2025年北京航空航天大学人工智能专业考研分数线是多少？历年考研分数线是多少？

以下是北京航空航天大学人工智能专业2025年考研分数线，整体来看，2025年各院校考研分数线呈下降趋势。2026年北京航空航天大学人工智能专业考研报考人数多不多？专业排名情况如何?2026考研复试难度如何?以下是为大家整理北京航空航天大学人工智能考研报考攻略，供各位考生参考。

2025年北京航空航天大学人工智能专业考研分数线

学术型硕士 (089903 人工智能)：295 分

单科要求：政治≥35 分，外语≥35 分，业务课一≥60 分，业务课二≥60 分

所属学院：人工智能学院

拟公开招考：7 人

专业型硕士 (085410 人工智能)：295 分

单科要求：政治≥35 分，外语≥35 分，业务课一≥60 分，业务课二≥60 分

所属学院：无人系统研究院

拟公开招考：2 人

补充说明

• 北京航空航天大学人工智能专业分为学术型硕士（代码089903）和专业型硕士（代码085410），分别由人工智能学院和无人系统研究院招生，考试科目一致但培养方向不同。

• 专业课为自主命题科目(842)人工智能基础综合，涵盖数据结构、算法、机器学习、人工智能基础理论等内容，注重综合应用能力。

• 2025年执行校线，即学校统一划定工学类专业复试基本分数线（总分295分），各学院不再单独划线。

• 复试形式为线下现场复试，包括专业笔试、外语听说测试、综合面试三部分，重点考察科研潜力、工程实践能力和专业知识掌握程度。

• 最终成绩计算方式：初试成绩（500分）占60%，复试成绩（300分）占40%，按总成绩从高到低择优录取。

**以上数据来源于网络，仅供参考，以北京航空航天大学研究生院官网发布的最新信息为准。

北京航空航天大学人工智能专业历年分数线对比 (2023-2025)

学术型硕士 (089903 人工智能，人工智能学院)：

专业型硕士 (085410 人工智能，无人系统研究院)：

分数线趋势分析：

• 2025年北航整体工学类专业复试线大幅下调，人工智能学硕由310分降至295分，专硕由300分降至295分，主要因国家线调整及学校招生政策优化。

• 尽管分数线下降，但实际录取分数仍较高，竞争激烈，尤其人工智能学院作为核心培养单位，对考生专业基础要求严格。

**以上数据来源于网络，仅供参考，以北京航空航天大学研究生院官网发布的最新信息为准。

2025北京航空航天大学人工智能专业复试人数与复试比例

学术型硕士 (089903，人工智能学院)：

• 计划招生：7 人（统考）

• 复试比例：约1:1.5（差额复试，按上线人数确定）

• 复试内容：专业笔试（100分）、外语听说（50分）、综合面试（150分），总分300分

专业型硕士 (085410，无人系统研究院)：

• 计划招生：2 人（统考）

• 复试比例：不低于120%，实际按上线人数确定

• 复试内容：侧重协同感知、智能处理等方向的工程应用能力考核

说明：两院均严格执行差额复试，复试不合格者不予录取；复试成绩低于180分（60%）视为不及格。

**以上数据来源于网络，仅供参考，以北京航空航天大学研究生院官网发布的最新信息为准。

2026北京航空航天大学人工智能专业计划招生人数

学术型硕士 (0899903 人工智能，人工智能学院)：4 人

较2025年（7人）减少3人

专业型硕士 (085410 人工智能，无人系统研究院)：2 人

与2025年持平

备注：以上招生人数均为统考计划，不含推免生；最终招生人数以北京航空航天大学研究生院官方公布为准。

2026北京航空航天大学人工智能专业排名

学科实力：北京航空航天大学于2023年获批人工智能一级学科博士点，是国内首批设立该一级学科的高校之一。

• 人工智能学科为北京市高精尖学科，入选“人工智能国家急需高层次人才培养专项”

• 拥有“数学、信息与行为”教育部重点实验室、“未来区块链与隐私计算”北京市高精尖创新中心等平台

• 在具身智能、智能感知、群体协同等方向具有突出优势，依托虚拟现实技术与系统全国重点实验室

全国影响力：虽未参与教育部第五轮学科评估（因新设一级学科），但在软科、金平果等第三方评价中稳居全国前10，属A类梯队。

北京航空航天大学人工智能考研总结与建议

• 尽管2025年分数线下调至295分，但北航人工智能专业实际录取分数远高于此，建议目标分数设定在340分以上以确保竞争力。

• 专业课(842)是拉分关键，需系统复习数据结构、算法、机器学习基础，重视真题训练和编程实现能力。

• 2026年学硕招生缩减至4人，竞争加剧，建议优先考虑人工智能学院（学科平台更强），若求稳可关注无人系统研究院或其他交叉方向（如控制工程、计算机技术）。

• 复试高度重视科研潜力与项目经历，建议提前准备课程设计、竞赛或科研成果展示，提升综合面试表现。

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