深度：中科院AI勢力崛起
2020-01-21
智東西
文 | 韋世瑋
我們將時針倒回至七十年前。
己丑年甲戌月，東四馬大人衚衕10號的冬天全然未見絲絲涼意。這看似並不起眼的北京城中一隅，正醞釀着一場影響中國科技發展的深刻變革。
小衚衕裏，時年57歲的郭沫若被正式任命爲中國科學院院長。歷史以此爲起點向前奔涌，往後領導班子不斷更替的七十年間，我國自近代以來百廢待興的科技產業發生了翻天覆地的變化。
中國科學院（簡稱中科院）是我國在自然科學和高新技術綜合研究領域的最高學術機構。自成立以來，逐漸建成了完善的自然科學學科體系，覆蓋物理、化學、環境與生態學等學科，爲我國國家安全和科技硬實力的發展上，成爲了不可或缺的國家戰略科技力量。
從首次人工合成牛胰島素，到第一臺原子力顯微鏡（AFM）的誕生；從第一臺大型向量計算機系統，到首款通用處理器芯片「龍芯1號」的自主研發……中科院一路高舉科學振興的旗幟，帶領我國無數高端學科和科技產業萌芽、興起與爆發。
在學術研究領域，中科院旗下擁有12所分院，超100家科研院所，中國科學院大學、中國科學技術大學、上海科技大學（與上海市共辦）均爲中科院所屬的全國重點大學。建院以來，中科院已培養了近千名科技領軍人物和科技尖子人才，涌現出一批又一批的高科技創業者。
隨着人工智能的大火再度把世界科技熱潮點燃，中科院仍保持着強勁實力屹立於世界AI領域的發展潮頭。
放眼世界，2019年全球頂尖計算機科學機構排行榜CSRankings中，中科院以5.3分排名AI全球榜第四，僅次於清華、北大和卡耐基梅隆大學。
回望中國，中科院一手甩出寒武紀、雲從科技等估值10億美元的AI獨角獸，一手穩握中科曙光、科大訊飛和中科創達等多支A股王牌，在羣雄割據混戰的AI戰場中肆意廝殺。
國內外AI科技競賽一波未平一波又起，不知不覺間，中科院AI勢力的星星之火在2019年AI落地生死戰中，歷經了數萬家企業落幕背後的暗潮撲殺，正以爆發之態燎原至漫山遍野。
溯源中科院這場AI勢力崛起的背後，不僅是瞭解我國最高科研學術機構的技術根基和人文底蘊，我們對中科院系的冰山一角進行層層剖析的同時，也嘗試從中窺見這派AI勢力在當下產業落地生死戰的底牌與新活法。
一、中科院的根：研發與人才四十餘年灌溉
中科院系AI企業的野蠻爆發與生長，源於中科院深埋於我國科技土壤的根，離不開研發與人才長年累月的滋養和灌溉。
中科院的研發實力有多強？2019年《Nature》雜誌公佈的2019自然指數（Nature Index）年度榜單中，中科院以1678.64分一馬當先，超越845.54分的哈佛大學，猛衝全球領先研究機構第一的寶座。
細數我國改革開放四十餘年，在國民經濟、國家重大需求乃至世界科技前沿領域，亦活躍着中科院的身影。
2018年，中科院系統梳理了它在四十年間所研發的40項具有代表性、標誌性的重大科技成果。
其中在國家重大需求領域，中科院微電子所組織全國性產學研用聯盟，七年間不斷攻克集成電路（IC）產業研發瓶頸，實現22nm高K介質/金屬柵工程、14nm FinFET器件、新型閃存器件和可製造性設計等關鍵技術突破。
與此同時，在關鍵工藝模塊上，中科院微電子所還形成了較爲系統的知識產權佈局，擁有專利2406項，其中國際專利483項。
中科院持續在各個領域加強核心技術攻堅，實際上爲其在AI產業的爆發打造了一支又一隻精兵強將。
根據中國新一代人工智能發展戰略研究院在2019年5月發佈的《中國新一代人工智能科技產業發展報告》，截至2019年2月28日，我國共有75家AI領域的非大學科研機構，中科院下屬科研院所爲38家，以51.4%的佔比盤踞我國非大學科研機構陣營的半壁江山。
不僅如此，中科院下屬科研院所還強勢霸榜了我國AI領域專利數Top 10非大學科研機構。數據顯示，從第一名的中科院計算所，到第十名的中科院上海微系統所，中科院共爲我國AI產業貢獻了15457項AI技術專利。
