智慧城市科技与应用理学硕士 (MScSCTA)

智慧城市科技与应用理学硕士 (MScSCTA)

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智慧城市科技与应用理学硕士(MScSCTA)课程由岭南大学 数据科学学院 工业数据科学学部 提供和管理。该课程正常修读期限为一年全日制,最长修读期限为三年。岭南大学在国际学术界享有良好声誉,并在多项全球大学排名中表现优异,位列世界前列。例如: 

全球第 1

2026年泰晤士高等教育大学影响力排名的「优质教育」

10

泰晤士高等教育亚洲大学排名 2026

10 至 350 位

泰晤士高等教育世界大学排名 2026

10

泰晤士高等教育世界大学排名 -「国际展望」

10 至 200 位

《上海软科世界一流学科排名2025》 - 人工智能学科

100

QS世界大學排名2027
本项目以跨学科整合为核心,立足于城市科学、数据科学与人工智能的交汇点。MScSCTA 的教学重点在于透过案例教学与实操项目,引导学生深入学习如何运用人工智能、计算机科学与数据分析等核心技术,以应对智慧物流、动态调度、即时交通管理、智慧停车、智慧电网、自动驾驶汽车、空气品质监测及智慧医疗等具体城市问题,培养兼具战略视野与顶尖技术能力的复合型人才
项目简介图

 

此外,学生将透过我们定期举办的学术活动、前沿讲座、主题研讨会以及知名企业参观等,零距离接触业界顶尖专家与实践场景,全方位充实与装备自己,实现学术与产业的无缝对接

 

学生必须完成7门必修科目3门选修科目,并获得总共30学分才能毕业。必修科目让学生具备处理大型数据集和掌握新兴技术所需的技能。多样化的选修科目满足学生的兴趣、能力和职业规划,同时让学生在不同领域获得更深入和实用的知识。

必修科目 21 学分
  • 运筹学
  • 人工智能概论
  • 智慧城市概论
  • 智慧城市项目
  • 城市数据科学与分析
  • 智慧互联与融合
  • 智慧物流
选修科目 任选 3 门,共 9 学分 *
人工智能与数据驱动应用
  • 深度学习应用
  • 游戏人工智能
  • 区块链应用实务
  • 数据科学程序设计
数据分析与可视化决策
  • 大数据分析
  • 策略性可视化数据分析
  • 医疗保健分析
  • 移动边缘计算
创意设计与智慧城市
  • 感知城市
  • 城市设计
  • 3D 建模与动画
  • 城市计算与时空分析

 

请点击下图以查阅本课程单张及详细信息,深入了解课程架构、培养目标以及未来就业与发展前景。

 

你关心的问题, 我们为你解答

Q1

Q1:我不是工程/IT背景,会不会跟不上?什么样的申请者最容易在这个课程脱颖而出?

 

不会。即使你没有工程或IT背景,也完全可以顺利融入课程。我们的课程以「城市问题」为核心,而非工程训练,专为不同背景的学生而设计,不论您本科修读理学、工程、商科、社会科学还是艺术相关领域,均可顺利融入课程。你将从基础开始,逐步建立共同语言与分析方法。评核重点在于学生能否理解并运用人工智能、数字孪生等前沿技术,去解决智慧物流、实时交通、智慧医疗等具体的特定产业与城市挑战。无论你的背景如何,这里丰富的学术与业界资源都将帮助你跨界赋能,成为兼具战略视野与技术应用能力的复合型人才。

 

我们看重的不是“背景最强”的申请者,而是具备以下特质的人:

  • 能清晰描述与界定问题
  • 能反思自身不足并持续学习
  • 乐于跨领域合作与沟通
  • 对制度运作与现实限制具备兴趣与理解

具备这些特质的申请者,往往更能在课程中发挥优势,并在复杂的真实环境中创造价值。

Q2

Q2:课程对申请者英文能力要求高吗?

 

在英文要求方面,本课程以英语授课。申请者只需达到入学的基本英语水平(如雅思(学术)6.0分或以上、托福79分或以上、大学英语六级450分或以上,或持有同等英语资格认证),即可满足要求。

Q3

Q3:我最关心就业/升学,这种「问题导向」真的有用吗?

 

有用,而且非常关键。「问题导向」的最大优势在于其高度可迁移性。无论你未来进入公共部门、城市科技企业、咨询行业、研究领域,或继续深造,都需要具备清晰界定问题、完整设计方案,以及有效管理风险的能力。这套能力不仅让你能够快速适应不同岗位,也让你更容易向雇主或学术机构清楚表达自己的价值与定位。

Q4

Q4:听起来很跨学科,会不会太「泛」、毕业不好找定位?我可以应征什么类型的工作?

 

我们的跨学科设计并不是「泛」,而是更有策略地聚焦。我们不会在一开始就用单一职称限制你的发展方向,而是帮助你建立一套可迁移的核心能力:界定问题、连接科技与治理,并设计切实可行的解决方案。毕业时,你将能够清晰表达自己擅长处理的城市问题类型——这比单纯掌握几项技术技能,更能让雇主理解你的独特价值与竞争力。

 

毕业后,你将具备面向多元职业方向的能力,尤其适用于城市、政策与科技交叉领域的发展。例如:

  • 城市相关企业(如 smart city / urban tech)
  • 公共管理机构
  • 咨询、战略与研究类岗位
  • 与数据治理、平台或数字转型相关的工作

课程所培养的「问题导向」与跨领域整合能力,将帮助你灵活切换不同角色,并在复杂环境中创造实际价值。

Q5

Q5:课程中的「城市问题」是怎样产生的?会不会很多 group project?如果队友背景差很多怎么办?

 

本课程所聚焦的「城市问题」,全面对接当前产业转型与智能化升级的真实迫切需求。我们将深入探讨公共安全、医疗健康、基础设施及能源管理等领域的复杂挑战,并将其具体转化为智慧物流、动态调度、实时交通管理、智慧停车、智慧电网、自动驾驶汽车、空气质量监测及智慧医疗等核心应用场景。在这里,你将不再停留于抽象的概念讨论,而是学习如何将人工智能、计算机科学、数学等前沿技术,与这些特定产业深度结合,通过案例教学与实操项目,逐步构建出具备数据驱动与技术落地价值的实践解决方案。


课程中会有一定比例的跨背景协作项目,这正是学习体验的重要组成部分。真实的城市问题本来就需要不同专业共同参与,因此你将学习如何有效分工、整合不同观点,并将复杂问题清晰表达。即使团队背景多元,这反而会成为你的优势,帮助你提升沟通、协作与综合决策能力。

Q6

Q6:这样学会不会什么都懂一点,但不够深入?如果我之后想转去更技术导向,这课程会不会不够?

 

不会。课程的目标并不是「什么都学一点」,而是帮助你建立一套有深度的方法能力——包括如何定义问题、评估方案,以及在现实限制下做出决策。


本课程并不取代技术训练,而是让你更清楚地理解「技术在城市中的角色」。如果你未来希望走向更技术导向的发展,这套能力将帮助你把技术应用到更复杂的真实情境中,从而发挥更大的价值。

Q7

Q7:如果我还不确定方向,这课程适合我吗?

 

视情况而定。如果你对解决「城市问题」——即前沿技术与特定产业的深度融合(如智慧物流、实时交通管理、智慧医疗、智慧电网等)完全没有兴趣,这个课程可能不太适合。但如果你只是暂时未确定未来的具体职业方向,本课程立足于解决这些复杂的城市挑战,反而能帮助你建立清晰的定位。在这里,你将通过丰富的实操项目,逐步找到最适合的前沿科技职业赛道。

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