2027 U.S.News AI本科排名出炉：家长看榜之前，先搞懂这几件事

Oct 29

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9月下旬，U.S.News发布了2027年美国大学本科排名，其中有一张专项榜单，家长群里转得特别多：本科人工智能（Artificial Intelligence）排名。

想让孩子学AI的家庭，第一反应往往是：把榜单存下来，照着前几名去申请。

先别急。这张榜单很有参考价值，但它排的东西，和很多家长以为的不太一样。看懂了这一点，选校的思路会清楚很多。

AI排名	学校	综排
1	卡内基梅隆大学（CMU）	14
2	麻省理工学院（MIT）	1
3	斯坦福大学	5
4	加州大学伯克利分校	20
5	佐治亚理工学院	29
6	伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）	34
7	华盛顿大学	16
8	加州大学圣地亚哥分校（UCSD）	29
9	康奈尔大学	14
10（并列）	加州理工学院、密歇根大学安娜堡分校、德州大学奥斯汀分校	5 / 25 / 34
13	普林斯顿大学	2
14	哈佛大学	3
15	哥伦比亚大学	12
16	普渡大学	55
17	加州大学洛杉矶分校（UCLA）	20
18	纽约大学	31
19	宾夕法尼亚大学	7
20	马里兰大学帕克分校	49
21（并列）	约翰·霍普金斯大学、马萨诸塞大学阿默斯特分校	9 / 59
23（并列）	布朗大学、达特茅斯学院	16 / 12
25（并列）	波士顿大学、杜克大学、加州大学尔湾分校	34 / 8 / 34

一眼能看出来的信号：

前五名非常稳定：CMU、MIT、斯坦福、伯克利、佐治亚理工，长期都是美国AI研究的核心阵地。
公立大学占了将近一半：27所里有12所是公立校，伯克利、佐治亚理工、UIUC、华盛顿大学、UCSD、密歇根、UT Austin都在前12名。对很多家庭来说，这是一个很实际的好消息：顶尖AI教育，不一定要付顶尖私校的价格。
综排和AI排名可能差很多：普渡（综排55，AI第16）、马里兰（综排49，AI第20）、UMass Amherst（综排59，AI第21），AI实力远比综排亮眼。但要提醒一句：这几所学校的CS/AI方向本身申请竞争就很激烈，不能因为综排不高，就把它们当成保底校。
藤校不是AI的代名词：7所藤校上榜，最高的是康奈尔（第9）；综排第2、第3的普林斯顿和哈佛，AI分别排在第13、第14；耶鲁没有进入这张榜单。

很多家长看到"AI专业排名"，会理解成：这些学校的AI专业，谁办得最好。

其实不是。

U.S.News的本科计算机科学排名（包括AI这类专项），依据的是同行评议：U.S.News向各校计算机项目的院长和资深教授发放问卷，请他们给自己熟悉的项目打分。AI专项，是请他们评价各校计算机科学项目在AI方向上的实力。

这意味着两件事：

1. 上榜，不代表这所学校有“AI专业"。

榜单前15名里，加州理工、普林斯顿、哈佛等学校，目前都没有独立的AI本科专业。学生在这些学校学AI，通常是读计算机科学（CS），再选AI方向的课程、进实验室做研究。

2. 只有27所，是因为这是一张“Top 25"榜单。

U.S.News这张专项榜只公布前25名，算上并列正好27所。它并不是说“全美只有27所大学能学AI"。榜单之外，还有大量学校的AI课程和研究相当扎实。

所以，这张榜单更准确的读法是：

它反映的是“业内教授们认为哪些学校的AI学术实力强"。

近几年，美国确实有越来越多大学开设了独立的AI本科专业。2018年，CMU开设了美国第一个AI本科学位；最近两三年，宾大、UCSD、西北、南加大、东北大学等也相继跟上。

但家长要特别注意：每所学校的AI专业，进入方式差别很大。 这直接影响孩子的申请策略。

我们把常见的情况分成三类：

进入方式	代表学校	家长需要知道的
申请时直接选AI专业	宾大（工程学院AI学士）、UCSD、南加大	申请时就要想清楚方向；UCSD的AI专业目前只接受新生直接申请，进校后再转进来的路基本是关着的
先被学院录取，入学后再申报	CMU（先进计算机学院，大一春季申报）、MIT（入学后再选专业）、西北大学（入学后申报）	真正的门槛在"先进学院"这一步，比如CMU的计算机学院本身就极难进
AI作为联合专业或第二专业	东北大学（数据科学学士更名为AI学士，并推出20多个"AI+X"联合专业）、西北大学（其他学院学生可加AI作第二专业）	适合同时有其他兴趣的孩子，比如"AI+生物""AI+新闻"

还有一大类学校，并没有单独的AI专业，而是在CS专业里设置AI方向（track）或大量AI课程。榜单上的很多强校，都属于这种情况。

这些规则每年都可能调整，尤其是刚开设的新专业。申请前，一定要以学校官网当年的说明为准。

如果孩子还在9到11年级，看这张榜单最有价值的地方，不是背下排名，而是看清一个现实：这些AI强校，申请CS/AI方向的学生非常多，“会用AI做东西"早就不稀奇了。

招生官更想看到的，是孩子有没有真正的兴趣，以及能不能证明自己理解自己在做什么：

这正是Research（研究）思维。它不是要孩子在高中就发顶会论文，而是养成一个习惯：提出问题，用实验和证据去回答。

不懂技术的家长，也可以在孩子做完一个AI项目后问三个问题：

能答得具体的孩子，不管将来申请的是什么专业，都更有底气。

U.S.News的AI排名，是一张很好的地图：它告诉我们，美国AI学术实力最强的学校大概在哪里。

但地图不会告诉你：孩子适合走哪条路、从哪个入口进去、进去之后要学什么。

看排名，更要看进入方式、课程方向和孩子自己的兴趣。 而在高中阶段，最值得投入的，依然是那些不会随排名和专业名称变化的能力：

Learn AI. Learn to Research. Learn to Learn.

AIRC（AI Research & Competition）为初高中生设计了一条从入门到原创研究的课程路径：

AIRC 001（入门）：用Python和Colab做数据，用Streamlit做交互式AI Demo，用MIT App Inventor做一个接入AI服务的手机App，最后完成一份报告并公开讲解。
AIRC 101 / 201（研究基础）：学习如何评估证据、做可重复的机器学习实验。
AIRC 301（原创研究）：在导师带领下，孩子提出自己的研究问题，完成原创研究。

想了解适合孩子的课程：填写 AIRC 兴趣表单，我们会根据孩子的年级和基础，和您联系。

文章数据来源：U.S. News & World Report 2027 Best Colleges（本科AI专项排名、全国大学综合排名）；各校官网及校方新闻（CMU、宾大、UCSD、西北大学、东北大学等）。专业设置和申请规则以各校当年官网说明为准。