人才之於研發，亦如園丁之於園林。
從成立至今，在郭沫若、方毅、盧嘉錫、周光召、路甬祥、白春禮一代代院長的帶領下，中科院如海納百川般吸引了無數身居科研金字塔頂尖的學術巨擘，遍佈數學物理、生命科學、信息技術和化學等多個領域。
現階段，中科院學部共有830名院士，107名外籍院士，平均年齡高達73歲。
81歲的並行算法、高性能計算專家陳國良院士正是其中的一員。他曾開發了國產曙光並行機「用戶開發環境」商用軟件，並帶領團隊成功研製出萬億次高性能計算機「KD-90」，爲我國高性能計算領域的自研核心技術添上了濃墨重彩的一筆。
外籍院士中，時年72歲的微電子學家、FinFET之父胡正明提出的鰭式場效晶體管（FinFET）芯片工藝技術，不僅成功讓芯片晶體管構造從原先的2D邁入3D大門，還打破了曾限制半導體產業發展許久的「摩爾定律」，爲全球半導體產業快速進軍先進工藝領域作出了巨大貢獻。
在近千名院士的披荊斬棘之下，雲從科技創始人及CEO周曦、寒武紀創始人陳天石與陳雲霽、雲知聲創始人樑家恩等一衆出身於中科院的後起之秀，亦在AI領域嶄露頭角，力圖創造一個又一個創業佳話。
縱觀中科院的科研實力與人才優勢，自成立七十餘年——尤其是改革開放後的四十一年間，日復一日地滴匯成海、聚沙成塔，不僅推動了我國科學技術硬實力的復興，亦爲如今中科院系AI公司在產業的爆發埋下伏筆。
二、中科院系AI企業的三大主戰場
如果說AI用了六十年的時間，才讓世界重新關注到它。那麼，中科院自改革開放後花了四十餘年，才讓中科院系企業在當下迎來爆發，這並不意外。
往前，我國的AI產業有中科曙光、科大訊飛和新鬆機器人等公司，在高性能計算、語音、機器人等領域開創基業的篳路藍縷。
往後，國內AI領域則有寒武紀、雲從科技和雲知聲等AI獨角獸與初生牛犢將優勢傳承，在AI芯片、AIoT、計算機視覺等市場不斷釋放潛力。
2019年年初，全球創投研究機構CBInsights發佈32家全球AI獨角獸公司名單。其中，出身中國的10家企業中，寒武紀、雲從科技和雲知聲爲中科院系創企，自動駕駛創企Momenta也有多名高管出身中科大。
中科院系在國內的競爭力同樣強勁。2019年8月，賽迪研究院發佈《2019賽迪人工智能企業百強榜研究報告》，在綜合實力TOP100榜單中，科大訊飛、中科曙光、寒武紀和漢王科技等9家中科院系企業榜上有名。
四十多年來，不斷在AI市場展露野心的中科院系企業已在多個領域開枝散葉。
從當前全局來看，中科院系企業的戰場主要集中在計算機視覺、AI語音和AI芯片三大方向。
它們從成立之初就開始逐漸影響着這些行業，在利用創新技術瓜分市場的同時，也重新定義着傳統市場的變革之路。
1、計算機視覺（CV）
計算機視覺是如今AI領域中十分熱門一個分支，同時也是極具商業化價值的賽道。
其中，以人臉識別爲核心技術的AI企業已廣泛遍佈國內市場，與安防、金融、自動駕駛和消費電子等應用場景緊密結合。
在這一市場中，中科院系老牌企業則有中科創達首當其衝。
中科創達成立於2008年，它針對成像技術開發了一系列圖像處理和智能視覺算法，既有面向衆多領域檢測人臉的年齡、性別和情緒的Face ID方案，也有面向工業、安防和交通等領域的視覺缺陷檢測。
尤其在智能網聯汽車方面，中科創達融合底層操作系統技術、Righware Kanzi 3D開發技術和智能視覺AI技術，進一步提升用戶的駕駛體驗。
據悉，中科創達在全球已擁有超過100家智能物聯網汽車客戶，其業務增速在2019年上半年約爲74%。
深度：中科院AI勢力崛起
另一廂，現在市場中老生常談的「CV四小龍」中，雲從科技則是中科院系麾下創企，成立4年就已拿下10億美元估值。
雲從科技在計算機視覺領域擁有三大核心技術，分別爲3D結構光人臉識別技術、跨鏡追蹤（ReID）技術和人體3D重建技術，在安防、金融、交通和零售等行業都有落地應用。
