春节还穿着大棉袄跳二人转的机器人，现在已经能够拟人行走了？
几天前，小鹏汽车在科技日上公布了人形机器人“IRON”，其走路姿态被许多网友误以为是披着机器人外壳的真人在行走。这样的突破连大洋彼岸的马斯克都没忍住在社交平台上为小鹏机器人的视频点了个赞，并与何小鹏（小鹏汽车CEO）进行了隔空互动。
△ 图源 | 网络
让人好奇的是，一家以汽车为主业的企业，为何会选择在科技日上高调发布一款人形机器人？
这背后反映的，正是AI不再只是一个独立行业，而是像水电煤一样，正成为赋能并重塑所有产业的基础设施。小鹏将自动驾驶中积累的感知、决策与控制技术复用到机器人上，恰恰说明AI能力具备高度的通用性与可迁移性。
而AI技术的突破，往往依赖于少数顶尖人才的推动。
这也催生了“超级个体”的崛起——企业争夺他们，不再只是为了完成招聘，更是对未来技术高地的战略卡位。因此，那些既精通AI技术，又理解行业场景的复合型人才，正成为市场上最炙手可热的资源。
国内外公司不惜以百万甚至千万年薪争抢应届生和顶尖研究员，正是这一趋势的直接体现。国外硅谷巨头砸上亿美元挖顶尖AI人才，国内大厂开出百万年薪，世界经济论坛更是预测未来AI人才缺口超500万，岗位增长21%，妥妥的黄金赛道。
所以，AI专业顺理成章成为了美国留学的大热门专业。
近日，U.S.News公布了2026全美本科AI专业排名，帮助想要申请AI专业的小伙伴们一窥美国高校AI教育实力到底如何？我们一睹为快——
01、排名指标解读
U.S.News本次AI专业排名的评估是一个综合体系，主要依据以下五个维度：
学术声誉：占比40%，是权重最高的指标，反映了学界同行对学校AI专业实力的认可度。
师资力量：占比20%，考察教师的资历和教学水平。
毕业生表现：占比15%，关注毕业生的就业与发展情况。
生源质量：占比10%，评估入学新生的学术潜力。
科研与财务投入：占比10%，衡量学校在AI领域的资源投入力度。
02、排名亮点
01、CMU与MIT并列榜首
卡耐基梅隆大学(CMU)与麻省理工学院(MIT)在本次排名中并列全美第一。
CMU作为有口皆碑的计算机神校，AI方向的教育同样与时俱进——是全美首个开设人工智能本科专业的大学，是这一领域的开创者。
△ 图源 | CMU官网
今年，理工强校MIT名次上升一位，与CMU并列第一。MIT的AI研究则集中在著名的计算机科学与人工智能实验室（CSAIL），非常强调数学基础和算法创新。
02、公立大学表现强势，性价比突出
在Top 10的榜单中，公立大学占据了多个席位，如加州大学伯克利分校(UCB)、佐治亚理工学院、伊利诺伊大学香槟分校(UIUC)和华盛顿大学等。
其中，UCB、UIUC还力压一众藤校。
它们不仅学费相对私立大学更低，而且因其机构的地理位置和丰富的校友资源，为学生提供了充足的实习和就业机会。
△ 图源 | UCB官网
03、“黑马”院校涌现
一些学校的AI专业排名远高于其综合排名，成为了“性价比之选”。例如：
华盛顿大学：综合排名第42，但AI专业排名高居第7。
德克萨斯大学奥斯汀分校：本次排名的最大黑马，从去年的第12名一举冲至第7名。
这些案例说明，在选择AI专业时，单纯看综合排名可能会错过很多优质选项。
04、跨学科融合成为新趋势
许多顶尖高校开始大力推进“AI+X”的跨学科学习。
例如，南加州大学推出了融合工程与商科的“商业人工智能”联合学位；CMU也为非计算机专业的学生提供AI辅修机会，推动AI在社会更广泛领域的应用。
03、如何选择适合你的AI强校
面对这些各具特色的AI强校，如何做出最适合自己的选择？申请者可以从以下几个关键维度进行综合考量，让选校决策更加精准。
01、明确兴趣方向
AI是一个涵盖机器学习、计算机视觉、自然语言处理等多个方向的广阔领域。
建议在申请前主动通过在线课程、科研项目或竞赛探索，初步明确自己是对底层算法设计，还是对上层技术应用更感兴趣。
02、权衡“综排”与“专排”
务必根据你的职业目标来权衡排名。
如果你的核心目标是在AI技术领域深耕，成为顶尖专家或工程师，那么专业排名、实验室资源和师资力量通常比综合排名更具参考价值。
03、关注地理位置与产业生态
学校地处科技中心（如硅谷、西雅图、波士顿）能带来显著的区位优势。
这些地方不仅汇聚了丰富的科技公司资源，更能为学生提供宝贵的实习机会、行业人脉和直接的就业渠道。华盛顿大学因其毗邻亚马逊、微软等巨头，便是这一优势的绝佳例证。
△ 图源 | WU官网
04、深挖课程设置与培养风格
不同学校的AI专业课程体系风格迥异，有的侧重理论与数学基础，为研究生阶段的科研打下根基；有的则偏向工程实践与应用开发。
仔细研究课程列表、毕业要求和项目机会，选择与自身学术倾向和职业规划最匹配的路径。
04、国际竞赛推荐
申请美国本科的AI专业，参加高含金量的国际竞赛是提升竞争力的有效途径。
机构为大家梳理了一些备受认可的国际竞赛，并附上了备赛建议，希望能助未来的申请者一臂之力。
要注意的是，参与竞赛不用去追求“大满贯”。
参赛者可以根据自己的兴趣方向，选择2-3项深度参与。例如，偏爱算法就主攻USACO；热衷于将AI应用于实际问题，可以尝试Kaggle或构思ISEF项目；若喜欢硬件与智能控制的结合，FRC会是很好的选择。
即使最终没有获得顶级名次，长期、深入的参与过程同样价值连城。在申请材料中，申请者可以详细描述你在团队中的角色、攻克的技术难题以及从中学到的东西。
参与竞赛表现出来的对AI领域抱有浓厚兴趣和高度学习主动性，才是顶尖学府所看重的品质。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
