北京交通大学计算机科学与技术学院在人工智能领域的研究方向具有鲜明的学科交叉特色，其新一代电子信息技术与人工智能融合方向聚焦智能交通系统、多模态大数据分析、边缘计算与AIoT协同、智能感知与决策优化等核心领域。考生需重点关注学院官网公布的2023年博士招生简章中明确列出的"人工智能与新一代信息技术"交叉学科组，该组包含智能交通研究所、大数据与人工智能研究院、复杂系统智能计算实验室等6个重点科研平台。

初试考核采用"3+1"模式，即3门公共课（政治、英语一、数学一）与1门专业课（820计算机专业基础）。其中专业课涵盖数据结构（30%）、计算机组成原理（25%）、操作系统（25%）、计算机网络（20%），近三年真题显示对算法设计（如动态规划、图论算法）和系统性能分析（如响应时间、吞吐量）的考察权重持续提升。特别需要关注《新一代人工智能发展规划》中提出的"智能+"应用场景与学院智能交通系统国家工程实验室的产学研项目关联点。

复试环节包含三部分：专业笔试侧重AI前沿技术（如Transformer架构、联邦学习、小样本学习），要求考生结合学院与北京智源研究院共建的"智能计算联合实验室"研究方向进行技术方案设计；综合面试注重科研潜力评估，建议提前研读学院在《IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems》《中国科学：信息科学》等期刊的年度高被引论文；英语测试采用学术报告形式，需准备关于"AI for Social Good"或"6G通信中的智能编解码"等主题的5分钟陈述。

备考策略建议采用"三阶段递进式"学习：第一阶段（3-6个月）完成《算法导论》《计算机组成与设计》《现代操作系统》等经典教材精读，同步跟踪学院智能感知与决策优化团队在CVPR 2023发布的"多模态行为识别"论文；第二阶段（2-3个月）聚焦智能交通系统方向，通过GTSim、SUMO等仿真工具复现学院与北京地铁集团合作的"智慧调度算法"项目；第三阶段（1个月）针对学院在边缘计算领域与华为共建的"5G-AIoT联合实验室"开展技术调研，形成包含3个创新点的博士研究计划书。

特别提醒考生注意学院2024年新增的"人工智能+碳中和"专项，建议关注智能电网调度优化、建筑能耗预测等交叉课题。报名材料中需提交与报考方向相关的代码仓库链接或项目结题报告，建议提前在GitHub建立个人学术主页，展示参与"智能城市交通大脑"等横向课题的实践成果。考前应重点模拟学院2022年复试真题，其中涉及"基于知识图谱的自动驾驶决策系统"设计题，要求考生结合学院与百度Apollo合作的北京亦庄测试场数据集进行方案论证。