例如，其人臉識別技術能夠對圖像中的人臉進行屬性分析，以判斷年齡、性別、膚色、是否佩戴眼鏡和麪部遮擋物等信息，實現毫秒級響應。
2018年，國際調研機構Gen Market Insights曾發佈《全球人臉識別設備市場研究報告2018》，數據顯示，中國是全球人臉識別設備的最大消費市場，雲從科技的市場份額排名第一。
2、AI語音
要說中科院系企業在AI語音領域的最大王牌，科大訊飛當仁不讓。
自1999年成立至今，科大訊飛在語音識別、語音合成、聲紋識別和自然語言處理（NLP）等技術領域，已逐漸成爲中國AI語音行業的領頭羊。
科大訊飛的AI語音業務覆蓋智慧教育、智慧醫療、智慧城市和智慧汽車等領域。其中，在智慧教育方面開發了訊飛學習機，能夠幫助孩子定位弱項學科，制定個性化的學習方案。
科大訊飛董祕江濤曾表示，科大訊飛語音識別的市場佔有率已居全國第一。
而在新秀陣營，雲知聲和聲智科技等創企的潛力亦不可小覷。
例如，當前處在國內語音交互領域第一梯隊的雲知聲，2012年時就已將深度學習技術應用到語音識別領域，隨後還提出了面向物聯網的「雲端芯」產品體系構想。
雲知聲自主研發的雲知聲開放平臺3.0，利用語音識別、語義理解、語音合成和音頻轉寫等技術，爲移動物聯網、智能家電、可穿戴設備和醫療等領域提供AI語音解決方案。
據瞭解，目前雲知聲的覆蓋用戶已達2億，其中開放語音雲覆蓋的城市爲470餘個，覆蓋設備超9000萬臺。
3、AI芯片
在我國的半導體產業發展史上，脫胎於中科院計算所的龍芯中科自2001年以來，陸續研發龍芯1號和龍芯2號系列芯片，打破了我國缺乏自主研發CPU芯片的歷史。
而往後看，尤其是過去五年間AI專用芯片需求的爆發，中科院也孕育出了寒武紀和雲知聲兩家AI芯片獨角獸公司，以及中科睿芯、欣博電子和啓英泰倫等重要玩家。
其中，創立於2016年的寒武紀在2018年6月完成數億美元的B輪融資後，市場估值已達25億美元（約167億人民幣）。
寒武紀打造的兩代智能處理器IP，曾被搭載於華爲麒麟970和麒麟980兩款SoC中，幫助華爲一炮打響「真正的AI手機」口號。
2019年11月，寒武紀面向邊緣AI計算領域，最新推出了思元220芯片，擁有高安全、低延時和高帶寬三大優勢。
隨着思元220芯片的推出，寒武紀的AI芯片正式形成雲、邊、端三個方向的完整佈局，進一步滿足現今碎片化AI市場的多個應用場景需求。
三、回溯三大技術源頭，AI勢力的厚積薄發
追根溯源，如今中科院系AI勢力的逐漸崛起，與中科院AI歷史的變遷與演進離不開關係。
與我國曆史發展脈絡同步，中科院在結束了徘徊中前進的兩年後，國內AI的發展也逐漸醞釀着解禁。
1978年，我國著名數學家、中科院院士吳文俊提出的「幾何定理機器證明」獲得了全國科學大會重大科技成果獎，爲我國之後的AI體系構建奠定了重要基礎。
直到上世紀80年代，中國航天之父、中科院院士、兩彈一星元勳之一錢學森等先輩開始主張開展AI研究，讓我國的AI領域研究逐漸開始活躍。
隨着我國AI技術和思想的層層「破冰」，加之1994年中科院啓動支持高水平科技領軍人才引進的「百人計劃」，中科院乃至我國的AI從人才到技術、從學術到產業、從機構到企業，才一步步地蓬勃發展起來。
歷史滾輪之下，我國的AI發展脈絡與中科院息息相關。
當我們將回溯的目光放至中科院系AI企業的「身世」上，不難發現，這些企業的出身可大致分爲兩派。
一派以研究員爲出發點，其公司創始人、CEO和主要高管均爲中科院及下屬研究所出身，由研究員獨立或聯合創業而成；
而另一派則以科研項目爲出發點，公司在成立前曾爲中科院及其下屬研究所的科研項目，通過技術成果轉換後，才正式成立爲公司繼續發展。
但不論是研究員的出身，還是科研項目的孵化，這些公司的技術起點幾乎主要源於中科院的三家關鍵機構——中科院自動化研究所、中科院計算技術研究所、中科院聲學研究所。
