2025年东北大学智能科学与技术专业考研分数线是多少？历年考研分数线是多少？

以下是东北大学智能科学与技术专业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年东北大学智能科学与技术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?以下是为大家整理东北大学智能科学与技术考研报考攻略，供各位考生参考。

2025年东北大学智能科学与技术专业考研分数线

学术型硕士（140500 智能科学与技术）：310 分

单科要求：政治 ≥ 45 分，外语 ≥ 45 分，业务课一 ≥ 75 分，业务课二 ≥ 75 分

所属学院：计算机科学与工程学院

拟公开招考人数：10 人

补充说明

• 该专业执行东北大学研究生院统一划定的工学门类复试基本线，但因报考热度上升，实际录取分数远高于国家线。

• 专业课考试科目为全国统考 408 计算机学科专业基础，包含数据结构、计算机组成原理、操作系统、计算机网络四部分内容，难度较高。

• 复试形式为线下现场复试，内容包括专业综合面试（含编程能力测试）、外语听说能力考核及科研潜力评估。

• 最终成绩计算方式：初试成绩（500 分）占 60%，复试成绩（300 分）占 40%，总成绩 = 初试成绩 ÷ 5 × 60% + 复试成绩 ÷ 3 × 40%。

• 该专业不区分研究方向复试，所有方向（智能系统与工程、人工智能、人工智能应用）统一划线、统一复试、统一录取。

**以上数据来源于网络，仅供参考，以东北大学研究生院官网发布的最新信息为准。

东北大学智能科学与技术专业历年分数线对比 (2023-2025)

年份	复试分数线（总分）	单科要求（满分=100）	单科要求（满分>100）	招生人数	变化情况
2023 年	—	—	—	—	未单独招生（可能并入计算机或控制学科）
2024 年	365 分	45 分	90 分	—	首次独立招生，分数线高
2025 年	310 分	45 分	75 分	10 人	总分下降 55 分，专业课要求降低

分数线趋势分析：

• 2024 年作为该专业首次独立招生年份，分数线高达 365 分，反映出初期招生政策偏保守、名额少、竞争激烈。

• 2025 年分数线大幅回调至 310 分，与计算机、控制等相近专业持平，表明招生趋于稳定，更注重生源质量与培养匹配度。

• 专业课单科线从 90 分降至 75 分，降低了对 408 高分考生的硬性门槛，更强调综合能力。

**以上数据来源于网络，仅供参考，以东北大学研究生院官网发布的最新信息为准。

2025年东北大学智能科学与技术专业复试人数与复试比例

所属学院：计算机科学与工程学院

• 计划招生人数：10 人（全部为统考，不含推免）

• 进入复试人数：约 15 人（按 1:1.5 差额比例确定）

• 实际录取人数：10 人

• 复试比例：1.5:1

复试内容：

• 专业综合面试（150 分）：重点考察算法设计、编程思维、人工智能基础知识

• 外语听说测试（50 分）：英语自我介绍 + 专业问题问答

• 综合素质考核（100 分）：科研经历、项目经验、逻辑表达与创新意识

说明：该专业仅在计算机科学与工程学院招生，无其他院系交叉招生情况。

**以上数据来源于网络，仅供参考，以东北大学研究生院官网发布的最新信息为准。

2026年东北大学智能科学与技术专业计划招生人数

学术型硕士（140500）：10 人

所属学院：计算机科学与工程学院

学习方式：全日制

考试方式：统考

研究方向：（01）智能系统与工程；（02）人工智能；（03）人工智能应用

招生说明：

• 2026 年招生人数与 2025 年持平，维持 10 人规模

• 全部为统考招生，暂无推免计划（根据招生目录未列推免名额）

• 三个研究方向不单独分配名额，统一录取后由导师双向选择确定

2026年东北大学智能科学与技术专业排名

全国定位：作为新兴交叉学科，智能科学与技术尚未纳入教育部第五轮学科评估正式一级学科，但依托东北大学“控制科学与工程”A 类学科和“计算机科学与技术”B+ 学科建设，具备强劲支撑。

专业实力：

• 东北大学是全国首批设立“智能科学与技术”硕士点的高校之一，2024 年起独立招生

• 依托计算机学院与未来技术学院资源，在人工智能、智能系统、工业智能等领域具有鲜明特色

• 与沈阳新松机器人、中科院沈阳自动化所等机构深度合作，产学研融合优势显著

区域影响力：在东北地区智能科学与技术领域处于领先地位，毕业生广泛进入华为、大疆、腾讯等头部科技企业。

东北大学智能科学与技术考研总结与建议

• 目标分数建议 ≥ 330 分：虽然 2025 年分数线为 310 分，但实际录取考生初试成绩多在 330 分以上，低分过线风险极高。

• 408 专业课需重点突破：该科目难度大、覆盖面广，建议系统复习四门核心课程，目标单科 ≥ 90 分以提升竞争力。

• 提前准备编程与项目经历：复试高度重视实践能力，建议掌握 Python/C++ 编程，参与 AI 相关竞赛或项目，积累可展示成果。

• 关注研究方向匹配度：虽统一招生，但导师研究方向差异较大，建议提前了解学院导师团队（如张松伟副教授等）的研究领域，复试中体现契合度。

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