英国人工智能硕士

人工智能是目前就业香饽饽，想读人工智能的务必提前关注下随着计算机的普及，人工智能成为了当下最火爆的行业，那英国有哪些大学开设了人工智能专业呢?一、伦敦大学学院作为G5超级精英大学之一的UCL伦敦大学学院，拥有诸多领先的科研机构，在人工智能方面的取得的非凡造诣，在这个专业领域的知名校友当属AlphaGo (阿尔法围棋)算法的创建者戴密斯·哈萨比斯与大卫·席尔瓦。开设专业：Machine Learning MSc二、帝国理工学院Imperial College London帝国理工学院在世界顶尖的理工领域拥有极高的声望,与牛津大学、剑桥大学、伦敦大学学院、伦敦政治经济学院并成为G5超级精英大学，在计算机方面的研究实力和影响力在业内也是遥遥领先。开设专业：MSc in Computing (Machine Learning) ；MSc Computing (Artificial Intelligence)课程包括：高级机器人技术、计算机视觉、动态系统与深度学习、高级计算机图形学、高级数据库、信息与编码理论、编程语言的类型系统。三、爱丁堡大学爱丁堡大学是位于苏格兰的竞争最为激烈的大学之一，在英国乃至全球一直享有很高的声誉。开设专业：MSc Artificial Intelligence课程包括：智能机器人、机器学习、机器学习与模式识别、人机交互、计算认知神经科学、机器人学：科学与系统。四、南安普顿大学一直以来都以先进的计算机科学相关专业在全英享有盛名。该校的人工智能课程开设于电子与计算机学院(ECS)。自上世纪80年代开始学院开设计算机专业，全球排名前百。我们所熟知的万维网(world wide web)的创始人Tim Berners-Lee就在ECS任教。开设专业：MSc Artificial Intelligence五、曼彻斯特大学悠久的历史里，无数的新科学，新发现在这里诞生。1824年建校，著名红砖大学之一，第一台现代计算机、电子的发现、石墨材料的研究都诞生于此。开设专业：Advanced Computer Science: Artificial Intelligence MSc

来源：中国证券报当不少人还在担忧“无协议脱欧”可能给英国经济带来的打击时，一些业内人士甚至英国政府已着手准备应对更长远的问题——人工智能技术引发的产业自动化浪潮对就业市场的影响，即这类技术变革是否会让很多人保不住饭碗。 英国政府正推行一项名为“国家再培训计划”的项目，其宗旨就是帮助那些在产业发展变化过程中可能失去原本工作岗位的人士，为他们提供相应的培训课程，学习新技能，从而在人工智能越来越普及的未来获得新工作。这个项目会优先在英国老工业城市利物浦推广。 英国教育大臣达米安·海因兹指出：“像人工智能和自动化这样的技术正在改变我们的生活和工作方式，助益经济发展，但同时也意味着工作在变化，一些岗位很快就会被淘汰。” 这种再培训准备并不是杞人忧天。尽管目前许多人工智能的应用听起来还不是很成熟，但它带来的产业自动化浪潮正在不同行业中实施，对普通人的影响也非常切实。 据牛津经济咨询社此前发布的一项分析报告，到2030年全球至少有2000万制造业岗位会被机器人取代，即便是服务业中的工作岗位也会在这波自动化浪潮中受到不小影响。但这家机构同时认为，产业自动化的提升其实会创造新的工作机会并助力经济增长。 普华永道会计师事务所也在一份分析报告中说，长远来看，人工智能对英国的总体就业影响可能属于“中性”，因为尽管很多工作岗位会在这波浪潮下被淘汰，但未来20年里产业变化也会创造更多工作机会，从而抵消一部分影响，只是这个过程对很多公司和雇员来说变化会比较剧烈。 事实上，当前即便受“脱欧”的不确定性影响，英国的失业率仍保持比较平稳的水平。官方数据显示，3月到5月间，该国的失业率维持在3.8%，这是自上世纪70年代中期以来的最低水平。本地雇员的年平均收入也都处在一个良好状态。 但即便如此，未来前景仍然让很多人担忧。这些技术带来的变革会有多深，一些细分领域里的雇员已经能感受到，比如有些金融机构已经越来越依赖人工智能算法和大数据等来开展业务，一些过去认为无法取代的岗位也因此很快被淘汰。 英国政府已经把人工智能和5G等当前最热门的技术视为该国要大力发展的产业技术，正推动本国的大学设立更多的专业研发中心，以便培训这个领域的顶尖人才。但说到底，政府在大力鼓励这类新技术发展的同时，也需要避免人工智能带来的产业变革最终导致社会财富分配不均。 普华永道报告称，人工智能技术带来的变化更有利于那些已经通过高等教育获得很强数字化技能的人士，这有可能会加剧收入差距，在这种情况下，政府有必要考虑如何把人工智能带来的GDP增长在社会更广泛领域中重新分配。

编者按：本文来自网易智能，36氪经授权发布。英国著名计算机科学家艾伦·图灵在1950年发表的论文《计算机器与智能》中，对人工智能的发展和人工智能的哲学作出了广泛的研究。1936年，图灵已经发展出了现代计算机的原理，并在二战期间在布莱切利园破解密码的过程中发挥了关键作用。在1950年的论文中，图灵探索了“机器”和“思考”的含义，在后来的“图灵测试”中，他提出，如果一台机器进行的对话无法与人类对话相区别，那么可以说这台机器能够“思考”。他在计算机方面的早期研究成果被送到伦敦数学学会（London Mathematical Society），并且证明了所有的数字计算机都有同样的功能（也就是说，只要有足够的内存和时间，任何计算机都可以模拟所有其他计算机的行为），这个实验表达出了一个强有力的、优雅且精确的概念。这篇论文至今仍被广泛阅读、讨论、引用和纳入选集。人工智能领域的早期研究者们专注于开发必要的工具和技术，以帮助他们探索图灵的思想。早期的方法主要针对符号编程（也就是能够在自己的编程语言中操纵表达的程序），这是最有前景的范例。许多特殊目的语言都是以此为动力编写的，其中最著名的是美国的LISP语言，但也包括来自英国的重要贡献，比如POP-2（由爱丁堡大学的罗宾·波普和罗德·伯斯托发明）和Edinburgh Prolog（由爱丁堡大学的大卫·沃伦发明）。1952年，克里斯托弗·斯特拉奇在曼彻斯特大学使用Ferranti?Mark?1系统编写了国际跳棋的玩法，在后来还编写了情书。人工智能已经参与到了越来越复杂的游戏中，这一直是其进步的标志。另一位前布莱切利密码破译者是唐纳德·米奇，他后来在爱丁堡的机械智能与感知部门担任主管。当时他发明的连三子棋程序MENACE对当时的计算机来说太过复杂，而他最初是用300个火柴盒来实施这个过程的。到20世纪60年代，人工智能技术被应用于更为复杂的问题，并被运用到实际中。前期计划包括制定解决问题的策略，从而逐步解决问题，比如自动推理，或者是规划依据（由艾伦·邦迪首创）。