1、中科院自動化研究所
設立於1956年的自動化所，不僅是我國最早成立的國立自動化研究機構，也是我國最早開展類腦智能研究的國立研究機構。
自動化所主要涉及生物特徵識別、機器學習、視覺計算、自然語言處理、智能機器人和智能芯片等領域的研究，漢王科技、中科唯實、銀河水滴、中科慧遠和中科視語等公司均從中孵化落地。
截止2018年底，自動化所共擁有696名科技人員，包括中科院院士2人、發展中國家科學院院士1人、IEEE Fellow 9人。
在AI領域，自動化所亦扮演着重要的開拓者角色。
上世紀90年代，自動化所以控制科學爲基礎，率先佈局AI研究。緊接着從2010年起，其AI研究方向進一步細化，開始在類腦智能研究領域出招。
據悉，自動化所通過架構設計創新，曾自主研發了量化神經處理器（QNPU），在資源受限的芯片上實現大規模深度神經網絡的獨立計算。
而在生物特徵識別技術方面，自動化所還實現了從中距離到遠距離的可識別生物特徵信息全覆蓋，包括虹膜識別、人臉識別和步態識別，已在國家衆多重要安全領域應用落地。
2、中科院計算技術研究所
計算所同樣創立於1956年，是我國第一個專門從事計算機科學技術綜合性研究的學術機構。
計算所主要研究信息處理、網絡安全、大數據處理、智能技術和虛擬現實技術等領域，曾研發出我國衆多的「第一」歷史性時刻，爲我國的高端計算機技術、數字化技術和通用CPU技術等方面作出了巨大貢獻。
例如，我國的第一臺通用數字電子計算機、第一臺109乙大型通用晶體管計算機、第一顆通用CPU芯片「龍芯1號」，以及全球PC市場份額第一的聯想集團前身皆誕生於此。
同樣，計算所亦是中科曙光、寒武紀、中科智芯、中科視拓和中科物棲等一衆AI企業的搖籃。
截至2015年，計算所的研究隊伍已超500人，其中中科院、工程院院士共5名，正高級專業技術人員70名。
而在未來，計算所也將計劃實現三個100億的產業目標，包括中科曙光市值達到100億美元、嵌入到華爲等企業的IT產品銷售100億人民幣、創業公司市值達到100億人民幣，真正成爲我國計算機產業的源頭。
3、中科院聲學研究所
與自動化所和計算所相比，聲學所則較爲「年輕」些，它成立於1964年。
聲學所主要負責聲學和信息處理技術學科的應用基礎，以及高技術發展研究，面向我國的海洋、安全、能源和生命健康等領域。
其中，聲學所的水聲物理與水聲探測、通信聲學和語言語音信息處理、聲學與數字系統集成等技術，不僅孵化了聲智科技等AI語音企業，同時也培育了一批如海天瑞聲創始人賀琳、小聲科技創始人陳孝良等產業人才。
截至2018年底，聲學所共有專業技術人員794人，包括正高級專業技術人員133人，副高級專業技術人員255人。
在國家重大科研項目領域，聲學所亦參與研製了我國「蛟龍」號載人潛水器的研發與應用，爲我國載人深潛技術的發展作出了突出貢獻。
中科院AI技術的「黑土地」不止於此，中科院軟件研究所、微電子研究所、半導體研究所等科研機構，同樣催生了衆多極具潛力的中科院系AI企業。
四、中科院的時代發展機遇
中科院系AI勢力的燎原，不僅僅是七十多年來科研技術和人才培養的厚積薄發，抓住了AI產業「甦醒」的時代機遇，亦是我國政策和中科院科技成果轉換的催化。
自我國的科技發展進程翻篇到新世紀，國家層面對AI技術和產業的嗅覺愈發靈敏。
國家高層領導人在2014年中國科學院第十七次院士大會、中國工程院第十二次院士大會開幕式上發表的一次重要講話，首次高度評價了AI和相關智能技術，無形中大力推動了我國AI技術的發展。
一年後，國務院正式頒佈了《中國製造2025》，加快推動新一代信息技術與製造技術融合發展，將推進智能製造作爲我國製造強國戰略的主攻方向。
至此，AI逐漸被提到了每一項重要產業中不可或缺的核心技術位置。
