具声誉的本科课程，提供计算机科学和计算机工程两个专业方向。采用“大类招生”模式，学生在第一学年结束后，根据兴趣和学业表现选择主修方向
- 计算机科学 (CSCI)：侧重软件创新与理论，课程灵活多元，涵盖人工智能、大数据分析、网络安全、软件工程等多个前沿领域。
- 计算机工程 (CENG)：侧重硬件与系统，提供移动嵌入式系统、微处理器、集成电路(VLSI)设计、硬件辅助安全等专业培训，课程获香港工程师学会(HKIE)认可
👉DSE计分方法：数学科(x2)+M1/M2(x2)+ 生物、化学、物理、经济，信息及通讯科技(x1.5)
👉DSE分数中位数（2024年）：52.25
DSE每科大约分数：5-5*
香港科技大学
作为AI领域的顶尖学府，其相关专业排名高、声誉好。
01、理学士（科学数据分析及人工智能）
👉所属学院：理学院
👉核心定位：偏科学应用。将AI技能应用于生物、环境、化学等自然科学领域。
👉课程特色：大三需选择专修路径（应用生物科学、环境科学、信息科学、分子科学及化学信息学）。
👉报考方式：需填报 “理学A组” 志愿
2025年DSE录取分数：
- 2025年录取中位数：33.13分（此为加权后分数）
- 换算成DSE等级参考：约等于 554 的水平（例如物理/化学/M1/M2取得5、5、4级）
- 计分方法：采用 5=8.5分 的换算制，若修读第6科可获得额外加分。
02、理学士（数据科学与技术）
👉所属学院：理学院 + 工学院合办
👉核心定位：偏工程技术。培养数据工程师/科学家，课程涵盖云计算、数据库管理等。
👉课程特色：更接近传统的计算机与数据科学，无特定的科学领域分流。
👉报考方式：可填报“理学A组”或“工程学 – 人工智能延伸主修”
⚠️ 特别提醒：关于“延伸主修”
需要注意的是，如果通过“工程学 – 人工智能延伸主修”报考并被数据科学与技术录取，你必须放弃该延伸主修，即转为普通的数据科学学位。
👉2025年录取中位数(加权) 分数换算参考
- 理学A组 (入读此组后可主修数据科学)——33.13分 ，约等同于554的水平， 此为理学A组整体收生分数，内部各专业要求或有差异；
- 工程学延伸主修：人工智能 (部分数据科学学生经此途径入读)JS5282： 49分 ，约等同于55*5**的水平， 此为工学院下数据科学方向的另一入学途径。
最后再提一句：
很多同学容易把以上两个专业搞混淆，简单来说：
- “科学数据分析”偏理科科研（适合想用AI解决环境、生物问题）；
- 而“数据科学与技术”偏工科就业（适合想进IT/金融做数据开发）。
可以看看自己是更倾向于自然科学与AI结合（比如生物信息、环境数据分析），还是想走纯数据科学/软件开发方向进行选择。
综合总结
以上数据仅供参考，可以说港三大的人工智能相关专业的竞争都非常激烈，分数线差别并不大，都在平均每科5至5*水平，仅仅比医科低一点点。
原因很简单，因为近两年人工智能是社会上最热门的话题，所以高分段的同学都往相关的专业冲，录取分数自然水涨船高。
大家需要做的不仅仅只是关注这些心动的热门AI专业，更要加把劲冲刺DSE高分，这样才有更多的录取机会拿到录取offer！
