过去几年，英国大学的计算机学位简直是“杀疯了”。但在刚出的 2025 年 UCAS 录取数据里，风向似乎发生了微妙的变化。
近日，英国特许IT协会（BCS）对2025年UCAS年度录取数据进行了深度分析。
一、计算机大类：热度理性回归
从整体数据来看，2025年英国各年龄段计算机专业录取总数为31,670人，虽较去年微跌3%，但仍稳居历史第二高位，足以证明计算机领域的核心吸引力未减。值得关注的是，18岁英国本土学生的录取人数为16,865人，同比下降9%，这是七年来的首次下滑。
这一变化并非意味着计算机“失宠”，而是行业发展的必然结果。前三年计算机专业经历了超负荷爆发式增长，无论是高校的教学资源供给，还是申请者的选择心态，都在今年进入了理性回归期。对于国际生而言，这种理性降温反而是利好：曾经白热化的竞争逐渐转为可控的常态化，申请成功率的可预期性显著提升，而计算机专业仍稳居英国学位第8位，其就业优势与发展潜力依然坚挺。
二、AI领跑 传统领域生变
在计算机大类的八个子学科中，2025年的录取数据呈现出鲜明的分化特征，既凸显了技术趋势的影响，也反映了行业对人才需求的转变。
人工智能（AI）成为了的增长引擎，2025/26学年录取人数同比暴涨42%，从去年的820人增至1165人。这一爆发式增长的核心驱动力，是全球科技大模型浪潮的推动——如今的AI已不再是实验室里的小众科研方向，而是渗透到产业各领域的实用技术，成为实打实的就业敲门砖。从互联网大厂的AI算法岗，到传统行业的智能升级需求，AI人才的市场缺口持续扩大，直接带动了申请热度的飙升。
尽管AI势头迅猛，但计算机科学、计算机游戏与动画、软件工程三大传统领域依然是计算机大类的核心支柱。数据显示，这三个方向合计占据了计算机专业新生总数的80%以上：其中计算机科学更是主流，占据18岁入学人数的56%、全年龄段的50%；计算机游戏与动画以16%-17%的占比紧随其后，展现出稳定的市场需求。
与AI的火爆形成鲜明对比的是，软件工程专业录取人数同比下滑5%，从2024年的5250人降至4985人。这一变化的关键原因的是AI辅助编程技术的普及——如今，单纯的“代码编写”能力已不再是核心竞争力，行业更看重从业者对系统架构的设计能力、对算法逻辑的深层理解，以及将技术与实际需求结合的解决问题能力。传统“堆代码”的人才培养模式已难以匹配市场升级的需求，这也让部分申请者转向了更侧重底层逻辑与综合能力的专业方向。
三、计算机成跨越阶层新的通道
2025年的录取数据还揭示了英国计算机教育在社会结构层面的积极变化，打破了长期以来的行业刻板印象。
在性别平等方面，计算机专业的男女比例从几年前扎眼的5.5:1优化至如今的4:1，苏格兰地区更是接近3:1。这一变化离不开高校与行业对女性科技人才的扶持，也反映出越来越多的女性开始关注并投身计算机领域，行业多元化程度持续提升。
在阶层流动方面，数据呈现出显著的“破圈”效应：少数族裔学生在计算机专业的占比达到50%，远超其他专业的平均水平；更值得关注的是，半数英国本土计算机专业学生来自相对弱势的社区。在英国社会认知中，计算机专业凭借广阔的就业前景、较高的薪资水平，以及对背景出身的低门槛限制，已成为实现“阶层跨越”的最稳定通道之一，这也让该专业的社会价值进一步凸显。
四、AI申请攻略：强校推荐和核心要点
面对AI领域的爆发式增长，选择一所适配自身发展的院校至关重要。以下几所英国高校的AI专业不仅学术实力强硬，更与行业巨头有着深度绑定，是申请者的优质选择：
▲牛津大学：AI项目聚焦“技术+战略”双维度，除核心技术教学外，重点培养学生在伦理判断、商业集成与管理方面的能力，适合未来想成为科技领域的申请者；
▲帝国理工学院：硬核技术派代表，对数学成绩要求很高，课程覆盖Python编程、深度学习、软硬件集成等核心内容，适合抗压能力强、想深耕技术研发的学生；
▲巴斯大学：以“理论+实战”为核心特色，为学生提供长期带薪实习机会，能让申请者在毕业前积累丰富的行业实践经验；
▲华威大学：将AI与商业分析深度融合，课程设置侧重数据洞察与战略决策，适配未来想走咨询、金融科技路线的学生；
▲布里斯托大学：聚焦AI工程化应用，在神经网络与自主系统领域实力突出，技术落地导向明确；
▲伦敦国王学院：依托伦敦的地理优势，学术氛围严谨，提供一年工业实习机会，性价比很高；
▲伦敦大学学院：机器人与人工智能都很强，在计算机视觉与强化学习领域处于独树一帜；
▲谢菲尔德大学：在自然语言处理（NLP）领域有着深厚的学术积淀，适合对语言智能感兴趣的申请者；
▲南安普顿大学：AI项目覆盖计算机视觉与深度学习，且具备强大的电子工程学科支撑，技术体系完整。
申请核心小贴士：
▲数学能力是硬门槛：多数AI课程要求A-level数学达到A或A*，扎实的数学基础是申请成功的关键；
▲PS需突出核心思考：在个人陈述中，不仅要展现对AI技术的兴趣，更要体现对算法逻辑、技术伦理影响的深度思考；
▲实践经历不可缺少：除了优异的学术成绩，一段硬核的AI相关学术实践或项目经历，能让申请者在众多竞争者中脱颖而出。
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