当今城市面临诸多挑战，如交通拥堵、资源分配不均、环境污染等。同时，技术的发展为解决这些问题提供了新的工具。基于这个大背景，MIT麻省理工学院开设了“Urban Science and Planning with Computer Science”城市科学、规划与计算机科学这一跨学科理学学士学位，由建筑与规划学院和电子工程与计算机科学系联合开设，旨在将计算机科学的技术优势与城市规划的社会洞察力相结合，培养用智能技术解决城市问题的专业人才，运用计算机科学技能来创造积极的社会影响。
培养“城市科学家”的跨学科专业B.S Urban Science and Planning with Computer Science
学校与学院理念
MIT的校训“MENS ET MANUS”意为“心智与双手”，反映了学校“以实践为导向”的教育理念。MIT校园文化强调跨学科融合与动手能力培养，其建筑与规划学院亦期望通过多学科的“强大融合”来推动创新，并致力于“为更美好的世界服务”，在城市设计与规划领域关注社会效益、倡导以人为本。
专业目的
设立城市科学、规划与计算机科学方向这一跨学科专业的背景在于当代城市环境与技术不断共演：智能汽车、大量实时数据、分析工具日新月异，传感器、社交网络和分布式智能系统也愈发普及，面对城市治理和规划所带来的新课题，如自动驾驶、智能资源管理、网络安全以及共享经济等新兴挑战，MIT认为需要培养同时具备计算机技能与规划视野的新型人才。
该跨学科专业融合了城市规划、公共政策、设计、可视化、数据分析、机器学习/人工智能、传感与机器人等领域，体现了“城市科学家”以前所未有的方式理解城市并利用所学实时改造世界的理念。
根据项目设立者介绍，课程培养目标覆盖计算机科学和城市规划/政策制定的理论与实践，包括伦理学、公平正义、统计与数据科学、地理空间分析、可视化、机器人与机器学习等内容。
MIT电气工程与计算机科学系主任Asu Ozdaglar指出，该项目让学生面对城市最紧迫的问题，其跨学科方法帮助学生结合技术工具和城市政策技能，为现实问题设计创新方案。
MIT SA+P建筑与规划学院院长Hashim Sarkis也强调，当代城市的新挑战需要新工具，新专业正是在将AI和大数据与城市规划、社会科学和政策相结合，并动建筑规划学院的设计能力，释放出“定量智能”的创造潜力。
MIT工程学院院长Anantha Chandrakasan则认为，这一课程会拓宽学生视野，让他们在计算思维的基础上形成新型学科连接，开辟创新研究方向。
专业课程架构Course Curriculum
该专业的课程设置强调计算机科学与城市规划的交叉融合，并注重实践能力的培养。学生需完成MIT计算机科学核心课程（如算法、编程、机器学习等）和城市规划核心课程（如城市设计、空间分析与GIS等），同时还要参加多个跨学科的实验和项目型课程。
例如，该专业要求选修“城市科学综合实验（Urban Science Synthesis Lab）”等课程，让学生运用前沿技术工具解决真实的城市问题。有的课程让大家用传感器和AI建立智能交通系统，或者用数据可视化分析城市热岛效应。MIT还鼓励该专业学生参加研究机会（UROP）和实习，直接在导师项目或校外项目中把学到的知识用起来。
然而，对于期望专业含有大量设计studio课程的同学，可能就并不是最合适的选择，这从MIT该专业的课程设置即可见一斑 👇
通识要求
General Institute Requirements (GIRs)
科学课程 6门
Science Requirement
人文艺术与社会科学 8门
Humanities, Arts, and Social Sciences (HASS)
限制性科技选修 2门
Restricted Electives in Science and Technology (REST)
实验课要求 1门
Laboratory Requirement
体育要求 游泳+4门
Physical Education Requirement
系内核心课程
General Institute Requirements (GIRs)
城市规划必修:
11.001[J] 城市设计与开发导论
Introduction to Urban Design and Development
11.188 空间分析与GIS实验导论
Introduction to Spatial Analysis and GIS Laboratory (CI-M)
以下四选一
6.4590[J] 信息政策基础
Foundations of Information Policy
11.002[J] 公共政策制定
Making Public Policy
11.011 谈判的艺术与科学
The Art and Science of Negotiation
11.165 城市能源系统与政策
Urban Energy Systems and Policy
城市技术工作坊 选1门:
11.007 城市与环境技术实施实验室
Urban and Environmental Technology Implementation Lab
11.138 众包城市：公民技术原型设计
Crowd Sourced City: Civic Tech Prototyping
11.154 大数据、可视化与社会
Big Data, Visualization, and Society
大数据、可视化与社会
11.C35[J] 交互式数据可视化与社会
Interactive Data Visualization and Society
交互式数据可视化与社会
计算机科学必修:
6.100A Python计算机科学编程导论
Introduction to Computer Science Programming in Python
6.100B 计算思维与数据科学导论
Introduction to Computational Thinking and Data Science
或16.C20[J] 计算科学与工程导论
Introduction to Computational Science and Engineering
6.1010 编程基础
Fundamentals of Programming
6.1200[J] 计算机科学数学
Mathematics for Computer Science
6.1210 算法导论
Introduction to Algorithms
计算机科学选修 2选1:
选项112 units
6.3800 统计推断导论
Introduction to Inference
选项224 units
18.06 线性代数或18.C06[J] 线性代数与优化
Linear Algebra/Linear Algebra Optimization
6.3900 机器学习导论
Introduction to Machine Learning
毕业论文/项目 Senior Thesis/Project
选项1