理解自然语言是另一个重要的部分；例如，Karen Sprck Jones发明了从文档中检索信息的方式，而Yorick Wilks的偏好语义是一种用来消除单词歧义感的计算方法，这不仅是对人工智能的贡献，而且直接挑战了语言学中占主导地位的乔姆斯基范式。他们二人都是剑桥语言研究小组的校友，这是一个由维特根斯坦的学生Margaret Masterman创立的计算机语言学的传奇熔炉。在随后的发展中，像爱丁堡的Freddy I和Freddy II这样的机器人系统已经能够将视觉、智能、多功能性和物理工程结合起来，来完成一些任务，比如组装物体（需要为机器人开发的专用AI语言）。人工智能系统也对认知心理学这一学科产生了影响。研究人员包括理查德?格雷戈里、克里斯托弗?隆格希金斯、菲利普?约翰逊-莱尔德和戴维?马尔，他们意识到，人类的认知过程可以被视为一种计算方式，并被模仿为计算机程序。在全球以及在英国，人工智能经历了向前发展的阶段，也有相对停滞的时期（通常被称为“人工智能的冬天”）。其中一个重大事件发生在1973年，,詹姆斯·莱特希尔（Sir James Lighthill）发表了关于人工智能的报告，该报告建议将人工智能资金集中在少数几所英国大学。莱特希尔质疑了当时的人工智能能够通过扩大规模来解决现实世界的复杂问题，而且确实，20世纪60年代的主流方法，将复杂的推理建模为可能的决策树，很容易遇到组合性爆炸的问题。但是，从长远来看，符号编程的进步使人们对人工智能解决复杂问题的能力有了更深入的理解，特别是在工具和技术方面取得了特别的进展，可以模拟或支持复杂的专家推理在结构相对良好的领域的应用（在工作场所的应用是非常理想的）。Knowledge-Based Systems（KBS），被称为知识库系统，将人工智能技术与其他类型的计算推理和领域相关专业知识结合起来，为非常常用但重要的现实应用程序创建系统。KBS不引人注目但实际的成功，帮助化解了莱特希尔的“悲观情绪”，并为通过Alvey项目进行大规模的资金扩张铺平了道路。回顾过去，我们所看到的人工智能冬天都是过度炒作的产物——支持者夸大了错误的失败印象，并因此低估了研究中重要但未取成果的成就。1983年至1987年期间，英国的Alvey智能知识库系统（IKBS）计划是为了响应其他国家的进展而开发的，尤其是日本（其这5年的项目依靠技术和语言，尤其是来自英国的Edinburgh Prolog）。Alvey影响了学术界研究能力的发展，也鼓励了行业应用，使其专注于已经取得进展的实际问题，尤其是自然语言处理、界面和KBS。这些应用程序逐渐将人工智能领域的目标从制造“思考机器”（这个概念一直存在哲学争论）转变为了更可衡量的构想，即创造出能够发挥作用的机器，如果这些机器是由人类生产的，那么就可以将其作用归因于“智能”（图灵测试中隐含的一个概念）。这种智能的表现可能是由“蛮力”方法产生的，既没有反映，也没有试图反映人类的问题。有趣的是，英国培养了许多重要的哲学家，他们帮助发现了这些区别背后的概念，比如玛格丽特·博登和安迪·克拉克。Alvey项目之后，AI的投资再次下降，但这一领域的前景已经出现了好转，因为新的编程方法不再依赖于符号推理的线性组合。尽管符号编程是人类语言最简单的编程类型，但模拟自然技术从感知环境（例如来自感官的信息）中也可以推断出很多信息，因为它们不包括陈述性或假设性知识的直接表述。从自然中获得灵感的一个例子是遗传算法，它将一个程序编码为一组“基因”，然后以模仿进化的方式进行修改，寻找与不断变化的与环境的“契合度”（早期项目包括理查德·弗西斯的小猎犬系统，用于模式识别）。另一种是神经网络或连接主义系统，在这种系统中，人造“神经元”相互连接在一个系统中，这个系统的作用类似于人脑，由多个“神经元”相互刺激或抑制。与具有象征意义的人工智能一样，研究人员经常在模仿人类大脑时进行逆向推理，来提高其性能（例如，由杰弗里·辛顿开发的反向传播算法），但由史蒂夫·弗伯领导的大规模神经网络SpiNNaker（2005-）仍然是大脑直接建模的传统范式。其他与人工智能相关的非传统计算方法还包括并行处理（并行处理多个处理器来解决问题）、多智能体系统（在一个环境中有许多智能自动代理交互）和机器学习（算法可以学习在数据中找到重要的结构，并通过培训确定有趣的模式）。其他国家和国际公司正在大力投资人工智能开发，但英国仍被视为人工智能研究和应用领域的专业中心，至少目前是这样。例如，DeepMind的两位创始人，在伦敦大学学院计算机神经科学组读博士时结识，而这一小组的创始主任正是杰弗里·辛顿。英国可以继续在图灵的遗产和追随他的人的基础上继续努力，继续成为人工智能的重要中心之一。Kieron o'hara博士，南安普敦大学电子与计算机科学系副教授和首席研究员。（选自：英国政府报告节选 编译：网易见外智能编译平台 审校：李擎）

全球各国具有人工智能研究方向的大学数图一：全球各国具有人工智能研究方向的大学数目全球大学共有367所高校具有人工智能研究方向，这其中，美国占有168所，占全球份额的45.7%，加拿大、中国、印度、英国分别位于二、三、四名，但与美国相差较大。具有人工智能研究方向的大学实力排名图二：具有人工智能研究方向的大学实力排名TOP1:卡内基梅隆大学(CMU)TOP2:清华大学TOP3:康奈尔大学和斯坦福大学TOP5:北京大学TOP6:佐治亚理工学院TOP7:华盛顿大学TOP8:加州大学伯克利分校TOP9:马萨诸塞大学安姆斯特分校TOP10:麻省理工学院TOP24:浙江大学TOP51:南京大学全球实力排名中国高校占2所。全球大学人工智能研究排名图三：全球大学人工智能研究排名TOP1:卡内基梅隆大学TOP2:清华大学TOP3:牛津大学TOP4:北京大学TOP5:香港科技大学TOP6:新南威尔士大学TOP7:南洋理工大学TOP8:阿尔伯塔大学TOP9:南京大学TOP10:浙江大学全球研究排名中国高校占4所。中国高校AI前60排名图四：中国高校AI前60排名如果不想去世界顶级的大学学习人工智能，舍弃了欧美，如美国、加拿大、英国，在国内就要去上面这些大学进行本科阶段的学习，硕士研究生和博时研究生阶段的学习，最好还是去美国顶级院校学习，毕竟毕业之后的工作，要比国内丰富很多。人工智能企业拥有数量前五名图五：人工智能企业拥有数量前五名TOP1:美国，1078家TOP2:中国，592家TOP3:英国，138家TOP4:以色列，74家TOP5:加拿大，70家世界人工智能强国人口数世界人工智能强国人口占比图六：世界人工智能强国人口数与占比美国占地球人口4%，加拿大0.49%，英国0.89%，以色列0.12%，而中国占地球18.93%，资源很不均衡。看到这些数据，就应该明白，去美国学习人工智能，就能享受到优越的教育资源，一流的师资，高端的设备，最前沿的学术思想，在最顶尖的平台上才能越走越远，攀登科学高峰，不至于走弯路，走错路，这也是很多一流科学家曾经最明智的选择。

