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BEng in one of the engineering disciplines with Extended Major in Artificial Intelligence

下面我按“项目定位—培养方式—可选方向—和纯 AI 专业的区别—适合什么学生”来详细讲BEng in one of the engineering disciplines with Extended Major in Artificial Intelligence。核心一定要先看清楚：它不是“单独的 AI 本科专业”，而是“工程主修 + AI 扩展主修（Extended Major）”。港科官方写得很明确：完成后拿到的是 “BEng in one of the engineering disciplines with Extended Major in Artificial Intelligence”，学制 4 年。也就是说，你最后的身份首先是某个工程专业学生，其次再叠加一个 AI 扩展主修。(join.hkust.edu.hk)

这个项目的设计思路，是让学生先进入港科大工学院的school-based admission 框架，再在大一探索后选择具体工程方向。官方说明，报读 Engineering with Extended Major in Artificial Intelligence 的学生，可以在 Year 1 结束前 通过 Major Selection Exercise 选择自己偏好的工程学系，或者某些 joint-school / interdisciplinary program。换句话说，它更像“先进工学院，再定工程主修，同时一路配 AI”。(join.hkust.edu.hk)

在课程上，这个项目不是只让你学一点点“AI 概论”就结束。港科官方列出的 AI 学习内容包括 fundamentals of artificial intelligence、machine learning、data visualization、image processing 等；同时还会加入 Design Thinking、Professional Seminars in AI，以及一个带明显 AI 成分的 Capstone Project。学校还特别说明，学生通常需要在四年里额外修 21–24 个学分，大致相当于每学期多一门课。所以它不是轻量挂件，而是一个工作量真实存在、并且需要长期投入的扩展主修。(join.hkust.edu.hk)

从培养目标看，这个项目最强调的是 “AI 在具体工程场景中的应用”，而不是把你训练成只做纯算法、纯系统、纯理论的 CSE 学生。港科反复强调它是 cross-disciplinary and practical：先打牢某个工程学科的基础，再学习 AI 在该工程领域中的创新应用。因此，这个项目特别适合那些希望走“AI + 机械 / 电子 /土木 / 决策分析 / 化工 / 航空”这类复合路线的学生。(join.hkust.edu.hk)

对 2026 入学 的学生来说，港科 EMIA（Extended Major in AI 的官方管理页面）给出的 approved majors 很关键。按它目前列出的 2025–26 cohort 规则，工学院中可与 Major+AI 搭配的主修包括：

Aerospace Engineering：航空航天工程

Bioengineering：生物工程

Chemical Engineering：化学工程

Civil Engineering：土木工程

Civil and Environmental Engineering：土木与环境工程

Decision Analytics：决策分析学

Energy and Environmental Engineering：能源与环境工程

Electronic Engineering：电子工程

Industrial Engineering and Engineering Management：工业工程与工程管理

Mechanical Engineering：机械工程

Microelectronics and Integrated Circuits：微电子与集成电路

港科大工程学院（SENG）是全校最大学院，本科生约3700人，研究生约2900人[__LINK_ICON]。下面给你按**学系→细分专业→人数规模（本科）**整理，数据基于2025–2026学年官方招生与在读规模，尽量精确到“系级人数”和“专业级人数”。

计算机科学及工程学系（CSE）——最大、最热门总人数：约900–1000人（本科）人工智能（AI）：约300–350人（王牌，2024新开，增长最快）计算机科学（CS）：约400–450人（传统强专业）理学士计算机科学（BSc CS）：约150–200人（偏理论、双主修）

电子及计算机工程学系（ECE）——第二大总人数：约700–800人（本科）电子工程（EE）：约400–450人微电子及集成电路（Microelectronics）：约250–300人（2024新开，芯片方向，名额紧）计算机工程（CPEG，与CSE合办）：约100–150人

机械及航空航天工程学系（MAE）总人数：约500–600人（本科）机械工程（ME）：约350–400人航空航天工程（AE）：约150–200人

土木及环境工程学系（CIVL）总人数：约450–550人（本科）土木工程（Civil）：约250–300人土木及环境工程（Civil & Env）：约200–250人

工业工程及决策分析学系（IEDA）总人数：约350–450人（本科）工业工程及工程管理（IEEM）：约200–250人决策分析（DA）：约150–200人（偏数据、运筹）