在國家政策的積極帶動下，中科院及下屬各個研究所亦開展了一場自上而下的政策規劃。
但立足於產業，如何更好地實現科技成果轉移轉化也成爲了中科院各項政策規劃的重要方向。
實際上，技術成果轉化的難點在於如何尋找技術產業化的方向。這常常缺乏專業的服務機構和人才，同時還面對部分科技成果轉化的政策不完善、科技成果與市場需求脫節等問題。
在政策方面，以下屬研究所爲例，中科院計算所在2016年制定了自身的「十三五」規劃，一是計算所發展模式要從自主創新轉變到引領創新，對標斯坦福大學；二是通過建設中科院網絡計算創新研究院，引領中國「信息高速鐵路」技術的發展；三則是支撐企業實現三個100億的產業目標。
以地方爲例，2018年，中科院科技促進發展局、中科院北京分院、中關村科技園區管理委員會共同推出了《促進中科院科技成果在京轉移轉化的若干措施》，通過支持科技成果轉化平臺建設、實驗室共享等十項舉措，推動更多科技成果在北京轉化落地。
此外，中科院還全資設立了國科創新公司，不斷探索產業技術研究院、技術企業孵化器和聯動創新產業園三種平臺的科技成果轉換模式。
截至目前，國科創新已實現了120多項科技成果轉換服務，覆蓋AI、智能製造、智能物流和智能電網等領域，孵化企業的融資規模已達到2.8億人民幣。
結語：七十載征程，中科院仍笑傲AI江湖
時光如流水，七十年的風吹雨打，中科院已然成長爲我國AI技術和產業力爭站立於世界潮頭的國之重器。
順延着它的歷史軌跡，我們可以看到，它AI勢力的強勢崛起，既有歷史的累積、人才培育的影響，也有一代代產業經驗累積後的良性循環。回顧中科院系AI企業的漫漫長路，它爲我國AI產業如何利用好產學研之間的合作優勢，提供了一個新的角度與思考方向。
但同時，我們也需意識到，在當下殘酷的AI落地戰和全球科技競賽激烈的環境中，我國整體的AI技術實力與國外仍存在一定的差距。
我國AI玩家們將要面臨的，不僅是全球科技競賽給市場格局帶來洗牌的陣痛，還需面對顛覆性技術爲各領域市場，乃至人們的生活帶來的巨大挑戰。生，便能乘着市場和資本的東風一躍而起，闖進商業落地的頭部陣營；死，便只能被大浪拍在岸邊的礁石上，隨着時間流逝被市場和資本遺忘。
未來，中科院系AI企業又將如何書寫這一頁歷史征程？時間將會告訴我們答案。
附圖：▲中科院研究單位統計表
▲我國自然科學工作者代表會議籌備會合影
▲自然指數全球百強機構前十名榜單
▲中科院改革開放四十年40項重大科技成果
▲我國AI領域專利數Top 10非大學科研機構（圖源中國新一代人工智能發展戰略研究院）
▲中科院學部院士年齡統計（圖源中科院官網）
▲陳國良院士
▲胡正明院士
▲賽迪網發佈2019年中國AI企業綜合實力百強名單
▲計算所成立公司情況（圖源計算所官網）
資料來源：https://bangqu.com/YDah49.html
工業工程研究所排名 在 [分享] 工業工程(IE/OR)與管理科學-美國學校分享 的推薦與評價
介紹一下工業工程與管理相關科系，
讓後來的學弟妹在找資訊時能容易許多。
以下是我前一年爬文後的剩餘印象，如果有不確定的地方，
前面會加上“可能”、“聽說”等字樣。有錯還請指正。
以下的資訊主要以博班觀點出發，以學術為導向。
碩士班二年一出來就要工作了，
英文、修課、自身方向、學校名氣才是另外考量的因素。
IE主要分成Human Factor(HF), Manufacturing, Operation Research(OR),
Production,四個領域。
HF中文翻譯是人因工程。
Manufacturing是有關製造方面的，非常偏工廠端，
通常ME轉過來的非常適合唸這一方向。
OR很偏數學，通常是做最適化理論的。OR博士通常花費的時間也會比較長。
其中Production可以看成是應用OR，像是Distributed Control, Supply Chain