近日，教育部正式发文，批准同意浙江工商大学与英国萨塞克斯大学合作设立“浙江工商大学萨塞克斯人工智能学院”，成为国内首个人工智能领域的中外合作办学机构，今年将启动首批招生。俯瞰君从浙江工商大学官网上了解到，新设立的人工智能学院获批开展本科和硕士学历教育，将开设电子信息工程、通信工程两个本科专业，机器人与自动化系统、人工智能与自适应系统两个硕士专业。办学总规模为950人，本科生每年招收200人（纳入国家普通高等学校招生计划），毕业学生可获得浙江工商大学本科毕业证书、学士学位证书，以及英国萨塞克斯大学学士学位证书；硕士研究生每年招收100人（自主招生），毕业学生可获得英国萨塞克斯大学硕士学位证书。近年来，人工智能、数据科学与大数据技术可谓是“爆款”专业。今年3月初，教育部公布的2019年度普通高等学校本科专业备案和审批结果，中国人民大学、北京化工大学、北京邮电大学、北京师范大学、中国传媒大学、复旦大学等179所高校新增人工智能本科专业。这是人工智能（AI）本科专业被纳入我国本科专业的第二年，去年仅有35所高校获批，今年这一数量涨势迅猛，超过去年的5倍。根据通知，本年度各高校新增备案专业1672个、审批专业181个，调整学位授予门类或修业年限专业47个，撤销专业367个。撤销本科专业名单中，服装与服饰设计、教育技术学、市场营销等专业被撤销居多。俯瞰君认为，如果想在浙江发展，但是和浙江大学有一定距离，又对人工智能感兴趣，“浙江工商大学萨塞克斯人工智能学院”是一个性价比很高的选择。想就读业人工智能专业，最好选择一所位于AI企业相对密集地区的大学择，一方面产学融合和实践的机会较多，另一方面未来就业可能会有更多优待。浙江工商大学位于浙江杭州，是一座互联网极其发达的城市，也是未来人工智能领域发展的主战场，选择在杭州发展，不会错。浙江工商大学作为浙江省重点高校，担浙江省数字经济“一号工程”所亟需的高层次人才培养使命，构筑人工智能专业领域的人才培养高地，以满足浙江省、长三角地区对智能制造、人工智能、机器人技术、电子信息、数字经济等高端国际化人才需求。“浙江工商大学萨塞克斯人工智能学院”是英国萨塞克斯大学在中国的第一个中外合作办学机构，两校将共同推进人才培养、科学研究和社会服务的广泛合作，努力将其打造成办学特色鲜明、教学质量一流、办学成果与社会声誉显著的高水平、示范性中外合作办学机构，成为中英高等教育合作的典范，是浙江工商大学国际化办学进程中的重要里程碑。学生报考专业时，还是尽量贴合自己的兴趣和能力。如果对数学、计算机类学科十分感兴趣，可以尝试选择人工智能专业。若是打定主意想学人工智能，首先要考察学校在计算机领域的整体实力和深造潜力，尽量不要选择计算机实力薄弱的高校，因为它的AI培养水平大概率也不容乐观。虽然浙江工商大学是浙江省一所普通的省属高校，但是在财经类高校中影响力特别大。特别是近年来，学校提出了“工商融合、学科交叉、协调发展”的“大商科”学科发展理念，其通信工程、电子信息工程等专业都是该校的重点和特色专业。英国萨塞克斯大学是世界领先研究型大学，是一所低调但实力强大的学校。许多中国留学生都选择赴这所大学学习深造。其50多年来一直处于人工智能研究的前沿，被誉为全球认知科学和人工智能领域范式转换研究的发源地。建校至今，诞生了3位诺贝尔奖得主和12位英国国家学术院院士，包括英国文坛当前最具影响力的作家之一的伊恩·麦克尤恩，SOHO中国首席执行官张欣等。总之选择专业还是要看就业前景和自己的兴趣，当然，分数也是一条硬杠杠，如果想在浙江发展，又对人工智能感兴趣，浙江工商大学的这个国内首个人工智能领域的中外合作办学机构“浙江工商大学萨塞克斯人工智能学院”是一个不错的选择。

近些年，国内在人工智能方面取得了历史性的突破，越来越多的学生也开始关注计算机行业，尤其是英国的计算机专业，为现代计算机技术的进步与革新做出重要贡献，因此，很多非计算机专业的本科毕业生也想申请英国大学的计算机专业，那么，问题来了，英国哪些大学的计算机硕士专业不需要本科背景?接下来，就随小编来看看吧，希望对大家有所帮助：帝国理工学院MSc Computing Science本科任何专业都可以申请，且适合本科无computing背景的同学。必修课程丰富且梯度明显，难度适中：AI Programming Test (Spring)人工智能编程测试C++ Programming Test (Spring)C++编程测试Computer Architecture (Autumn)计算机体系结构Integrated Programming Laboratory (Autumn and Spring)综合编程实验室Introction to C++ Programming (Autumn)C++编程概论(会教基本的命令编程概念，通过解决小规模问题来获取实际编程经验，专门为无计算机基础，无相关经验的同学们开设)Logic and AI Programming (Autumn)逻辑和人工智能编程MSc Computing Science Indivial Project (Summer)专业个人项目Operating Systems (Autumn)操作系统Software Engineering Practice and Group project (Spring and Summer)软件工程实践和小组项目均分要求高：要求一等学位雅思要求高：总分7.0，单项不低于6.5伦敦大学学院(UCL)MSc Computer Science（*姜同学伦敦大学学院国际房地产及规划成功案例）UCL的CS要求本科非计算机科学或信息技术专业的同学申请，但是要求申请人有一定的运算基础，学过数学，也有一定的编程基础。课程设置上，也有一些高阶课程，以下是必修课(约占整体课程的50%)：Algorithmics算法学Architecture and Hardware体系结构和硬件Database and Information Management Systems数据库和信息管理系统Design设计Introctory Programming编程概论MSc Computer Science Project项目均分要求：2:1学位，对应国内均分85%以上雅思要求高：总分7.0，单项不低于6.5注：本专业适合想读PhD继续深造的申请人布里斯托大学MSc Computer Science (conversion)任何专业都可以申请，且适合本科无computing背景的同学，但是申请人最好学过一定的数学运算类课程。