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苏黎世联邦理工学院人工智能中心2027年博士奖学金计划

项目1458 · ETH Zurich · ETH Zurich

当前招生状态尚待核对，请以招聘方最新公告为准。

所在国家或地区
瑞士
申请截止日期
2026年10月27日16:00（欧洲中部时间 CET）截止；通常于2027年9月开始，开始时间可灵活安排。
资助信息
约8至12个博士席位；通常聘用三年，研究进展良好可由选拔委员会决定延长最多一年。具体薪资、奖学金金额及学费安排未在招聘内容中公布。

申请工作台

保存项目，围绕当前机会准备申请。截止日期和资格请以原始公告为准。

阅读项目调研与申请判断

项目介绍

项目概览

ETH AI Center（苏黎世联邦理工学院人工智能中心）招募2027年博士奖学金计划学员，目标是推进可信、可及、包容的人工智能研究。计划横跨人工智能基础、应用及社会影响，覆盖数学、医学、建筑、机器人、社会科学与未来工作等方向。

申请者需提出自己的研究项目，入选后由来自不同领域的两位主要研究者共同指导，而且两位导师在指导中权重相同。岗位位于苏黎世，通常于2027年9月开始，预计录取约8至12人。

申请截止时间为2026年10月27日欧洲中部时间16:00。计划通常聘用三年；研究进展良好时，博士选拔委员会可决定最多延长一年，以完成论文。

项目详情

该中心的研究网络包括来自苏黎世联邦理工学院全部16个院系的140多个教授席位，并有苏黎世大学和圣加仑大学的外部研究组参与。申请者的课题既可位于人工智能基础研究内部，也可连接基础方法与某个应用领域。中心强调跨学科的共同指导：两名来自不同学科的 PI 对博士生承担同等指导责任，申请时因此需要认真考虑课题与两位导师方向的结合。

博士生将围绕自己提出的项目开展研究，同时与其他研究团队和教授交流，并可参加教师团队的研究 retreat、专题研讨会及峰会等活动。主要办公地点在苏黎世联邦理工学院人工智能中心。项目介绍也提到一个可选择的创业或产业方向，让有兴趣的学员积累把研究成果用于实际场景的经验；这不是所有学员必须参加的环节，也未说明对应的额外经费。

培养与工作条件包括职业发展支持、培训与继续教育机会、可负担的语言课程，以及工作和家庭生活支持服务。项目称提供良好的聘用条件，但没有列出具体薪资或奖学金金额、学费政策及生活成本补贴，因此不能从“博士奖学金计划”这一名称推断某个具体资助额度。

中心把人工智能的数学原理、医学、建筑、机器人、社会科学与未来工作并列，说明计划接受方法学研究，也重视与应用和社会问题的连接。申请者应自行提出具有研究价值且适合跨学科共同指导的课题；招聘内容没有给出固定课题列表，也未保证每个学科组合都有开放导师名额。两位 PI 来自不同领域且指导权重相同，这是明确的培养安排；项目设想需要让两位导师的专长在同一研究问题中发挥作用。

入选后，博士生通常以中心为主要办公室，并通过团队间交流、研究集会、专题活动接触其他院系和研究组。可选创业或产业路线为希望开展应用转化的人提供实践机会，但学术研究仍是博士工作的主轴。计划所称良好聘用条件与培训、语言课程、家庭支持属于介绍的待遇范围，具体可获得的课程、支持和费用应在正式条款中核对。职位数量约8至12个，公开介绍没有披露录取率或保证匹配的导师。

申请要点

  • 学位时间：须在计划开始至少三个月前完成相关硕士学位，最晚于2027年6月取得。适合计算机科学、机器学习、统计、物理、工程、应用数学及其他相关领域。

  • 学术与语言：须有优秀的学业与研究记录，满足苏黎世联邦理工学院博士的一般录取要求；英语水平须足以与同事讨论研究并以书面形式报告成果。期待申请者愿意参与跨学科合作。

  • 研究构想：申请者需提出自己的项目。具体申请材料格式、导师匹配及选拔要求，应按该计划指南和常见问题文件逐项核对。

  • 招录与聘期：约8至12个博士名额，通常为三年；进展良好时可由博士选拔委员会决定延长最多一年，无须为延长期再参加面试。开始日期可灵活安排，通常为2027年9月。

