一、先说一件容易被忽略的事
近两年，生成式模型（Diffusion、3D 生成）、计算机视觉、具身智能这几个方向关注度在上升。
但查校时有个常见问题：不少人把"AI 方向"当成一个整体去找，翻了几十所学校才发现——同一个方向上，有的项目开在计算机学院，有的开在机器人研究院，还有的开在电子与计算机工程系。方向找到了、院系找错了，申请材料的说服力会打折。
二、三个方向分别在做什么
生成式模型：让模型"生成"内容——图像、三维模型，甚至机器人的动作序列。扩散模型是其中应用较广的一类方法。
计算机视觉：让机器"看懂"图像与视频，涵盖识别、分割、三维重建等任务。
具身智能：让模型驱动机器人，在真实物理环境里感知并行动，常和机器人学习、视觉语言动作模型（VLA）一起讨论。
三、关键认知：它们分散在不同院系下
| 方向 |
常见开设院系 |
| 生成式模型、计算机视觉 |
计算机科学（CS）／机器人研究院 |
| 具身智能、机器人学习 |
机器人研究院／机器人系 |
| 上述方向的部分分支 |
电子与计算机工程（ECE）系 |
同一所学校里这三个方向可能分属不同学院，申请要求、审核标准、培养方式都不一样。
四、几个可以重点了解的项目（信息取自各项目官网）
| 项目 |
所属院系 |
学制 |
方向侧重 |
| CMU MSCV（计算机视觉硕士） |
机器人研究院 |
16 个月 |
计算机视觉 |
| CMU MSML（机器学习硕士） |
计算机学院机器学习系 |
16 个月 |
机器学习 |
| CMU MSR（机器人硕士） |
机器人研究院 |
研究型，含论文 |
机器人、具身智能 |
| Berkeley EECS MEng |
EECS 系 |
一学年 |
含 Visual Computing 方向 |
| UMich Robotics MS |
Robotics |
官网未标注 |
机器人 |
| GaTech MS Robotics |
六学院联合开设 |
官网未标注 |
机器人 |
| Penn MSE in Robotics |
GRASP 实验室 |
官网未标注 |
机器人 |
五、官网对申请要求的口径
托福：总分门槛各校不同，但要注意单项分——部分学校对助教岗另有单独的单项要求。Berkeley EECS MEng 官网标注门槛 90 分，同时注明录取者平均水平在 100 分以上；UCSD ECE 标注 4.5（新制）或 85（旧制）；UW ECE 标注 4.5（新制）或 92（旧制）。
GRE：政策正在分化。CMU MSCV 写明需要；UMich Robotics、Penn ROBO 写明可选；UCSD ECE 写明自 2027 秋季起不要求；Berkeley EECS 写明不接受。
专业背景：ECE 系的项目多数要求电子、计算机或相关专业；机器人方向对背景的接受面更宽——CMU MSR 官网列出的是先修知识清单（数学、计算机、物理与工程三类），GaTech 写明背景多元者鼓励申请。
录取参考数据：CMU MSML 公布 2025 秋季录取者平均 GPA 3.9/4.0、托福 111；UMich Robotics 公布 Fall 2025 入学者平均 GPA——博士 3.75/4.0，硕士 3.81/4.0。官网同时注明，这些分数只是评估的一部分。
六、一句话总结
这三个方向的硕士项目分散在不同院系下。先确定方向，再按院系去找项目，比按学校排名去找更省时间，也更对得上。
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杨晓芳
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