课程设置：Programming in CC语言编程Overview of Computer Architecture计算机体系结构概览Software Engineering and Group Project软件工程和小组项目Object Oriented Programming with JavaJava面向对象编程Research Skills研究技巧 Web Technologies网页技术MSc Project Computer Science专业项目Databases 数据库均分要求：2:1学位雅思要求适中：总分6.5，单项不低于6.0伯明翰大学Computer Science MSc本科任何专业都可以申请，且适合本科无computing背景的同学。这个专业设立于1969年，是英国最早的计算机科学conversion专业。课程紧跟技术发展，核心课程：Data Structures, Algorithms, and Databases数据结构、算法和数据库Software Workshop 1 软件研讨1Software Workshop 2软件研讨2Artificial Intelligence and Machine Learning人工智能与机器学习Building Useable Software构建可用软件Computer Science计算机科学Research Project研究项目均分要求较低：2:2学位，国内均分要求80-85+雅思要求低：总分6.5，单项不低于5.5利物浦大学Computer Science MSc本科任何专业都可以申请，适合本科无computing背景，但是有一定数学或理科基础的学生。课程难度适中，选择空间大，必修课如下：Research Methods in Computer Science计算机科学研究方法Object Oriented Software Development面向对象的软件开发Database and Information Systems数据库和信息系统Web Programming网络编程MSc Project专业项目均分要求：2:1学位雅思要求低：总分6.5，单项不低于5.5英国留学定位选校想试试以自己的个人成绩能申请到国外什么层次的大学？可以使用留学志愿参考系统（如下小程序）一键定位。使用方法：把你的GPA、托福/雅思成绩、专业名称、院校背景（211/985/双非）等信息输入到留学志愿参考系统中，系统会自动从数据库中匹配出与你情况相似的同学案例，参考他们的案例对比一下自己的情况，这样子就可以对自己进行精准的定位。

今天，小西百家号的一个粉丝，发信给小西咨询她孩子读博的问题：儿子中南大学与英国曼彻斯特大学联合培养的研究生，人工智能专业导师推荐读博有必要吗？作为中南大学的校友，博士过来人小西建议攻读博士学位。站在父母的角度，支持孩子做喜欢感兴趣的事情是最幸福的。小西翻阅了下资料，发现国内和英国曼彻斯特大学在本科、硕士或博士联合培养合作的高校不少，如清华大学、北京大学、复旦大学、上海交通大学、中国科学技术大学、浙江大学、中山大学、华中科技大学、南京大学、中南大学、大连理工大学等985、211院校。曼彻斯特大学2019QS全球排名29的曼彻斯特大学（清华大学17名、北京大学30名、复旦大学44名）在不少学科独具特色，站在国际前沿。也许有人质疑QS是国外机构评选的，国内软科发布的2019年世界大学排名中曼彻斯特大学2位居34名。国家留学基金管理委员会与英国曼彻斯特大学联合培养博士研究生项目2017年9月才由之前的9人/年增加到30人/年，其中留学基金委资助奖学金、曼彻斯特大学资助学费。因此，小西认为有机会去英国曼彻斯特大学读博，或联合培养博士研究生都是非常出色和值得选择的。人工智能人工智能方向是否需要读博？中南大学出国留学的机会不少，之前小西是英语应用能力（口语）实在差，没有通过面试考核，小有遗憾。学校与曼彻斯特大学之间的合作不少，如2017年新华网发文"中南大学研发出耐3000℃烧蚀的新材料"，论文发表在Nature Communications，其中合作单位英国曼彻斯特大学对该材料进行了表征和分析研究，并在官网进行报道。两校之间在不少学科上有着较好的合作和基础，加上之前硕士阶段的联合培养经历和导师推荐，博士阶段阐述高水平的科研成果的几率很高。也许，你的疑惑在于人工智能方向是否需要读博。人工智能是计算机科学领域备受瞩目、前沿科技领域，自然科学与社会科学的交叉学科，细分为深度学习、计算机视觉、智能机器人等多个方向。不清楚你孩子硕士阶段是侧重什么方向，曼彻斯特大学的合作导师能推荐读博，说明硕士阶段的努力和成果已得到认可。中南大学中南大学2009年设立智能科学与技术，整体实力在国内持续位居第一梯队。是否选择读博，得看你孩子是否有兴趣将科研作为自己未来的职业规划，如高校、研究所或顶尖企业的实验室。或者说，对人工智能的某个方向非常有兴趣，硕士阶段有课程压力和时间限制，那么选择读博/投入更多的时间和精力来探索就是正确的选择。其实，人工智能方向的岗位最低要求都是硕士，读博出来找份很好的工作肯定不难，而且博士阶段同样可以积累大量有价值的研究经验，不会低于行业实习或工作。最后，只要家庭不是非常困难，需要孩子工作收入来支撑家庭开支，小西觉得只要他有兴趣读博，作为家长还是可以考虑支持，加油！

作者简介：Lyric，三年留学行业从业经历，擅长香港、英国和澳大利亚研究生申请，能从留学政策、文化制度以及各个学校的招生要求、专业设置、就业方向等多个维度给予申请者专业的指导。深谙港，英，澳的研究生录取原理，掌握大量海外院校申请信息，擅长对专业及院校进行准确定位，针对不同背景的学生，制定个性化的选校方案和活动提升方案。帮学生拿到过墨尔本大学、悉尼大学、澳洲国立大学、香港中文大学、香港科技大学、香港大学、帝国理工学院、伦敦政经学院、伦敦艺术学院在内的多个offer。相信现在大多数同学都正在奋战2019fall的英国大学申请中，本人也是前两天稍稍从繁忙又复杂的申请季刚忙过来，现在又马不停蹄地为大家写专业的分析文章啦！对于商科申请的小伙伴，金融可以算是大热门的项目之一了。我也在之前的文章中有过介绍，金融作为一个大的门类，其小的专业分支可以说是非常丰富的。从最常见的纯金融、会计金融、银行金融等，到实践性非常强的货币金融、金融管理、金融投资、公司金融、金融与私募股权、金融风险管理、定量金融这些，再到交叉学科金融工程及金融数学等。单单一个金融类相关开设的科目，可能就会让大家搞不清楚了～但是！没有关系的，我都会在之后的文章中慢慢为大家介绍的。