  • 截止与提交：2026年10月27日16:00（CET）截止。仅接受在线招聘系统提交，不受理电子邮件或邮寄申请；申请前须阅读计划指南和常见问题。

需要进一步确认

公开招聘内容未列出具体薪资或奖学金金额、学费安排、申请材料完整清单，以及国际申请者的签证条件。这些问题应以计划指南及在线申请系统为准。

查看收录来源与申请要求

收录来源可能是学校或招聘平台；正式申请入口及最新要求请核对公告与下方报告中的官方来源。

项目深度调研报告

报告生成记录：。生成日期不代表招聘方确认项目仍开放。

资料更新记录：。申请前请再次核对原始公告。

PhD 项目深度调研报告：ETH AI Center Doctoral Fellowship 2027

申请判断

申请判断：非常有吸引力。 这是一个价值很高的 ETH Zurich 博士奖学金项目，适合能够提出严谨跨学科 AI 研究计划，并清楚说明两位互补导师组合为何必要的申请者。官方 2027 轮次开放时间为 2026 年 9 月 15 日至 2026 年 10 月 27 日 16:00 CET，约提供 8-12 个博士席位，通常在 2027 年 9 月开始。聘期一般为三年，进展良好时最多可延长一年 S01, S02, S04。

最强的事实依据是 ETH Zurich 的学校背景、ETH AI Center 横跨院系的导师网络，以及已经核实的薪资条件。最大的不确定性是匹配度：这不是一个固定教授发布的具体课题。入选者需要提出自己的研究项目，并由来自不同领域的两位 PI 共同指导。因此申请材料必须同时体现技术深度和现实可行的导师组合 S03, S05。中国申请者原则上可以申请；本次核查没有发现国籍限制。实际门槛在于：硕士学位需被认可，最迟须在 2027 年 6 月完成；还需满足 ETH 博士注册要求，并在获得 offer 后完成非 EU/EFTA 申请者的工作和居留许可流程 S08, S14。

研究方向与领域前景

潜在研究切入点

较强的申请方案通常需要把一个核心方法问题与一个应用或影响场景连接起来。例如：面向领域专家的数据高效 alignment，科学工作流中的可靠 agentic AI，human-AI collaboration 的稳健评估，部署型 AI 的安全证据标准，带有不确定性量化的 climate 或 energy AI，隐私保护或 edge 场景下的 ML systems，AI in education 的因果评估，或带有人类监督的 robotics/autonomy。

常见风险是题目过宽。如果申请方案只是泛泛写 “trustworthy AI” 或 “AI for medicine”，通常不够。更有竞争力的材料应说明研究问题、方法路线、预期贡献、评估场景，以及为什么需要两个不同领域导师共同指导。

领域进展

项目欢迎跨学科 AI 研究，既可以在 AI foundations 内部，也可以把 AI foundations 与应用或社会影响领域结合。2027 年官方指南列出的 foundations 包括 mathematical/statistical ML、AI systems and hardware、agentic AI、human-AI collaboration、computer vision、trustworthy AI、security and privacy、LLMs/NLU、reinforcement learning、safety、edge and networked computing 等；应用方向包括 medicine、education、earth sciences、energy、finance、industrial systems、science and engineering、robotics、augmented reality 和 human-centered AI S03。

外部领域信号也很强。WEF Future of Jobs Report 显示，86% 的受访雇主预计 AI 和信息处理技术会在 2030 年前改变业务；AI and big data 也被列为增长最快的技能之一 S27。Stanford HAI 2026 AI Index 摘要则指出，AI 能力快速推进，但测量、治理、环境成本、透明度和劳动力冲击仍是尚未解决的关键问题 S28。

职业与市场前景

职业市场相关性很高，但并不平均。WEF 将 AI/ML specialists、big data specialists 和 software/application developers 列为按百分比增长最快的岗位之一 S27。ETH AI Center 的 industry 与 entrepreneurship 页面显示，中心通过 industry members、startups、pilots、spin-offs 和 venture links 提供研究转化路径 S20, S21。需要注意的是，前沿 AI 市场越来越看重可证明的深度：论文、工程 artifact、严谨评估、领域合作和导师网络，通常比泛泛的 AI 标签更重要。

学校、学科与培养

ETH Zurich 是 AI 博士训练中学校背景很强的选择。THE 将 ETH Zurich 列为 2026 年世界大学排名第 11 位、计算机科学第 3 位 S16。ETH 官方新闻也显示，QS World University Rankings 2026 将 ETH Zurich 排在全球第 7 位 S18。同时，ETH Department of Computer Science 提醒，排名方法和侧重点不同，不能把排名当作唯一判断依据；但整体学校声誉和学科可见度仍然很强 S15。

这个项目的项目背景也不同于普通实验室岗位。ETH AI Center 说明，该中心把 AI foundations、applications 和 implications 结合起来，横跨 ETH 多个院系；博士奖学金环境涉及 140 多个教授席位 S02。截至 2026 年 7 月，中心官方 faculty 页面列出 145 名教授，包括 37 名 Core Faculty 和 108 名 Associated Faculty，覆盖 ETH 全部 16 个院系，并包含来自 University of Zurich 和 University of St. Gallen 的外部教授 S06。ETH AI Center 成立于 2020 年，是 ETH Zurich 的核心 AI 枢纽，任务覆盖研究卓越、产业创新和 AI 创业 S19。