6.UAR 本科生高阶研究研讨课选项2
Seminar in Undergraduate Advanced Research (CI-M)
选项2
11.THT[J] 毕业论文研究设计研讨课
Thesis Research Design Seminar (CI-M)
11.THU 本科生毕业论文
Undergraduate Thesis
城市科学选修课
至少30学分
Designing for the Future: Earth, Sea, and Space
未来设计：地球、海洋与太空
Design Studio: Information Design and Visualization
设计工作室：信息设计与可视化
Modeling Urban Energy Flows for Sustainable Cities and Neighborhoods
可持续城市与社区的能源流建模
Foundations of Information Policy
信息政策基础
Urban and Environmental Technology Implementation Lab
城市与环境技术实施实验室
Modeling Pedestrian Activity in Cities
城市行人活动建模
Mobility Ventures: Driving Innovation in Transportation Systems
交通系统创新实践
Cybersecurity Clinic
网络安全实践
Introduction to Computational Thinking in Cities
城市中的计算思维导论
The Economic Approach to Cities and Environmental Sustainability
城市与环境可持续性的经济学方法
Big Plans and Mega-Urban Landscapes
宏大规划与超大城市景观
Financing Economic Development and Housing
经济发展与住房融资
Crowd Sourced City: Civic Tech Prototyping
众包城市：公民技术原型设计
Environmental Justice: Law and Policy
环境正义：法律与政策
Decarbonizing Urban Mobility
城市交通去碳化
Interactive Data Visualization and Society
交互式数据可视化与社会
Big Data, Visualization, and Society
大数据、可视化与社会
计算机科学选修课
至少27学分
Software Construction 软件构建
Software Design 软件设计
Software Performance Engineering
软件性能工程
Computer Language Engineering
计算机语言工程
Design and Analysis of Algorithms
算法设计与分析
Foundations of Computer Security
计算机安全基础
Introduction to Statistical Data Analysis
统计数据分析导论
Statistics, Computation and Applications
统计、计算与应用
Design and Analysis of Algorithms
算法设计与分析
Foundations of Computer Security
计算机安全基础
Robotic Manipulation 机器人操控
Computer Graphics 计算机图形学
Engineering Interactive Technologies
交互技术工程
Principles and Practice of Assistive Technology
辅助技术原理与实践
Multicore Programming 多核编程
Large-scale Symbolic Systems 大规模符号系统
Database Systems 数据库系统
Hardware Architecture for Deep Learning
深度学习硬件架构
Advanced Topics in Computer Science
计算机科学前沿专题
Advances in Computer Vision
计算机视觉进展
Digital and Computational Photography
数字与计算摄影
Quantitative Methods for Natural Language Processing
自然语言处理定量方法
Modeling with Machine Learning: from Algorithms to Applications
机器学习建模：从算法到应用
Machine Learning for Sustainable Systems
可持续系统机器学习
Physical Systems Modeling and Design Using Machine Learning
基于机器学习的物理系统建模与设计
Machine Learning for Molecular Engineering
分子工程机器学习
Modeling with Machine Learning: Nuclear Science and Engineering Applications
机器学习建模：核科学与工程应用
MIT认为，在未来，解决日益复杂的全球性问题——尤其是城市问题——将需要人们具备处理海量数据的能力，并能熟练运用分析、可视化、传感器技术，乃至将人工智能整合进规划与政策制定的情境中，同时必须以民主和伦理的方式进行。
与此同时，计算机科学和机器学习等领域也能从政策制定和城市规划所带来的紧迫性与“实践导向”问题中受益，从而推动出以民主与伦理为导向的技术创新。简而言之：城市规划者有极好的问题，而计算机科学家手中握有极强的工具。
MIT这个“Urban Science and Planning with Computer Science” 城市科学、规划与计算机科学专业非常适合那些对技术和城市问题都感兴趣的学生，特别是：
技术驱动的社会问题解决者
希望将编程和数据分析技能应用于实际社会问题
跨学科思维者
喜欢将不同领域的知识融合，寻找创新解决方案
关注社会公正的技术专家
希望在技术应用中考虑伦理、公平和社会影响
喜欢实践项目
该专业强调动手能力和项目合作，你将参与实验室与团队项目，一起攻克现实挑战
基础扎实，学习投入
课程要求较高，需要有较好的数学、编程基础
如果你也对解决城市问题与社区发展有热情，同时又喜欢编程和新技术，这个致力于培养“城市科学家”的融合专业就是perfect match啦！
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
