2027申请季刚刚拉开帷幕
UCL和帝国理工就接连放出了重磅消息
两所G5院校各自推出了全新的本科专业
为申请者提供了新的赛道选择
对于正在规划27Fall申请的学生来说
新专业意味着机遇
没有往年录取数据可以参考
但也没有历史竞争数据可以“劝退”
这是一条需要自己摸索
但也可能弯道超车的路径
UCL市场营销BSc：商科新赛道
UCL管理学院将在2027年秋季迎来首届BSc Marketing（市场营销本科）学生——这也是UCL首次在本科阶段开设市场营销专业。
课程定位：商科+数据+编程+AI的硬核交叉学科
UCL这个新专业与很多人印象中的“文科营销”完全不同。课程由UCL与亚马逊、宝洁、巴宝莉等企业合作设计，将营销的创意方向与分析方向结合。
大一阶段，学生除了学习市场营销和消费者行为学，还要同步修读商业统计学和商业经济学，从入学开始就夯实数理分析基础。大二则直接升级到分析编程、营销数据分析、市场调研、社交媒体数字营销等硬核模块。大三进一步接轨前沿AI商业应用，学习商业优化与AI应用、数据可视化与战略传播等课程。
录取门槛：学术友好，但语言要求对标牛剑
A-Level最低要求为AAA，硬性要求数学达到A。对比UCL管理学院另一热门专业Management Science要求A*AA（数学A*），新专业的学术门槛相对友好。
但语言要求直接拉到UCL最高梯队Level 4：雅思总分7.5，听说读写单项全部不低于7.0。这个标准已经持平牛津、剑桥本科顶尖专业的要求。
⚠️ 特别提醒：作为首届招生专业，没有往年录取数据可以参考。看似宽松的基线门槛，实际录取标准很可能远超官方最低要求。语言短板必须提前攻克。
适合什么样的学生？
对数据驱动型营销、品牌管理、消费者洞察感兴趣，同时具备较强定量分析能力的学生。如果你数学不错、对商业和数据分析都有兴趣，这个专业可能比传统商科更值得考虑。
毕业生去向：数字营销、品牌管理、产品管理、营销分析、客户洞察、市场研究、广告与媒体策略、咨询、零售与消费品、技术及平台业务等领域。
帝国理工数学与计算机科学（人工智能方向）BEng：数学系+计算机系联合培养
帝国理工在本科专业开设上一向谨慎，但2027年一口气推出了三个新项目。其中受理工科申请者瞩目的，是Mathematics and Computer Science for Artificial Intelligence BEng——由计算机系和数学系联合开设，学制三年，UCAS代码GG02。
课程逻辑：不是“在计算机后面加上AI两个字”
这个专业不是传统计算机课程加几门机器学习选修课。它的核心设计是：同步夯实数学与计算机两条主线——一方面学习编程、算法、软件工程和计算机系统，另一方面掌握数学分析、线性代数、概率统计和优化理论。
大一共有9门核心课程，包括编程原理、图论与算法、逻辑与推理，以及数学分析、微积分、线性代数与群论、概率与统计。还有一个直接的课程叫Machine Learning in Action（机器学习实践），让学生在真实场景中锻炼编程和研究能力。
大二机器学习升级为核心课程，同时修读计算机系统、软件工程，以及实分析与拓扑、多元微积分和线性代数。大三选课空间进一步扩大，可选深度学习、自然语言处理、强化学习、计算机视觉、机器人学等AI方向课程，也可继续深耕概率论、统计推断、时间序列、博弈论等数学内容。
录取门槛：AAA，TMUA是关键
A-Level最低要求为A*A*A，其中数学A*、进阶数学A*，另一门有用科目达到A。计算机科学和物理是推荐科目，但并非硬性必修。化学、生物、经济、电子学等也被列入可接受的“有用科目”。
IB最低要求总分41分，HL数学7分，另一门相关HL科目7分。数学AA和AI均可接受，但学校明确更偏好Mathematics: Analysis and Approaches。
TMUA是必须跨过的门槛：帝国理工明确要求申请计算机系本科（含联合专业）的学生必须参加TMUA入学考试。部分申请者还可能进入面试环节。
⚠️ 特别提醒：由于是2027年首次招生，帝国理工目前尚未公布该专业的Typical Offer。申请截止时间为英国时间2027年1月13日18:00，但TMUA需提前单独报名。
UCL和帝国理工2027年新专业的推出
释放了两个清晰信号
商科正在“硬核化”
UCL市场营销本科
强调数据、编程和AI应用
不再是传统意义上的“文科商科”
未来的商科申请者
需要同时具备定量分析能力和商业敏感度
AI人才培养正在“双线并进”
帝国理工的AI联合专业
要求学生同时具备扎实的数学基础和编程能力
只会调用工具而不理解原理的学生
正在被筛选机制淘汰
对于正在规划27Fall申请的学生来说
新专业既是机会也是挑战
没有往年数据参考
意味着需要更扎实的学术准备
和更清晰的专业认知
如果对这两个方向真正感兴趣
不妨深入研究课程设置
判断是否真正匹配
自己的学术兴趣和能力特点