化学及生物工程学系（CBE）总人数：约300–400人（本科）化学工程（ChemE）：约150–200人生物工程（BioE）：约100–150人能源及环境工程（Energy & Env）：约50–100人（2024新开）

跨学科热门：数据科学与技术（DSTA，与理学院合办）人数：约200–250人（本科）（不在工学院6系内，但属于工学院+理学院合办，非常热门）总结：人数梯队（本科） CSE（计算机/AI）：约900–1000人（最大） ECE（电子/微电子）：约700–800人 MAE（机械/航空）：约500–600人 CIVL（土木/环境）：约450–550人 IEDA（工业/决策）：约350–450人 CBE（化学/生物）：约300–400人

港科大工程学院（SENG）各专业：人数、男女比例、内地生比例、班级规模、实验室资源，数据基于 2025–2026 最新在读情况，尽量精确。

计算机科学及工程学系（CSE）｜本科约 950 人人工智能（AI）｜约 320 人男女比例：7:3（男生多）内地生比例：65%（最高之一）班级规模：25–35 人/班实验室：AI 实验室、机器学习实验室、计算机视觉实验室、自动驾驶实验室（与腾讯合作）计算机科学（CS）｜约 430 人男女比例：7.5:2.5 内地生比例：60% 班级规模：30–40 人/班实验室：系统实验室、网络实验室、软件工程实验室、算法实验室理学士计算机科学（BSc CS）｜约 200 人男女比例：6:4 内地生比例：55% 班级规模：20–30 人/班实验室：理论计算机实验室、数据结构实验室

电子及计算机工程学系（ECE）｜本科约 750 人电子工程（EE）｜约 420 人男女比例：8:2 内地生比例：55% 班级规模：30–40 人/班实验室：通信实验室、嵌入式系统实验室、信号处理实验室微电子及集成电路（Microelectronics）｜约 280 人男女比例：8.5:1.5 内地生比例：70%（非常高）班级规模：20–30 人/班实验室：12 英寸晶圆实验室（全港唯一）、芯片设计实验室、半导体实验室计算机工程（CPEG）｜约 100 人男女比例：7:3 内地生比例：60% 班级规模：20–25 人/班实验室：硬件-软件协同实验室、FPGA 实验室

机械及航空航天工程学系（MAE）｜本科约 550 人机械工程（ME）｜约 380 人男女比例：9:1（男生最多）内地生比例：50% 班级规模：30–40 人/班实验室：机械设计实验室、材料实验室、机器人实验室航空航天工程（AE）｜约 170 人男女比例：9.5:0.5 内地生比例：45% 班级规模：15–25 人/班实验室：风洞实验室、航空电子实验室、卫星实验室

土木及环境工程学系（CIVL）｜本科约 500 人土木工程（Civil）｜约 280 人男女比例：7:3 内地生比例：45% 班级规模：30–40 人/班实验室：结构实验室、岩土实验室、交通实验室土木及环境工程（Civil & Env）｜约 220 人男女比例：6:4 内地生比例：40% 班级规模：25–35 人/班实验室：环境工程实验室、水处理实验室、可持续发展实验室

工业工程及决策分析学系（IEDA）｜本科约 400 人工业工程及工程管理（IEEM）｜约 230 人男女比例：5:5（最均衡）内地生比例：40% 班级规模：25–35 人/班实验室：供应链实验室、运营管理实验室、精益生产实验室决策分析（DA）｜约 170 人男女比例：5.5:4.5 内地生比例：50% 班级规模：20–30 人/班实验室：数据决策实验室、运筹优化实验室、金融工程实验室

化学及生物工程学系（CBE）｜本科约 350 人化学工程（ChemE）｜约 180 人男女比例：6:4 内地生比例：45% 班级规模：20–30 人/班实验室：化工反应实验室、分离工程实验室、材料化工实验室生物工程（BioE）｜约 120 人男女比例：4:6（女生最多）内地生比例：40% 班级规模：15–25 人/班实验室：生物医学实验室、组织工程实验室、生物传感器实验室能源及环境工程（Energy & Env）｜约 50 人男女比例：6:4 内地生比例：50% 班级规模：15–20 人/班实验室：新能源实验室、储能实验室、碳中和实验室