Analysis and Modeling, Transportation, Logistics, 存貨理論，
排隊理論的應用，Game Theory的應用，作業管理等都可歸在這領域。
至於在入學難易度上，PhD>>MS，而且工工算是一個跨領域的科系，學生來源可
能會有數學、物理、電機、電子、機械、心理、教育、化工等，於於你的競爭對
手來自於各領域，所以不能說是容易(目前聽到的)。至於跟其他系所的比較，
手上沒有資料，就不談了。不過值得注意的是，IE在工學院當中算是比較窮苦的
科系，在四個類別當中，人因跟製造是比較有錢的，接案子、業界的CASE也是
比較容易的；但是玩數學的OR, Production通常要靠NSF的funding，要拿到是很
不容易的，Production中的supply chain、Transportation這種玩運輸學的很大一
部分贊助是來自於軍隊的，如果不是美國教授的話，幾乎是拿不到的。
值得一提的是，IE排行比較前面的，像是GaTech, Penn State, Purdue,
這三者是因為該校領域很平均，幾乎走傳統工工。
但如果是OR領域的話，較專攻OR的學校有：Berkeley, Stanford, Columbia,
這幾所是OR比較好的學校。
在近幾年財工很紅的時候，IE曾有幾個系想轉方向到財工去(因為傳統製造業在美國已
經勢微，所以很多IE轉向財工、service system, health care management)，
而OR是很容易跨進財工的一個領域，前幾所學校幾乎都有開財工相關學程，
這方面的文章請見CFA版。較成功的IE當屬Columbia了。
另外工工這個領域還是以美國以大宗，以台灣各工工系所為例，99%是從美國
回來的。(清大有劍橋回來的教授，不過不熟。)
如果是對OR有興趣，並且出身數學、物理相關(這很重要!)的同學們，
其他的選擇還有MIT的OR中心，商學院的量化管理等。
以下介紹一下各IE/OR各名校。然後列出的教授通常是supply chain或是
semiconductor我才會注意到，沒列出並不代表不好，或不出名，這一點請注意。
1. GaTech：
IE排行最好的學校。共有超過60名以上的老師！以Optimization應用為主,
但因老師真的很多，所以其他領域一樣tough，最近交大工工收了二個GaTech
的PhD。GaTech IE的第一名的名聲已經傳很久了，如果拿到這間的offer，
回國應該是沒什麼問題。但是聽說老師多、學生也多，聽說在funding上也是有些問
題的，要拿到offer應該不容易。
2. UM-Ann Arbor IOE: USnews傳統上一直排在第2，各領域平均地好，
從網頁上的感覺沒有較突出的領域及教授。
另外UM的學費貴是出名的，<聽說>UM IOE的funding也是處在很緊的情況下，
要申請的人的要好好考慮。而且托福跟GRE的標準滿嚴的，我被拒絕的很快。
台大工工最近收了一個UM出身的PhD。
3. Berkeley：US news排第3。整個都在做OR，較應用的有：<聽說>華人入學難
度很高。(應該是本來入學整體難度就高的不像話)。教授僅有14位左右，但
是素質非常高。像是做半導體的Leachman，是清大洪一峰老師的老師，半導
體製造鏈大頭之一。Max Shen後起之秀，在supply chain上已小有名氣。
4. Purdue：US news排第4。創系已經有50年的歷史了，IE名校之一。台灣
很多老師畢業於此，校友超多，像是清大工工系主任黃雪玲，台大工工所長周雍強等；
普度對台灣人是很友善的，ad發很多，但近幾年可看到的趨勢是中國人
跟印度人愈來愈多了…Purdue IE招收情況大概是每年收10-12個博士，
