26fall雙非理工黨港城/港理工碩士申請攻略：選對專業，逆襲不是空談

有同學說：每次刷到港碩申請帖，滿屏都是985/211的bg，表示真的會焦慮到失眠，總覺得港城、港理工這種 “港四五” 也跟自己雙非背景沒關系了…

其實不然，這兩所學校超看重 “專業匹配度”，尤其理工科！避開商科、純 CS 這種神仙打架的賽道，選對細分方向，雙非完全能突圍！今天把申請干貨整理出來，26fall的寶子直接抄作業！

雙非必沖！3 類高性價比理工科專業

港城和港理工的理工科超貼產業需求，新興細分方向對背景包容度巨高，這三類閉眼沖：

1. 計算機 & 前沿科技：別卷純 CS！盯細分賽道

傳統 CS 真的太卷了，92 生扎堆，但 “計算機 + 交叉領域” 超友好！只要有相關基礎 / 經歷就有戲～

港城大：人工智能與大數據計算、商業人工智能、數字化轉型與技術創新

不是只看代碼！比如做過大數據分析項目、區塊鏈實踐，哪怕是課設都加分，要懂技術在金融 / 醫療的落地邏輯

港理工：元宇宙技術、智能計算、區塊鏈技術

課程超貼產業！會教虛擬場景搭建、人機交互，有編程基礎 + 懂點設計思維就可，文書里寫清楚對元宇宙的理解，直接贏麻

2. 電子工程 & 硬核科技：產業缺口大，實用性為王

這倆校的王牌領域！新能源、智能制造相關方向超缺人，招生更看你能不能適配崗位，雙非友好度拉滿～

必看方向：

? 港理工電動汽車工程（特色！）：學電池技術、自動駕駛感知，本科自動化 / 車輛工程的寶子沖，有汽車廠實習（哪怕本地小廠技術崗）直接加分

? 智能制造系統 / 微電子與量子系統工程：教授超看重動手能力！做過電路板設計、智能制造課設，比 92 背景還管用

? 智能半導體制造：現在半導體行業缺人，雙非 85 + 有相關經歷就能試

3. 小眾潛力工科：錯位申請，競爭小還穩

有些專業申請人數少，簡直是雙非隱藏福利！

生物醫學工程（港城 / 港理工）：醫工交叉方向，做醫療設備研發、生物信號處理，本科生物工程 / 電子工程可沖，香港醫療科技企業多，就業有保障

航空航天工程（港理工獨家！）：全港唯一！對接波音、空客，本科機械 /aerospace 相關，GPA85 + 有航空實習（機場地勤技術崗 / 飛機維修實踐），基本能進候選池

工程管理（MEM）：工科轉管理的寶子沖！要工科本科（土木 / 機械）+ 相關實習（工程公司項目助理），文書講清 “工科背景 + 管理目標” 就行

材料工程：港城大偏先進材料研發（新能源 / 生物醫用），港理工偏加工應用，本科材料 / 化學工程，有實驗室助研經歷，85 分就能競爭

雙非最核心的門檻：GPA！別偷懶

GPA 是硬通貨！這倆校雖然友好，但理工科課程難，會看 GPA 判斷你能不能跟上：

應屆生 / 在讀生：目標 88+（港城工科安全線），底線 85 分

去年學弟本科雙非自動化，GPA88.5，沒大廠實習，靠高 GPA + 課設就拿到港理工offer；如果只有85，一定要選對專業+1-2 段強相關經歷

往屆生：GPA低于85？強相關工作經驗是救星！

比如本科雙非83，在新能源企業做3年電池研發，申請電動汽車工程，比應屆 85分還穩，教授更愛有產業實踐的

3 個加分要點：別只盯著成績

優先專業適配度，別死磕排名！

比如你本科材料，港理工課程更貼你方向，港城偏生物醫用，就選港理工，選對專業不僅好錄取，還能為就業鋪路

攢相關經歷：實習 / 科研 / 項目，有一個算一個

申請人工智能與大數據？找段小企業大數據實習（用 Python 做可視化、SQL 拉數據）、跟著老師做數據分析課題、自己做機器學習小項目（預測房價放 GitHub），不用高大上，貼專業就行

文書別寫模板！講好你的故事

別寫 “我喜歡 XX 專業”，要精準對接：

比如申區塊鏈：“本科做供應鏈金融課設，發現信息不透明，區塊鏈能解決，我還自學 Solidity，做過校園二手交易區塊鏈平臺”

讓招生官覺得 “你就是我們要的學生”

26fall雙非黨現在要做什么？

大三生：重心放GPA！核心課（數學 / 編程 / 專業基礎）沖90，找第一段相關實習（遠程也行），參與1個課設 / 科研

大四/往屆生：GPA定型就攢對口工作經驗（別做行政崗！要技術崗），自學申請專業基礎課（比如申AI學機器學習算法），為文書和面試做準備

其實港城、港理工根本不是只招92生，它們更看重你能不能學好專業、為產業創造價值！26Fall 的雙非寶子，別被背景標簽困住，選對專業 + 刷高 GPA + 攢好經歷，逆襲真的不是空談