而今天要为大家介绍的是2019年秋季入学的新开项目—Fintech（金融科技），没错！可能听起来有一丢丢陌生，但是相信通过阅读这篇文章后，你就会对这个专业有新的了解。看到Fintech这个单词，你或许会想到几个月前香港科技大学官宣的专业MSc in Fintech，确实作为近几年大火的商科和计算机结合的一门学科，科大可以说是非常与时俱进了，具体可以参考：香港科技大学Fintech项目深度解析与科大进行了大半年宣传的势头不同，英国的高校是在不声不响的在秘密计划着一些大的动作，终于在今年的10月份左右，英国有三个高校都相继推出了金融科技或相关的专业，它们分别是：帝国理工学院（IC），爱丁堡大学（Edinburgh）和伦敦大学国王学院（KCL），当然这三个学校作为英国留学的热门院校之三，一经公布就备受关注，今天我就来讲讲三个学校的Fintech专业。Fintech是个什么样的存在呢？金融科技（英语：Financial technology，也称为FinTech），是指一群企业运用科技手段使得金融服务变得更有效率，因而形成的一种经济产业。这些金融科技公司通常在新创立时的目标就是想要瓦解眼前那些不够科技化的大型金融企业和体系。即使在世界上最先进的数字经济体之一的美国，这种金融服务变化的演变仍处于早期阶段。以上是我摘抄自于维基百科的一段介绍，划重点！上面那段主要的一句是“运用科技手段使金融行业更加效率”，仔细想想，这不就是金融+计算机技术吗？不就是把大数据、云计算、区块链、人工智能这些我们天天在听却一直都不太懂是啥的东西，应用到支付、交易投资、融资租赁、保险这些金融领域去的新的想法吗？在这个过程中，金融的本质是没有改变的，还是将资金的供给和需求进行匹配，同时对风险进行管控。但是科技的发展可以极大地提高它的效率，比如大数据就可以更精准地帮助银行判断客户的还款能力和还款意愿，人工智能可以用数据和算法帮普通投资人做大类资产配置等。也许有人会问，那跟中国的互联网金融是不是会差不多呢？其实准确的说并没有，从覆盖范围，推动主体和服务的方向上，Fintech与互联网金融还是具有较大的区别的。简而言之，互联网金融其实是Fintech进入中国后“本土化”初级阶段的产物，在先头部队企业一波探索之后，由于金融基础、服务人群等现实因素的影响，互联网金融与FinTech之间的差别会逐渐显现。如今越来越多的人和企业已开始正视这两者的不同，互联网金融将因其技术与行业模式的局限性而遇规模、竞争力发展瓶颈；显然，涵盖技术、金融及与生俱来的跨领域融合优势，赋予FinTech强大而灵活的环境适应力，将以博采众长的方式吸取各领域精华，推动互联网金融上升至更先进、可持续演进的正确模式。有人说：“金融世界的未来，FinTech将是“文武兼备”的“狠角色”，将会在之后的发展中用实力为自己正名。”为什么说Fintech会是将来大热门专业呢？我们先来看下Fintech都会涉及哪些专业：（整理自网络）零售银行 Retail Banking零售银行业被 PwC 评为未来五年内最会被 Fintech 颠覆的领域。完成了B轮1200万美元融资的Moven，就被福布斯、纽约时报等评为“未来的银行”。Moven可为客户提供消费反馈，并自动记忆、分类、对所有消费记录形成可视化数据等等。支付&转账 Payments & Transfers从1998年Paypal成立至2015年Square上市这期间，支付、转账行业涌现了大量创新。值得一提的是，苹果、谷歌、三星和腾讯等互联网巨头，均发布了手机端的支付平台，如Apple Pay、支付宝、微信支付等。借款&理财 Lending & Financing这一类别的 Fintech 公司很多都采取了P2P借贷的模式。如2014年上市的Lending Club，现已成长为全球最大的在线P2P借贷平台，相比传统银行平均节省了用户35%的利息。金融财富管理 Financial Management通过人工智能等科技手段帮助用户进行资产管理，这类公司大多数着重于对二级市场的投资。如Betterment，每月可自动将用户储蓄卡里的部分资金投放在股票、债券、共同基金等中，并根据用户对风险的接受能力自动调控投放金额和比例。保险 Insurance保险类的Fintech公司通过新型的精算统计模型，为被保人创造更多价值。比如Metromile，就摒弃了传统保险公司根据车主的行车记录、驾龄、汽车车型等计算保费的方式，可让车主为每公里所行距离上车险，为开车少的人省下了更多的保费。（比特币）交换市场 Markets & Exchanges比特币类的Fintech公司近几年的发展有目共睹，这类公司主要分为几类：交易市场、存储钱包、商城、自动取款机等等。比特币作为一种货币，面临着诸多挑战，如政府监管、价值浮动过大、使用性有限等等，但是其背后的区块链技术开启了无限想象空间。从上面所提到的可以看出，Fintech可以说是一个赚钱的“万金油”专业，计算机和金融本来就是两个最热的专业，现在结合起来强上加强，简直有一毕业就华尔街白领的趋势。具体的分析也可见：FinTech崛起今日重点：专业介绍！第一个为大家介绍的是：帝国理工学院的MSc Financial Technology专业。作为英国常春藤联盟罗素大学集团成员之一，与剑桥大学、牛津大学、伦敦大学学院、伦敦政治经济学院并称为“G5超级精英大学”的帝国理工。研究水平被公认为英国大学的前五强之列，也是英国最严格的大学之一。帝国理工学院在各种榜单中位居世界前20名。2019 QS综合排名世界第8位；2018泰晤士综合排名世界第8位，2018 USNEWS综合排名世界第17位。新增项目名称：MSc Financial Technology官方介绍：是一个为期一年的全日制课程，学生能够接触定量分析课程(包括编程课程)，掌握金融领域相关知识，并且通过身临其境的学习收获大量的实践经验。而这些都是在（Fintech）金融科技或金融服务领域取得成功的必要条件，也是该领域顶尖公司的的迫切需求。为了使大家能够清楚的了解与其他金融相关项目的区别，网站还专门po了对比的表格： 在课程的设置方面，IC这次也是设置的非常贴心～不仅有常规的核心课程和选修课程，更为大家准备了新鲜出炉的先修课和基础课，当然毕业前（大概在7-8月期间）要选择一个课题，写下3000字的报告。在被录取后，学校规定有一个先修课程，大概在7月份的样子，课程是Online的，包括：· Accounting Primer· Careers and Professional Development· Finance Careers Primer· Introction to Finance· Introction to Maths· Plagiarism Awareness· Study SkillsTimetable上的秋季学期为9月-12月，春季学期为1月-3月，夏季学期为下一年的4月-6月，学生要上基础课和核心课程，其中基础课差不多为一个月的样子，则从9到下一年的6月是都要学习核心课程的。