10月2日，卡尼宣布成立国家人工智能委员会，为加拿大的AI发展提供建议。

总理办公室同时重申，“AI for All”战略的目标包括：未来五年新增2,000亿加元经济增长、创造25万个AI相关岗位，并为年轻人提供最多9万个AI相关工作及实习机会。

对于正在考虑孩子大学专业的家庭，这意味着加拿大正把AI研究、企业应用和人才培养放到同一张发展蓝图中。

如果孩子目标是2027年秋季入学，现在就应推进申请准备；

同样学AI，多大、滑铁卢和UBC，各有什么值得看？

多伦多大学

多伦多大学值得关注的是研究积累，以及从本科继续走向深造的空间。

2024年，多大计算机科学荣休教授Geoffrey Hinton获得诺贝尔物理学奖，让这所学校在机器学习领域的长期贡献再次受到关注；

本科层面，圣乔治校区的计算机科学专业设有AI Focus，学生可以在计算机基础之上进一步聚焦人工智能。

对于喜欢数学、算法和研究的孩子，这是一条值得了解的路线。

滑铁卢值得关注的是计算机学习与实践安排的结合。学校2018年成立AI研究院，推动跨学科研究及企业合作，目前计算机科学本科也提供AI Specialization，并有Co-op路径可选。

如果孩子希望在大学期间接触真实工作环境，可以重点研究它的课程与工作学期安排，不过实习仍需要竞争，不能把Co-op录取当成AI岗位保证。

UBC则有一个很新的变化：2026年9月起，计算机科学Major及Honours推出AI Option，纳入深度学习等课程。

对于已经住在BC省的家庭，这值得关注，但高中申请人通常先申请学院，之后再按大学阶段的要求竞争计算机专业。

AI Option还有进一步的课程与年级条件，因此，拿到UBC理学院录取，并不等于已经拿到计算机或AI方向的位置。

三所学校都能成为学习AI的起点，选校时更值得问的是：孩子偏研究还是应用，是否看重Co-op，以及能否接受入学后再次竞争专业，而不仅是比较学校名字。

如果希望毕业后留在加拿大，哪些职业值得关注？

截至2026年10月5日，按联邦快速通道现行STEM职业名单，以下几个方向值得比较：

• 网络安全专家 NOC21220——智能威胁检测、安全分析
• 电气与电子工程师 NOC21310 ——智能控制、电子系统
• 机械工程师 NOC21301——机器人机械系统、自动化设备
• 工业与制造工程师 NOC21321——智能制造、生产优化
• 数据科学家 NOC21211——数据建模、机器学习

就现行名单而言，网络安全及部分工程职业具有明确的类别依据，但STEM类别仍要求符合快速通道基础项目，并满足过去三年内至少12个月合资格同一职业工作经验等条件，获邀还取决于分数与抽选安排。

对于2027年入学、数年后才毕业的学生，更合理的规划，是先建立可持续的专业能力，再持续更新移民方案；如果孩子真正喜欢的是数据科学，也没有必要为了今天的职业名单，勉强转向完全不感兴趣的工程专业。

现在开始准备，平均分应该做到多少？

多大圣乔治计算机科学：当前官方招生资料列出参考为最低90多分均分，约90分出头，并有补充申请要求；不同校区不可混用标准

滑铁卢计算机科学：官方列出 low to mid-90s范围内个别选拔，约90分出头至95分上下，AIF也是重要申请材料

UBC温哥华理学院，再申请计算机：没有一个适用于所有申请人的固定“CS高中录取线”；学校综合评估成绩、课程选择及个人陈述，进入计算机专业还有大学阶段的选拔

如果家庭希望有一个执行目标，可以把相关课程平均分95%左右或以上作为冲刺方向，尤其努力提高数学与英语成绩；这是准备建议，并非三校公布的统一录取线，课程体系、申请类别和当年竞争情况都会影响结果。

对于2027年秋季入学的学生，现在最应优先做的是核对12年级课程、保持成绩、准备语言与补充材料，并尽快向学校确认AP考试报名安排。

如果还有时间，可以完成一个自己能讲明白的小项目，例如用公开数据做分析，说明数据来自哪里、程序如何工作、结果有什么局限，让大学看到孩子真实的兴趣与学习过程，而不仅是一句“我对人工智能很感兴趣”。

加拿大推动AI发展，为正在选择专业的家庭提供了值得关注的方向；真正能帮助孩子抓住机会的，是数学、编程、表达和持续学习能力，以及对学校培养路径的充分了解。

把选校、课程准备、未来职业与身份规划放在一起考虑，2027年的申请才能既有目标，也有可以一步步执行的计划。