前幾年每年還有二個台灣人以上的名額，從去年開始只剩下一個名額，
看來情況愈來愈不妙。普度還有一個特點是喜歡招收跨領域的PhD學生：
都是ME、EE，數學、物理等。建議想跨領域的同學可以試試。
另外印地安那物價便宜，這是學校常常拿來做宣傳的；
舉例來說，紐約的M一號餐5.89元，這邊只要4.30元；有funding的同學都可以過的
很不錯。另外印州的製造業近年也發展的不錯，找工作是有優勢的。
系上有個很出名的教授Salvendy，做人因工程的，現為中國清華大學
工業工程系系主任，同時為國家工程院院士。是清大請他去開創中國第一個工業工程
系，也因為如此，聽說普度工工在中國的知名度很高，你拿Salvendy的推薦信
可以在對岸做到任一所工工的教授。人因除了他之外，像是Barany也是大頭。
另外有個台灣人教授Liu，當過工研院所長，做manufacturing，滿有錢的。
另外OR領域像Schmeiser做Simulation很有名，是清大桑慧敏(三碩一博!!)老師的老師。
有個台灣人老師Yih，常常有案子在手上，學生很多。
中央工管最近收了二個普度的PhD。
5. Penn State：全世界第一所有IE的學校。是US NEWS IE第三名；製造領域則是
Penn State相當突出；偏傳統大量製造業。校友有元智的鄭元杰教授，
台科大的廖慶榮教授等。
接下來是二間貴族學校，我完全沒在台、清、交、政的教授名單中看過這二間學校工工
畢業的老師。不過不可否認的是這二間學校的OR非常好，通常這二間學校畢業的PHD
到美國其他學校任教的機會大。
6. Cornell：它在網頁上寫明了第一年不給funding。<聽說>要考過資格考才給。
因為這個原因我完全沒有考慮它。學費好貴!!!
7. Northwestern：<聽說>第一年拿到funding的機會也非常小，也是在考過
資格考之前沒辦法拿到funding。學費非常貴！偏OR，整個系的走向以
Optimization/Logistics為主。
8. Stanford MS&E: <聽說>也是二面手法，MS不難上收很多學生，
但PHD收的學生很少，而且要拿錢很困難，資格考刪人刪很兇。(我沒記錯的話，
上面這句話來自對岸。)偏OR，當初寫SOP時，他的論文根本看不懂，想當然耳：沒上。
9. TAMU ISE: US news排第8。製造還不錯。高科技業相關也不錯。
教授人數達25位以上。TAMU在台灣工工界的校友實在是不少，
另外交大工管最近收了一個TAMU的PhD。
10. UF: Logistics聽說不錯。
11. Virginia Tech: 嗯，上次出事的學校。聽說台灣校友很少。
12. Columbia University：在US NEWS上排11-13。在網頁上寫他們的TOEFL/GRE
平均是259/530，實在是高的不像話。整個系偏OR，應該說…整個系都在做OR，或是OR
的應用。基本上來說哥大工程的水準不是第一流的，整個工程學院擠在一棟建築物裡面
，這要怎麼做研究呀？畢業生口碑在USnews上也…
(這對英文不好的國際學生而言更要注意…找工作時，英文不好，名校的光環還是沒
什麼用的。)
而就工工而言，他的排行也不是非常好，但是就OR而言，他的師資
跟課程實在是一流的，我看了都流口水。
整個系方向從2000之後轉成Financial Engineering走向，
挖來Derman(前理論物理學家，著名財工model創建人，Goldman董事？
著名科普書(My Life as a Quant)的作家)之後，整個氣勢都起來了！
借助華爾街就在旁邊的力量，整個系轉型成功。
MS聽說2000年之前收的比較浮爛，近幾年門檻提高一些。
傳統IE的名額的名額極少，OR與FE的名額很多，
但是FE的MS不但要跟自已人爭，還要跟NYU、MBA及一堆數學MS搶工作，