基础课包括：· Applications in R for Finance· Business Valuation· Databases· Markets and Securities· Python· The Finance Instry核心课程有：· Accounting and Corporate Finance· Asset Allocation and Systematic Trading Strategies· Big Data in Finance I 和 Big Data in Finance II· Ethics and Professional Standards in Finance (online mole)· Financial Econometrics in R/Python· Investments and Portfolio Management· New Directions in Empirical Finance从夏季学期开始到暑假（下一年的4月到8月），除了上部分的核心课程，还得从以下课程中选修3-4门：· Applied Trading Strategies· Advanced Options Theory· Computational Finance with C++· Corporate Financial Management and Strategy· Derivatives· Introction to Quantitative Investing (international elective)· Machine and Deep Learning with Finance Applications· Structured Credit and Equity Procts· Topics in Fintech Innovation and Crypto Currencies写到这边，我只想说果然是学霸们的世界IC，这个课程的强度会让你觉得这34500胖子的学费没有白花～申请要求都是一些官方的要求，但并不是录取要求你懂的hhh，为方便大家也罗列出来：· 一等或二等上学士学位；· 有量化背景的工程，计算机科学，数学，经济学，金融，物理科学等专业（如果本科缺少量化课程，需要证明学生的量化能力，并在定量课程中取得优异成绩）；· 雅思7.0，单项不低于6.5，或托福100，单项不低于22掌握C ++，SQL，Java，R或Python等语言可加分；· GMAT高于650可加分。小编认为，此项目比较适合本科是统计相关、数学相关、工程类相关、物理、计算机、信息与计算科学、运筹学、经济学这样的背景申请者，如果本科是商科类背景的话，像会计、金融、管理这些，现在就要把数理相关和计算机的选修课修起来了！并且！尽量在这类课程里拿到相对高的分数！申请的步骤还是常规的步骤，看重职业规划和背景一直都是IC的特点，噢对了，这还是一个有面试的项目，申请的死线也放在这里：虽然是作为IC的新血液，但是仔细的同学却发现，Fintech的课程与RMFE（MSc Risk Management & Financial Engineering）的课程却有很多的相似之处。对比两者的课程设置，就会发现先修课（Online课程）是一模一样的，基础课里，Applications in R for Finance，Markets and Securities和The Finance Instry，这3门课一样，核心课里，Investments and Portfolio Management，和Ethics and Professional Standards in Finance (online mole)这2门课重复，在RMFE的选修课里，有5门重复，两门是Fintech的核心课范畴。看来大热的RMFE之后也会让Fintech分一杯羹。说完了IC，接下来说一下爱丁堡大学～爱丁堡大学（The University of Edinburgh），简称爱大，是一所位于英国苏格兰首府爱丁堡的世界著名公立综合研究型大学，英国老牌名校。在2018/19年QS世界大学排名中位居全球第18位。爱大的新开项目叫做MSc Finance, Technology and Policy，乍一看这个名字有点单词罗列的感觉，但是看完了课程设置后，就会发现这个专业的厉害之处了，可以说是干货满满。PTF这个项目由8门必修，再加2-3门选修组成，也是全日制一年的时间，第一学期为9-12月，必修课有：· Financial Markets & Investment · Financial Valuation · Python Programming Python· Data Value Chains and Constellations · Markets Design and Policy 第二学期则为次年的1-3月，必修课有：· Modelling, High Frequency Trading and the Sociology of Finance · Modern Financial Market Microstructure · Introctory Applied Machine Learning 每个学生需要选修2-3门课，选修课程有：· Optimisation Methods in Finance · The Human Factor · Cybercrime (and Cybersecurity) · Artificial Intelligence, Risk and the Law · Technology, Entrepreneurship and Commercialisation · Innovation-driven Entrepreneurship · Ethics of AI · Financial Engineering · Behavioural Finance · Investment Management · SAS Programming for Financial Analysis SAS接下来次年的6-8月份是写论文的时间。在课程的安排上，爱大没有像IC安排的如此紧密，但是8门必修课读出来也不会轻松。课程其实是把金融、科技和政策相结合起来，在Fintech中算是别出心裁的一个安排，在申请的方面，FTP对学术背景的要求和BA有点相似，工科或者信息技术类本科适合申请，金融经济类的也适合申请。