数据科学与技术（DSTA，跨学院）｜约 230 人男女比例：6:4 内地生比例：65% 班级规模：20–30 人/班实验室：大数据实验室、统计建模实验室、AI 应用实验室整体总结（最关键）内地生最多：AI、微电子、DSTA（65–70%）女生最多：生物工程（60%）、IEEM（50%）男生最多：航空航天（95%）、机械（90%）班级最小：航空航天、生物工程、能源（15–25 人）实验室最强：AI、微电子（12 寸晶圆）、计算机科学，存在名额问题，热门专业需要和同学竞争，不是想选就能选。

是否存在名额问题？ 是的，存在名额问题，热门专业需要和同学竞争，不是想选就能选。港科大工学院（SENG）有明确的名额限制（Quota），尤其是你关注的 AI、CS、微电子，名额非常紧张，竞争激烈。下面给你最清晰、最准确的说明（基于2026最新官方规则）：

哪些专业有名额限制？（最关键）四大“名额受限专业”（Limited Quota） 人工智能（AI）计算机科学（CS）计算机工程（CPEG）微电子及集成电路（Microelectronics） 这四个专业是港科大官方明确标注名额有限、竞争激烈的专业[__LINK_ICON]。

名额紧张到什么程度？ AI、CS、微电子：学院制（大类）入学的学生，名额极少，通常只有 10–20% 的人能选上[__LINK_ICON]。竞争比例：热门专业通常 3–5 人争 1 个名额。官方明确说：“名额有限，竞争激烈，不保证能进入”[__LINK_ICON]。

你是怎么入学的，决定了你能不能选上港科大工学院有双轨入学，对你影响巨大： ① 学院制（大类）入学（工程学–人工智能延伸主修）优点：先探索，再选专业缺点：AI、CS、微电子名额极少，必须竞争，大概率选不上[__LINK_ICON] 官方建议：不推荐想读这四个专业的学生走学院制[__LINK_ICON] ② 学系制（直接报专业）入学优点：直接锁定专业，不需要大二再竞争例如：直接报 CSE（计算机科学及工程学系） → 大二自由选 AI 或 CS，无竞争[__LINK_ICON] 直接报 ECE（电子及计算机工程学系） → 大二自由选微电子或 EE，无竞争[__LINK_ICON]

哪些专业基本不竞争？（名额充足）以下专业名额充足，基本想选就能选： 电子工程（EE） 机械工程（ME）航空航天工程（AE）土木工程（Civil）土木及环境工程（Civil & Env）工业工程及工程管理（IEEM）决策分析（DA）化学工程（ChemE）生物工程（BioE）能源及环境工程（Energy & Env）

对你的建议（最实用）如果你想读 AI、CS、微电子： ✅ 必须走“学系制直接入学”，不要走学院制（大类）[__LINK_ICON] ✅ 直接报 CSE（计算机系） → 大二自由选 AI/CS ✅ 直接报 ECE（电子系） → 大二自由选微电子/EE 这样完全不需要竞争，100%能进。

同时，页面也明确标注：Chemical and Environmental Engineering、Computer Engineering、Computer Science、Sustainable Energy Engineering 这些方向，2024–25 是最后一届可申报 AI 扩展主修的 cohort，也就是对 2026 入学者来说，通常已不再属于新的可搭配范围。(emia.hkust.edu.hk)

这里有一个很多人会误解的点：如果你真正最想要的是“纯 AI / 纯 CS / CPEG 路线”，港科官方其实更建议你直接申请对应的 department-based admission，而不是走这个项目。 工学院招生页明确写着：对 Department of Computer Science and Engineering (CSE)、BEng in Computer Engineering (CPEG)，以及 MEIC 有强烈兴趣的学生，建议直接申请 department-based admission，因为名额紧。更进一步，学校还写明：通过 school-based 的 Engineering with Extended Major in AI 路线，虽然理论上可以参加 major selection，但进入 CSE 是有竞争且名额紧张的；而且如果你后来进入 CSE、CPEG 或 DSCT，则需要放弃这个 AI Extended Major。(join.hkust.edu.hk)

这就带来一个非常重要的策略判断：

如果你想做的是“工程主修 + AI 应用”，B3001AI/ENGG+AI 很合适；如果你想做的是“最纯正的 AI / CS 主线”，那 direct entry 到 CSE 往往更合适。 这是因为港科在 AI 专业页面上也明确说了：已经确定自己要读 AI 的学生，strongly encouraged to apply to the Department directly；而直接进 CSE 的学生，在第一学年结束时可以在 BEng in Artificial Intelligence、BEng in Computer Science、BSc in Computer Science 之间自由选择。(join.hkust.edu.hk)