尤其是最近景氣不好，MS找工作聽說也有一定難度就是了(請見CFA版)。
但是PHD的難度就真的很高了，名額很少，一年好像不超過9-10個，
偏好收數學及物理背景的學生；<聽說>收了就會給funding，還聽說對中國人很友好，
還不知道有沒有收過台灣人。
紐約的生活費跟哥大的學費高到一個不像話的地步，如果有ad，沒funding，還真
的要好好考慮考慮。
其他像是做半導體OR應用的Gallego，長期跟IBM等高科技公司合作，大頭一名。
最近得到Naval獎的後進之秀Tih。
這間本來是我的第一志願，但被狠狠地拒絕了。
沒在台灣工工界看過校友。(該不會都出去賺大錢了吧？)
13. NCSU：
OR有台灣人大頭領軍：方述誠教授，做演算法起家，GA, Tabu, Fuzzy為主，
上次才回來清大演講過，聽說很多台灣學生在他底下做事。
政大陸行老師也是畢業於此。這間學校聽說對台灣人滿友善的。
14. USC: 以網頁資料而言，實在看不出什麼重點，我只知道Ross在Simulation
上比較有名，寫的書非常出名。
我不知道這間學校的校友都到那去了，在台灣的學術界很少看到；
不過USC IE有一個超有名的校友：政大企管賴士葆教授，現任立法委員。
這間學校聽說對台灣人也滿友善的，碩士ad聽說不難，但是博士offer難度聽說高非
常非常多。
15. ASU：我對這間學校印象很好，雖然只排第18，但是應該是受到ASU大學本身的
影響，ASU受到州立大學且Arizona地廣人稀的因素，本身綜合排名不是很好，
但他這個系的質量我認為是很高的，而且當地高科技大廠與ASU合作多，
聽說跟對老師在funding上是沒問題的，而且Arizona相較之下是便宜的州，
有funding就可以活的不錯啦。
在整體上分成三個領域：Logistics/Production、Quality Control、
MIS/Management System。
在應用統計上有一個非常有名的教授Douglas Montgomery，大頭!!
另外Quality Management很有名。應用OR的老師不少，
這間有在半導體製造鏈很有名的Fowler教授，專長在Modeling and Analysis of
Semiconductor Manufacturing，曾在AMD，SEMATECH等企業就職，
並與外面公司INTEL有長期合作關係，很有錢，已經高昇到副所長了；
政大企研所洪叔民老師是他的第一個學生。
聽說在Arizona找高科技工作是很容易的，Intel, Moto在當地都有設廠。
當地的物流業也很發達，造就了ASU的Supply chain排行第三。
另外跟墨西哥有特別合作，有特別的學程，不過跟博士生或是台灣去的
ms好像一點關係都沒有。
16. UT-Austin：這個所滿好玩的，整個所掛在機械所底下，只有6位老師，
大部分是做演算法的。我針對Bard, Barnes寫了GA、Tabu, SA的SOP，就上了，
AD發的很快。後來查了一下，這二者應該也是大頭。
(不過網頁上只有6位老師，一堆學生，我真的不知道他們要怎麼養這麼多學生就是了。)
17. OHIO：以Manufacturing為主，整個”組”也是掛在機械所底下
(它的名字甚至是焊接工程Welding！！)有很大一票是在做ME相關的東西。
我看了方向不是很喜歡，就沒申請了。
18. SUNY-Buffalo: US news第26名。有在做6-Sigma。課程算是滿有特色的。
Ad應該不難拿到，聽說對台灣人也滿友善的，ad發很多，但offer不容易。
(聽說財務上也有很大的困難。)
最後祝各位心想事成，都能申請到夢想中的學校。
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