近期美国多所顶尖高校硕士项目集中改名加注 AI，宾大、德州大学、康奈尔等校 DS、BA、医疗信息学项目完成升级，伯克利、芝大等还全新开设 AI 硕士项目。本次改造并非单纯更名，多数项目优化了 AI 相关课程体系。本文解析项目变动本质、申请竞争变化，为 27fall 申请者梳理全新选校与申请策略。

如果你最近在刷美国硕士项目官网，你一定发现了一件事：怎么这些项目的名字都变了?而且变法出奇一致：统统加上了AI。

Data Science变成了Data Science & AI，Business Analytics变成了Business Analytics & AI，Health Informatics变成了Health Informatics & AI……

不是一两个学校在搞，是一整批顶校集体行动。这到底是蹭热度还是动真格?对申请又有什么影响?我们一个一个说。

到底哪些项目改名了?

我们盘了一圈，目前确认改名加了AI的项目至少有这些：

UPenn工学院

原名：Master of Science in Data Science

新名：Data Science & Artificial Intelligence, MSE

宾大工学院的数据科学硕士，直接在项目名里加上了Artificial Intelligence。Penn Engineering 这几年在AI方向的布局越来越重，这次改名算是正式把AI提到了和Data Science并列的位置。

UT-Austin McCombs商学院(两个项目同时改)

原名：Master of Science in Business Analytics(MSBA)

新名：MS in Business Analytics and Artificial Intelligence

原名：Master of Science in Information Technology & Management(MSITM)

新名：MS in Business Technology & AI

McCombs一口气改了两个项目的名字，MSBA和MSITM全部加了AI。商学院都在往AI靠了，可见这个趋势有多猛。

UMN Carlson商学院

原名：Master of Science in Business Analytics(MSBA)

新名：MS in Business Analytics & Artificial Intelligence

和UT-Austin一样，Carlson的MSBA也加上了AI。两个商学院的BA项目同时改名，说明商科+AI这个组合已经不是噱头，而是真的在成为标配。

Cornell Weill Medicine

原名：Health Informatics

新名：MS in Health Informatics and Artificial Intelligence

康奈尔医学院的健康信息学项目也加了AI。医疗+AI本身就是这两年最火的交叉方向之一，改名可以说是顺理成章。

除了老项目改名，今年还有一批学校直接新开了AI硕士：

UC Berkeley 新开 Master of Artificial Intelligence and Machine Learning(MAIML)，一年制，GRE可选

UChicago 新开 Master's in Applied AI，9个月，不要GRE

Michigan 新开 AI Engineering MEng，6个学院联合开设，覆盖航空航天、生物医学、土木、ECE、机械、核工程

WUSTL 新开 MS in Artificial Intelligence Engineering

UNC 新开 MS in Data Science，两个track之一就是AI方向

老项目在加 AI，新项目直接以 AI 命名。整个美国研究生教育正在进行一场 AI 化改造。

改名意味着什么?

先说结论：改名不等于换汤不换药，但也不等于脱胎换骨。

实际情况是，大部分改名的项目都做了课程结构上的调整：新增了AI和机器学习相关的核心课、选修课，或者直接开了AI方向的concentration。

但项目的底层逻辑没有变。Data Science加了AI，它的核心还是数据科学，只是在课程里强化了AI的比重。Business Analytics加了AI，本质还是商业分析，只是工具箱里多了AI这一块。

所以你需要关注的不是名字变了，而是：

课程结构到底调了哪些?

新增的AI课程是必修还是选修?

就业导向有没有变化?

录取标准有没有跟着调整?

这些才是真正影响你申请决策的东西。

对申请有什么影响?

第一，竞争可能会变。

项目名字里带了AI，天然会吸引一波AI背景的申请者进来。原来申Data Science的那批人还在，现在又多了一批冲着AI来的人。申请池的构成变了，竞争格局也会跟着变。

第二，文书和背景包装的侧重点要调整。

项目改名意味着招生偏好在变。如果你申的项目加了AI，你的文书里最好能体现你对AI的理解和相关经历，而不是还在用去年的模板讲纯数据分析的故事。

第三，选校逻辑要重新梳理。

以前你可能觉得这几个项目是同类竞品，现在有的加了AI有的没加，它们的定位已经开始分化了。选校不能再简单地按排名排一排，得看清楚每个项目现在到底在培养什么样的人。

这不是一两个学校的个别动作，而是一个系统性的趋势。当UPenn、UT-Austin、Berkeley、UChicago、Michigan这些学校同时在做同一件事的时候，方向已经很明确了。

对于正在准备27fall申请的同学来说，现在最重要的就是跟上这些变化，重新审视自己的选校单和申请策略。

建议申请者摒弃单一看排名的选校思维，重点比对课程、录取、就业差异。对专业选择感到迷茫，可咨询留学在线了解详情，获取专属规划方案。