不过需要注意的是，具有统计学或编程类的科目的背景还是很有必要的，毕竟这也跟录取有着直接的关系。学费是29600胖子，申请时不要求相关工作经验，但是有的话会加分，雅思要求依旧是总分7，单项不低于6，但是由于开在Business school，所以需要带雅思申请才可以，没有考出雅思的小伙伴赶快努力吧～在这里我也预测一下申请的难度，介于是第一年的新开项目，难度系数的话还是会和BA持平，乐观来看会稍微低于BA一些，211 985学校87分可以尝试，不过大多数人并没有准备申请这个项目，再加上先到先得的优势，也说不准会有惊喜发生。附上官方的ddl：接下来是王之校KCL～伦敦国王学院（King's College London) ，简称King's或KCL，伦敦大学的创校学院，世界顶尖的综合研究型大学，享有极高美誉。伦敦国王学院，与牛津大学、剑桥大学、伦敦大学学院、帝国理工学院、和伦敦政经学院同为英国著名的“金三角名校”，2019QS最新世界大学排名中第31位。商学院新开专业为Finance Analytics，从名字和课程设置上看，这个项目都没有爱大和IC的Fintech那么典型，所以目前来说KCL的项目更适合商科或经济学背景的同学去申。King's商学院的金融分析硕士课程结合了严谨的学术课程，教授最新发展的数据分析，以及独特的从业者对这些发展如何塑造金融实践方面的看法。Finance Analytics MSc专注于大数据分析，旨在为您提供金融中定量和经验方法的严格应用培训。通过学习，学生将获得知识并且培养学生在金融和其他跨国组织中广泛所需的技能和专业知识。总而言之，整个专业其实就是business analytics在金融方面的应用。全日制一年的项目需要满足180个学分才可以，其中必修课为120学分，课程有：· Introction to Big Data Analytics in Finance (15 credits)· Principles of Finance (15 credits)· Data Analysis and Visualisation (15 credits)· Business Risk Analytics (15 credits)· Dissertation (60 credits)选修课则分为两组，一组是偏重高科技，三门课分别是：大数据和金融分析，金融科技和rodo交易，风险管理；每人需要选修两门课（满30学分）：· Big Data and Text Business and Finance Analytics (15 credits)· FinTech Analytics and Robo Trading (15 credits)· Conct Risk Management (15 credits)另一组则偏传统金融科目，包括：实验金融，公司理财，投资组合管理，国际金融和金融计量学；学生同样需要选修满30学分：· Empirical Finance (15 credits)· Corporate Finance (15 credits)· Financial Econometrics (15 credits)· International Finance (15 credits)· Behavioural Finance (15 credits)· Portfolio Management (15 credits)所以是一年9门课的数量，其实还是挺扎实的，读起来也不会轻松，课程比较中规中矩，学费是28500英镑。项目的入学要求是二等上学位，其实可以解答为211 985学校85以上，双非要求90以上可以尝试，社会或应用科学（如金融，经济学，管理学，工程学，应用数学，计算机科学等）都可以申请，但是还是建议金融/经济学方面具有一定的量化背景。雅思要求为总分不低于7，小分每门不低于6.5；托福要求为总分不低于100，写作不低于25，其他项不低于23。申请的截止日期为2019年3月29日，根据往年的经验，新开专业在申请早期会卡线录取，但是进入申请后期要求也会提高，在这里再次提醒大家提早申请。总之，KCL的这个项目还是很值得数理背景没有那么强的同学考虑的，一方面它并不强调要计算机基础，商科学生会容易适应些，另一方面，还是那句话，新开的专业或许能够带来惊喜～

在不久之前，英国政府发布了干货满满的《2017年英国人工智能产业发展报》，在这份报告里开宗明义地阐释了英国这个AI的故乡对这种技术抱有怎样的期望。报告说“我们的愿景是让英国成为世界上最适合发展和部署人工智能的国家，从起步、发展到繁荣，实现技术所能带来的最大便利。”听起来像随便许个愿而已，但仔细回想一下，却不难发现曾经的日不落帝国，似乎近两年在人工智能这件事上不断刷新着存在感。比如人尽皆知AlphaGo背后的DeepMind，虽然卖给了谷歌，但总部、人才和整体架构依旧全部留在伦敦，保持着自己英国AI公司的全貌。比如招聘、法律服务领域的一些AI垂直市场，在北美市场占有最大份额者已经悄然换成了英国创业者。在我们的认识里，英国在AI领域的话语权，好像在图灵之后就让位给了美国。事实果真如此吗？到底是什么在近两年间重新激活了应该AI产业，以至于英国政府敢于将AI定性为国家重点战略？这可能要从英国绅士们在AI这件事上保留了几十年的学院派坚守说起。AI老家的乡亲们，没有缺席任何一场晚宴艾伦·图灵这个名字，把人工智能和英国永远绑在了一起。虽然很难说当时的政府和社会是否对得起这位天才。但直到今天，英国政府还在国家战略中着重强调图灵本人带给英国AI的文化与历史加分，足可见他的重要性。但跟大众想象中不同的是，图灵之后，英国这个AI的老家并没有忘记这门技术。正相反，在近七十年的AI史上，大不列颠的乡亲们频频出手，基本确保了每一场AI大戏中都要露个脸。早在上世纪50年代，为了证明图灵关于智能计算机的判断能否实现，欧美各国科学家都开始了不同的探索。当时主要的实现方式是符号编程，其中就有英国科学家做出了重要贡献。在人工智能的襁褓期，英国人最重要的贡献要属1952年，克里斯托弗·斯特拉奇在曼彻斯特大学编写出了能下跳棋的程序，这是人类历史上第一次出现能进行棋类比赛的机器，冥冥中或有天意，最终彻底打败人类的AlphaGo也在英国诞生。机器能下棋了，这在50年代是石破天惊的一件事。直接开启了第一次国际化的AI产业热潮。更有意思的是，这次热潮虽然主要发生在美国，却是被一个英国人最终埋葬的。1973年，詹姆斯·莱特希尔爵士在调查研究了美国的AI热之后，在议会发表了著名的批评报告。他在报告中罗列了详尽的证据，认为当时流行的基于逻辑学的符号编程，根本无法解决复杂的现实问题。