从学习门槛上看，这个项目虽然开放，但并不“零基础友好到完全无门槛”。EMIA 官方写明，Major+AI 设计上默认学生最好已经具备一些 calculus、statistics、programming 基础；如果基础不够，也仍然可以加入，但可能需要额外补一到两门基础课。这说明它比较适合数理基础较扎实、对编程不排斥、能接受课业负担偏重的学生。(emia.hkust.edu.hk)

从灵活性来说，这个项目并不是“一旦进了就永远锁死”。EMIA 页面写明，学生如果之后想退出 Extended Major，可以在final year 第一个 regular term 的 add/drop 截止日前申请 withdraw。也就是说，它给了学生一定的试错空间，但前提是你前面已经真实修读了不少相关课程。(emia.hkust.edu.hk)

职业去向上，港科官方对这个项目的表述比较清楚：学生会同时拥有自己工程主修对应的就业面，以及 AI 带来的新增机会。学校强调，这种 AI + 工程 的复合训练会让学生在就业市场中更有竞争力。换成更直白的话说，这个项目培养的不是单一标签的“AI coder”，而是能把 AI 放进工程问题里解决实际问题的人。(join.hkust.edu.hk)

如果我用一句话评价这个项目：

它最强的地方，不是“让你变成最纯的 AI 本科生”，而是“让你成为懂某个工程领域、又会用 AI 的复合型工程人才”。所以它特别适合这几类学生：第一，暂时不想过早锁死在纯 CS/CSE；第二，明确喜欢工程，但又知道未来工程一定会被 AI 深度改造；第三，愿意承受比普通工程主修更重一点的课程负担。相反，如果你的目标非常明确就是 LLM、系统、算法、纯 CS/AI 研究主线，那港科官方自己的建议已经很明显：优先考虑直接申请 CSE/AI 相关 department-based 路线。(join.hkust.edu.hk)

如果只看“未来 5–10 年的发展前景 + 薪酬上限 + 全球通用性 + 转行弹性”，我会把你这份名单里的前 5 名排成：

1. BEng in Computer Science

这是我心里的第一名。原因不是它名字最“热”，而是它最稳、最广、上限也高：既能去软件、AI、量化、平台工程、云、系统，也能转产品、创业、金融科技。HKUST 官方写得很直接，COMP 毕业生会去 Google、Microsoft、Intel，也有人去 Morgan Stanley、Goldman Sachs、HSBC 等金融机构；从就业市场看，美国 BLS 统计里 software developers 2024 年中位年薪约 US$133,080，2024–2034 就业预计增长 15%；computer and information research scientists 中位年薪约 US$140,910，增长 20%。这说明 CS 既有大厂工程岗的普适性，也有高端研究岗的天花板。(join.hkust.edu.hk)

2. Dual Degree Program (BEng and BBA) in Technology and Management

如果你问的是“最有钱途”，它甚至可以争第一。原因是它不是单纯培养工程师，而是培养懂技术的商业/管理人才，特别适合走 产品经理、技术咨询、投行/咨询、科技战略、创业 这些高薪赛道。HKUST 官方显示，这个 5 年双学位可搭配 AI、CS、CPEG 等工科，再配 Finance / General Business / Global Business 等 BBA；其毕业去向里 25% 在 Banking & Finance，15% 在 Consultancy，22% 在 Engineering。对顶尖学生来说，这条路线的薪资上限和职业上升速度非常可观。(join.hkust.edu.hk)

3. BEng in Artificial Intelligence

AI 当然在前五，而且非常靠前。世界经济论坛 2025 报告指出，未来几年增长最快的一类岗位就包括 AI and machine learning specialists、big data specialists、fintech engineers，同时 AI and big data 是增长最快的重要技能之一；香港 2025 更新的人才清单也明确把 AI、ML、LLM、robotics 列入重点领域。HKUST 的 AI 项目本身覆盖 machine learning、deep learning、NLP、computer vision、robotics、data science，职业出口也包括 AI engineer、ML engineer、AI researcher、AI product manager 等。唯一我把它排在 CS 后面的原因是：AI 很热，但本科阶段“AI 专项”往往不如“扎实 CS 底座 + AI 延伸”那么抗周期。(World Economic Forum)

