10月2日，卡尼宣佈成立國家人工智慧委員會，為加拿大的AI發展提供建議。

總理辦公室同時重申，“AI for All”戰略的目標包括：未來五年新增2,000億加元經濟增長、創造25萬個AI相關崗位，並為年輕人提供最多9萬個AI相關工作及實習機會。

對於正在考慮孩子大學專業的家庭，這意味著加拿大正把AI研究、企業應用和人才培養放到同一張發展藍圖中。

如果孩子目標是2027年秋季入學，現在就應推進申請準備；

同樣學AI，多大、滑鐵盧和UBC，各有什麼值得看？

多倫多大學

多倫多大學值得關注的是研究積累，以及從本科繼續走向深造的空間。

2024年，多大計算機科學榮休教授Geoffrey Hinton獲得諾貝爾物理學獎，讓這所學校在機器學習領域的長期貢獻再次受到關注；

本科層面，聖喬治校區的電腦科學專業設有AI Focus，學生可以在電腦基礎之上進一步聚焦人工智慧。

對於喜歡數學、演算法和研究的孩子，這是一條值得瞭解的路線。

滑鐵盧值得關注的是電腦學習與實踐安排的結合。學校2018年成立AI研究院，推動跨學科研究及企業合作，目前電腦科學本科也提供AI Specialization，並有Co-op路徑可選。

如果孩子希望在大學期間接觸真實工作環境，可以重點研究它的課程與工作學期安排，不過實習仍需要競爭，不能把Co-op錄取當成AI崗位保證。

UBC則有一個很新的變化：2026年9月起，電腦科學Major及Honours推出AI Option，納入深度學習等課程。

對於已經住在BC省的家庭，這值得關注，但高中申請人通常先申請學院，之後再按大學階段的要求競爭電腦專業。

AI Option還有進一步的課程與年級條件，因此，拿到UBC理學院錄取，並不等於已經拿到電腦或AI方向的位置。

三所學校都能成為學習AI的起點，選校時更值得問的是：孩子偏研究還是應用，是否看重Co-op，以及能否接受入學後再次競爭專業，而不僅是比較學校名字。

如果希望畢業後留在加拿大，哪些職業值得關注？

截至2026年10月5日，按聯邦快速通道現行STEM職業名單，以下幾個方向值得比較：

• 網路安全專家 NOC21220——智能威脅檢測、安全分析
• 電氣與電子工程師 NOC21310 ——智能控制、電子系統
• 機械工程師 NOC21301——機器人機械系統、自動化設備
• 工業與製造工程師 NOC21321——智能製造、生產優化
• 數據科學家 NOC21211——數據建模、機器學習

就現行名單而言，網路安全及部分工程職業具有明確的類別依據，但STEM類別仍要求符合快速通道基礎專案，並滿足過去三年內至少12個月合資格同一職業工作經驗等條件，獲邀還取決於分數與抽選安排。

對於2027年入學、數年後才畢業的學生，更合理的規劃，是先建立可持續的專業能力，再持續更新移民方案；如果孩子真正喜歡的是數據科學，也沒有必要為了今天的職業名單，勉強轉向完全不感興趣的工程專業。

現在開始準備，平均分應該做到多少？

多大聖喬治電腦科學：當前官方招生資料列出參考為最低90多分均分，約90分出頭，並有補充申請要求；不同校區不可混用標準

滑鐵盧電腦科學：官方列出 low to mid-90s範圍內個別選拔，約90分出頭至95分上下，AIF也是重要申請材料

UBC溫哥華理學院，再申請電腦：沒有一個適用於所有申請人的固定“CS高中錄取線”；學校綜合評估成績、課程選擇及個人陳述，進入電腦專業還有大學階段的選拔

如果家庭希望有一個執行目標，可以把相關課程平均分95%左右或以上作為衝刺方向，尤其努力提高數學與英語成績；這是準備建議，並非三校公佈的統一錄取線，課程體系、申請類別和當年競爭情況都會影響結果。

對於2027年秋季入學的學生，現在最應優先做的是核對12年級課程、保持成績、準備語言與補充材料，並儘快向學校確認AP考試報名安排。

如果還有時間，可以完成一個自己能講明白的小專案，例如用公開數據做分析，說明數據來自哪里、程式如何工作、結果有什麼局限，讓大學看到孩子真實的興趣與學習過程，而不僅是一句“我對人工智慧很感興趣”。

加拿大推動AI發展，為正在選擇專業的家庭提供了值得關注的方向；真正能幫助孩子抓住機會的，是數學、編程、表達和持續學習能力，以及對學校培養路徑的充分瞭解。

把選校、課程準備、未來職業與身份規劃放在一起考慮，2027年的申請才能既有目標，也有可以一步步執行的計畫。