五个人同时说“我想做 AI4Science”：一个学 CS，一个 Biology，一个 Chemistry，一个 Maths/Physics，一个 Medicine。

他们接下来该学的东西很可能完全不一样。

CS 学生如果想转 Computational Biology，Cambridge 的 MPhil 会专门让所有人先补 Molecular Biology，再接 genomics、R、deep learning；但如果目标是 AI drug discovery 里的 Research Engineer，真正稀缺的可能还是 ML engineering、codebase、training infrastructure，而不是重新读半个 Biology 本科。

Biology 学生也一样。King's 的 AI for Science MSc 甚至明确不要求申请者原本会 programming；Imperial 的 Bioinformatics MRes 则同时给不同背景补 Biology、calculus、Python、statistics 和 ML。它们背后的逻辑都是：学生进来时本来就不在同一个位置。

Chemistry 学生可能走 automated lab，也可能走 Materials AI；医生可以去 health-data research，也可以沿 clinical training 进入 NHS 的 Clinical AI project。路线不同，因为你已经拥有的专业判断不同，未来想承担的 role 也不同。

所以学习规划最先问的可能不是“我还缺什么热门技能”，而是：我已经有什么能力不用重新买一次？我的目标工作到底要求另一边补到多深？

“AI + X”从来不意味着两边五五开。

03 先把起点搞清楚。04 接着处理最现实的学历问题：做 AI4Science，到底要不要 PhD？

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