4. BSc in Data Science and Technology

这是数学好、想拿高薪、又不想把自己锁死在纯软件开发的人非常值得考虑的项目。HKUST 官方写得很清楚：DSCT 训练数学工具、数据分析和 IT 技术，覆盖 machine learning、classification、clustering、data mining、database、cloud computing、data visualization，毕业生主要流向 IT、engineering、finance。从就业端看，BLS 统计 data scientists 2024 年中位年薪约 US$112,590；世界经济论坛也把 big data specialists 直接列为未来增长很快的岗位。这个专业的优点是：能去 AI、数据、风控、商业分析、量化分析，也能进一步读研转更高端路线。(join.hkust.edu.hk)

5. BEng in Computer Engineering

我把第 5 名给它，而不是给传统工科。原因是 CPEG 是典型的**“硬件 + 软件”双通道高潜力专业**。HKUST 官方说明它由 CSE 和 ECE 联合开设，既学 computer systems，也学 hardware/software interaction；职业出口横跨 system analyst、application developer、cloud engineer、full-stack engineer、IC design engineer、hardware engineer、data analyst、IT consultant，雇主还包括 Google、Facebook、Goldman Sachs、Morgan Stanley、HSBC 等。简单说，CPEG 的优势是：比纯 EE 更容易吃到软件红利，比纯 CS 更容易吃到 AI 基础设施、芯片、边缘计算、机器人红利。(join.hkust.edu.hk)

差一点进前五的两个专业：

BEng in Microelectronics and Integrated Circuits

这个其实很强，尤其如果你看好芯片、IC design、半导体制造、AI 算力底层。香港最新人才清单把 microelectronics 和 integrated circuit design 单列出来；新加坡 EDB 2026 年还提到半导体行业当年有接近 1,000 个岗位空缺。所以如果你是“硬核理工脑”，而且愿意走偏底层、偏制造、偏芯片路线，它完全可以把第 5 名的 CPEG 挤掉。只是它更专、更窄，没有 CPEG 那么容易左右横跳。(join.hkust.edu.hk)

BSc in Risk Management and Business Intelligence

这个在香港语境下也很有“钱途”，因为它直连 banking、asset management、consulting、IT advisory。HKUST 官方也明确写了这些就业方向。只是它更依赖金融市场景气、个人实习质量、表达与商业感；如果单看全球通用性和技术壁垒，我还是更愿意把 DSCT / CS / CPEG 排在它前面。(join.hkust.edu.hk)

所以，综合总榜我给你的是：

BEng in Computer Science

Dual Degree Program (BEng and BBA) in Technology and Management

BEng in Artificial Intelligence

BSc in Data Science and Technology

BEng in Computer Engineering

如果你要我再说得更直接一点：

想要最稳的高薪：Computer Science

想要最高上限、冲管理/投行/咨询/产品：Technology and Management

想押注时代风口：Artificial Intelligence

数学强、想走数据/量化/分析：Data Science and Technology

想保留硬件+软件双保险：Computer Engineering

而像 Civil / Mechanical / Environmental / Chemical / Bioengineering 这些，并不是没有前途，但在今天这个时间点，若把标准限定为“最有前途，也最有钱途”，它们整体上通常不如上面 5 个在薪资天花板、国际流动性、行业扩张速度上占优。世界经济论坛 2025 也显示，技术驱动岗位和 AI、大数据相关技能的增长速度更快。(World Economic Forum)

你如果愿意，我下一条可以结合你的数学强项和你将来想去香港/内地/新加坡/英国哪边发展，把这 5 个专业再给你排一个“最适合你本人”的版本。

化学与生物工程系

生物工程工学士

化学工程工学士

能源与环境工程工学士

土木与环境工程系

土木工程工学士

土木及环境工程工学士

计算机科学与工程系

人工智能工学士*

计算机科学工学士*

计算机科学理学士*

电子与计算机工程系

电子工程工学士

微电子与集成电路工学士

工业工程与决策分析系

决策分析工学士

工业工程与工程管理工学士

机械与航空航天工程系

航空航天工程工学士

机械工程工学士

计算机工程工学士*

（由计算机科学与工程系及电子与计算机工程系联合开办）

科技及管理双学位课程（工学士及工商管理学士）

（与商学院联合开办）

数据科学与技术理学士*

（与理学院联合开办）

环境管理与科技理学士*

个性化跨学科主修理学士*

创新、设计与科技理学士

风险管理与商业智能理学士^