南理工首批双学位：理学+工学，双重硬核加持。

依托两大国家级一流本科专业，毕业授双学士学位。数理+AI双栖起步，双重认证，双重竞争力。

学科交叉：双轮驱动，优势平台支撑

数学（省重点/博士后站）+计算机（省优势/博士点）强强联合。拥有工信部、教育部重点实验室及“智能基座”基地，资源雄厚。

能力体系：厚基础、重应用、强实践

以数学洞察计算机本质，以计算拓展数学边界。培养兼具深厚数学素养与顶尖工程能力的拔尖领军人才。

课程体系：数学为根、计算机为翼、AI为核

从数理基础到核心算法、前沿技术，层层递进。五位一体课程体系，锻造“懂数学、精编程、能建模、会AI”的复合型人才。

实践创新：以赛促学、产教融合

从综合课程设计到挑战杯、数学建模、ACM等竞赛，从实验室科研训练到华为等头部企业深度合作，全程贯通，形成“学习—实践—创新”的成长闭环。

出口前景：深造扎实、就业强劲

兼具数学与计算机双栖能力，升学优势明显。就业面向人工智能、高性能计算、工业软件、金融科技等国家战略领域，胜任算法工程师、AI研发、数据分析等核心岗位。同时具备考公、进入军工院所等多赛道发展路径。

“信息与计算科学+计算机科学与技术”双学位项目中，数学不只是公式推导，计算机也不只是代码实现。两者的交汇，正成为大数据、人工智能和高性能计算时代解决复杂工程问题的关键。项目面向学校“兵器科学与技术”一流学科及智能制造、数字工业、数据信息安全等国防重大需求，以理工融合理念培养学生数学建模、算法设计、智能计算与软件系统开发能力，服务大规模信息处理与高性能工程计算，直面“卡脖子”难题，造就懂数理、精算法、通AI、擅工程的复合型人才。学院科研成果已在国防装备、智能感知、工业软件等领域落地转化，服务国家战略需求。

案例一：面向国防装备需求的图像智能识别关键技术及应用

项目面向国家国防装备重大战略需求，在国内率先实现了复杂场景下图像智能感知与目标识别的高精度、高可靠技术突破，构建了大规模遥感图像数据库，提出了物理机理与数据驱动融合的遥感高光谱高精度解译与智能目标识别、面向低质暗图像的稀疏低秩增强等模型及算法，形成了贯穿理论建模、算法优化与工程实现的完整技术体系，精度、效率等核心指标达到国内领先水平。

项目获国家发明专利授权6件，在IEEE TGRS、TIP、SP等高水平期刊发表论文多篇，成果已推广应用于国防装备信息处理、遥感测绘分析等场景，有效解决了复杂背景下目标特征提取困难、低照度图像信息丢失等行业难题，为国防装备智能化升级提供关键技术支撑，推动高性能工程计算在兵器科学领域的应用进程，并获江苏省科技进步二等奖。

案例二：数据隐私守护者——让数据安全共享、可信流通

你有没有想过，未来医院、银行、企业甚至智能城市每天都会产生海量数据，但这些数据往往涉及个人隐私和核心商业机密，无法被随意共享？如果数据不能安全流动，人工智能和数字经济的发展就会受到限制；而一旦泄露，又可能带来巨大的安全风险。于是，“区块链与隐私计算”正在成为数字时代的重要核心技术。

专业学生正利用密码学、区块链与安全计算技术，为数据建立可信、安全的共享机制。通过数据加密、身份认证、智能合约与隐私保护算法，实现“数据可用不可见”，让不同机构在不泄露原始数据的情况下完成协同分析与智能决策。从智慧医疗、金融风控到数字政务与智能交通，这些技术正在支撑国家数字经济与数据安全战略的发展。师生参与的“可信区块链平台与数据隐私保护关键技术研究及应用”项目，已获得中国发明协会一等奖，并成功应用于企业数据安全与可信协同场景。在这里，你学习的不只是程序设计与算法，更是在为未来数字世界建立可信规则，让数据真正做到“安全共享、可信流通”。

案例三：几何智能CAX一体化

面向国家“制造强国”与“人工智能+”重大战略，团队构建了“数学+人工智能”双驱动的几何智能CAX一体化研究体系，形成覆盖几何建模、分析仿真、结构优化与制造工艺的完整技术链条。研究成果因其“原创且影响力强”，先后获得计算机图形学领域首届SIGGRAPH Asia时间检验奖、结构与多学科优化领域ISSMO/Springer Prize等国际学术奖励。同时，研究成果积极服务于我国自主可控工业软件战略，参与了国产几何内核研发。团队在国际高水平期刊及会议上发表数学交叉领域论文百余篇，申请/授权国家发明专利20余件。其中，数学赋能增材制造的研究成果获《人民日报》等数十家权威媒体广泛报道。

案例四：面向智能设计的三维内容生成技术

只需要一张草图、一段文字描述，甚至几个设计约束，计算机就能自动生成一个三维模型？在传统三维建模流程中，设计师需要花费大量时间进行手工建模、曲面调整、结构修改和细节优化，而在人工智能与几何建模技术的推动下，三维内容生成正在让“从想法到模型”的过程变得智能、高效。

方向面向数字内容创建、智能CAD和智能制造需求，研究如何利用深度学习、几何表示、三维重建与生成模型，实现从二维草图、图像、文本到三维模型的自动生成。其核心不仅是“让机器画出三维形状”，更重要的是让机器理解形体结构、几何约束、部件关系与工程语义。例如，在装备外形设计、复杂零部件建模、虚拟样机生成、数字人和服装建模等场景中，系统可以根据输入信息快速生成可编辑、可分析、可进一步制造的三维模型，大幅提升设计效率。这一方向充分体现了数学与计算机的深度融合：一方面需要掌握微分几何、数值计算、优化方法、概率统计等数学基础，理解曲线曲面、网格、点云和隐式场等几何表达；另一方面需要掌握机器学习、深度神经网络、计算机图形学、数据结构与算法、并行计算等计算机技术，将数学模型转化为可运行、可扩展的智能系统。

面向智能设计的三维内容生成技术不仅可以服务于机械、航空航天、兵器装备等领域的复杂产品设计，也可进一步支撑国产工业软件研发。学生在这一方向的学习和实践，将有机会参与从底层几何算法到上层智能设计系统的完整开发过程，在国家急需的工业软件与智能制造领域发挥重要作用。

面向大数据、人工智能、高性能计算、信息安全、新型工业软件等行业发展需求，培养具备扎实数学素养、精通信息科学与计算科学基础理论，熟练编程与算法开发的高素质复合型人才。学生能够解决大规模信息处理、高性能仿真计算、图像智能分析、数据安全等复杂工程与科研问题。

特色培养方向：高维信息与图像处理、计算几何与智能CAX一体化、大数据信息安全、大数据优化与高性能计算、计算机应用技术、计算机软件与理论。

培养成果：学生综合能力扎实、实践经验丰富，近年来共获得160余项省部级以上竞赛奖励。

代表奖项：

（1）江苏省优秀毕业设计

（2）第十八届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛红色专项特等奖

专业竞赛：

连续三届获丘成桐大学生数学竞赛优胜奖

建模比赛：

美国国际大学生数学建模竞赛一等奖

第十三届MathorCup高校数学建模挑战赛一等奖

综合素养：

2024年ACM-ICPC国际大学生程序设计竞赛 陈静波 金奖 国际赛

第二十届百度之星程序设计大赛（国赛）陈静波 一等奖 国家级

论文与专利：