这份报告给了AI界当头一棒，直接导致欧美国家大幅度削减AI领域资金，导致了历史上著名的“AI之冬”到来。而詹姆斯·莱特希尔爵士本人也因此获得了“凛冬召唤者”的成就解锁…..这句是我瞎说的……后来，AI还是迎来了复兴。在日本的“第五代计算机”刺激下，各国纷纷开始了对知识系统的研究开发计划，英国人也没落后，打造了名叫Alvey的智能知识库系统。虽然这套逻辑普遍被认为是产业泡沫，但它还是激发了英国学术界在自然语言处理、知识图谱技术、人机交互探索等领域的前进，刺激了年轻一代另辟蹊径去寻找AI的未来。终于在上世纪八十年代，出生于英国的“AI巫师”杰弗里·辛顿提出了反向传播算法，力证了神经网络的价值，可谓间接开启了我们今天面临的这次人工智能的“二次复兴”。有意思的是，DeepMind的两位创始人是在伦敦大学学院计算机神经科学组读博士时相互认识的，这个组的创始人正是杰弗里·辛顿。命运之轮可谓玄妙。总而言之吧，虽然没有多大声量，但英国确实从来没有在任何一次AI史上的大事缺席，并且几位英国人还从不同角度改写了AI的进程。虽然没有酝酿出科技巨头和影响全球的产业革命，但有一件事英国人做到了。那就是让全世界承认，英国，有最专业的AI。大学，是英国AI的“永动机”长期处在研究前沿以及良好的学术生态，让英国的大学里始终保留了最强悍的AI研究能力，并且源源不断的酝酿人才，这些资源，成为了今天英国在AI领域“一鸣惊人”的本钱。比如说，被称为三大专家型AI企业的Swiftkey、DeepMind 和 Ravn，都是获得大学赞助支持，并由学术研究人员直接建立，且源源不断吸收学术人才甚至高级别科研人员的。有人说今天英国的AI教授都被DeepMind们收割了，这当然是一句戏言，但也侧面证明了这家公司为什么强悍，并且反应出英伦三岛还是有值得他们收割的资源。多个研究报告都指出，英国的企业家和投资机构在打算进入人工智能等科技领域时，会习惯性地把科学家聚集在一起，以此作为企业的原始资本。而英国政府也乐于见到这种亦学亦商的现象。我们来看英国的人工智能公司地理分布，会发现除了伦敦以外，牛津、剑桥和爱丁堡是AI企业最集中的三个区域，这也意味着AI企业密集的拥抱甚至依靠着世界顶级学府的支持。比如说 Evi、Vocal IQ、Cytora、SwiftKey 和 Darktrace 等英国AI明星企业，全都是在剑桥创建的，从创始人到投资者，全都与剑桥大学计算机学院密切相关。这种学术为先、高校为源的AI产业文化，极大程度加强了英国不同于世界任何地区的创业优势。政府并不与企业竞争人才，反而期待学术系统的人才与跨国巨头、创业企业、资本以及孵化器合作，帮助政府获得全球范围内的商业价值。以学带产，成为了英国AI特有的一张牌。在今天，整个英国的高校扶持AI创业形成了鲜明的“2+5模式”。2是指艾伦·图灵研究所和EPSRC（工程和物理科学研究委员）人工智能研究所。前者以图灵命名，是英国国家数据科学研究所。被英国政府定义为在整个国家AI战略中发挥关键作用，是全国AI的核心。而EPSRC则秉承AI优先原则，大量提供AI需要的研究经费和系统性支持。在这两大机构周围，围绕着全英最好的五所大学——剑桥大学、爱丁堡大学、牛津大学、伦敦大学学院、华威大学，各自培养AI产业生态、领域优势和人才培养项目。悠久的历史积累；高度的政府支持；完善的产学转化机制，等等因素加在一起，非常直截了当的告诉了我们这样一件事：让伦敦、剑桥毕业的高等AI人才创业成功，已经成为了英国的习惯。没有巨头，却有战斗力爆棚的创业圈在今天，英国不到一周就会诞生一家新的AI创业公司。其创业公司能力之强，已经投过美国科技巨头的不断收购，以及AlphaGo的凶猛善战传达给了世界。但是英国为什么会出现这种创业公司生猛，却无法诞生巨头的局面呢？首先还是从英国AI的创业优势说起。保留了高超学术能力的英国，其实一直都在AI商业化上有不少想法。甚至深度学习商业化的技术契机都是在英国提出的，但是从上世纪八十年代开始等，深度学习在英国一等就是三十年……终于这个机会还是等来了。如今，在GPU等技术带来的算力提升、卷积、复现神经网络等技术成熟后，创业者有了新的机会。大数据带来的机器学习空间，也在让商业化的天平向技术持有者倾斜。在此基础之上，风险投资开始注意AI这一长期积累的技术优势、云服务提供商开放了开发框架、公共对AI认知提升，都加速了英国所积累的学术优势，快速向产业化转变。而政府提供的人才培训计划、财务扶持和学术成果标准化售卖，也给了创业者以粮草弹药。但要注意的是，种种利好之下，英国也并没有出现能比肩互联网巨头的AI大公司。这或许也是因为整体的社会产业氛围所带来了局限。英国政府的AI产业报告明确指出：本国人工智能的核心需求是提高现有产业的生产率。缺乏互联网和科技巨头的英国，在希望用AI快速变现的前提下，将不得不与国际巨头合作，希望留住巨头们的资金和专业技能。这就导致了英国的AI企业始终都是笼罩在美国巨头之下，做的最好也就是被收购而已。再者，英国作为老牌工业国家和搞福利社会，传统产业亟待新的增长突破。所以在英国，AI更多是为这些产业的升级服务，而不注重去开拓新的领域，也与互联网产业较为疏远。种种原因下，英国的AI公司大部分都是初创公司。而做得好的要么是垂直领域解决细分问题，要么就干脆被收购成为大公司的技术研发部门。从而导致AI公司绝大部分都在寻求种子或者天使轮投资，普遍难以获得资本性增长。另一方面，由于本土传统产业的需求，以及目前AI获取消费数据的困境，英国人工智能企业中有90%以上都是B2B企业，主要为其他企业提供营销、管理和金融服务。而在B2B的人工智能业务中，英国公司又主要集中在AI人力资源以及AI金融服务这两大领域中，二者成为了英国创业公司的两大抓手。有意思的是，零售业务的AI化曾经一度成为英国AI创业者的热门词汇，最后却趋于平静，也许对今天热衷于“新零售”的中国创业者们有些借鉴价值。对于这些密度极高的从事人才与金融服务的英国AI创业者来说，今天虽然机会很好，但整个产业的困难也是不少。最明显的困难集中在四个方面：配套人才缺乏、产品化门槛高、B2B盈利周期长、SaaS模式盈利受到限制。根据英国政府的报告，整个产业中数据人员、懂AI的企业内部服务人员、AI销售人员短缺，已经成为了鲜明的问题。看来人才短缺大概是AI的世界性难题。随着这两年越来越多网红款英国AI创业公司进入我们的视线，似乎英国这个AI老牌强国终于等来了商业的春天。但一切仅仅是刚刚开始而已，到底谁能成为英国政府口中的“最适合发展人工智能的国家”也不好说。但英国在象牙塔和商业世界中架起的无障碍通道，却真的值得中国AI领域再三思考。更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App