Zurich 生活成本高，但研究地点和制度环境都很强。ETH 博士通常同时是雇员和学生，在教授支持下开展独立研究，同时继续课程学习并参与教学 S07。本奖学金项目的主要办公地点在 ETH AI Center；中心层面的交流、retreat、symposium、summit，以及可选创业或产业路线，会给博士提供比单一课题组更宽的研究网络 S02。

导师与研究环境评估

导师研究方向

公开招聘信息没有指定某一位导师。这个奖学金的培养模式本身就是导师安排：fellow 将与来自不同领域的两位 PI 合作，两位 PI 在指导中权重相同 S01, S02。官方指南进一步说明，主导师必须来自 Core Faculty；共同导师可以来自 Core Faculty 或 Associated Faculty S05。

这种安排上限高，但匹配风险也高。申请者可以设想的组合包括：AI systems 与 medicine，ML theory 与 climate，NLP 与 education，computer vision 与 robotics，safety 与 governance，human-AI collaboration 与 social science 等。faculty 页面显示，潜在导师网络覆盖 cloud systems、reinforcement learning、causality、responsible AI、HCI、security、medical data science、computer vision、robotics、NLP、optimization 和 human-centered AI 等方向 S06。申请时应说明可能的导师组合，并解释为什么两位导师的不同专长都对该研究问题有必要。

近年重要论文

需要强调的是：本奖学金没有预先分配导师。以下论文只能说明中心和部分 Core Faculty 相关方向的研究活跃度，不能理解为某位导师已承诺指导，也不能理解为所有申请者都会进入这些具体课题。

ActiveUltraFeedback 是 Andreas Krause 共同作者的 2026 年 ICML/arXiv 论文。论文提出一个用于 RLHF 偏好数据生成的 active learning pipeline，用更少标注数据获得与静态基线相当或更好的下游表现 S24。它与 alignment、人类反馈、active learning 和数据高效 AI 系统相关。

Reinforcement Learning via Self-Distillation 也是 Krause 共同作者的 2026 年 ICML/arXiv 论文。论文把带有丰富反馈的 reinforcement learning 形式化，并提出 Self-Distillation Policy Optimization，用于代码、数学等可验证任务场景 S25。它与 LLM post-training、RL、tool use 和 scientific reasoning 方向相关。

Position: Anthropomorphic Misalignment Research Needs Stronger Evidence 是 2026 年 arXiv position paper，作者包括 ETH AI Center 相关研究者 Krause 和 Florian Tramer。论文主张，在把 AI misalignment 研究用于安全决策前，需要更强的证据标准、更清楚的因果干预和诊断清单 S26。这与中心强调 trustworthy AI 的定位一致。

ETH AI Center 2024 Annual Report 还提供了项目层面的研究产出证据：报告称，2024 年中心 PhD 和 postdoc fellows 共有 40 多篇经同行评审的发表，并列出了跨研究组、跨院系的 fellow 组合和论文 S22。

实验室、资源与合作环境

这里最核心的资源是 ETH AI Center 本身。官方 fellowship 页面写明，fellow 的主要办公地点在 ETH AI Center，并有机会与其他团队和教授席位交流，参加 retreat、symposium 和 summit 等活动 S02。中心也介绍了产业合作路径，包括知识交流、Data Science Lab 项目、AI+X Summit，以及与 ETH startups 和 spin-offs 共同开发 pilot 项目 S20。创业页面显示，中心每年支持 20 多家 startup，相关 startup 已融资 CHF 790M+，并有 48 位创业型教授共同创办或担任 startup 顾问 S21。

资助、申请与生活成本

资助是这个项目的明显优势。官方 fellowship 页面写明，这些岗位按 ETH rate 5 doctoral position、100% level 支付：第 1 年 CHF 73,100，第 2 年 CHF 78,300，第 3 年 CHF 83,500 S02。ETH Staffnet 说明，博士 fixed-rate salary 会写入雇佣合同，并在第三年前按规则自动增加 S09。ETH 薪资页面还说明，工资按月支付；社会保险、养老金和意外保险等会扣除；没有 C permit 的外国居民通常由雇主代扣税 S10。

奖学金通常为三年。若进展良好，Doctoral Selection Committee 可决定最多延长一年 S01, S03。因此第 4 年应理解为有条件延长，而不是自动保障。

Zurich 生活成本高，但薪资相对于 ETH 自己的学生预算估算较强。ETH 对 international students 的年度学习和生活成本估算约为：非建筑类 group 1 为 CHF 25,200，group 2 为 CHF 28,100，包含租房、餐食、交通、健康保险和个人开销 S13。博士阶段费用相对较低：ETH 列出海外毕业生注册费 CHF 150、博士考试注册后需缴纳的一次性博士学费 CHF 1,500，以及强制 semester fees CHF 42 S11。申请者仍应单独核算税后工资、健康保险类别、source tax、养老金扣款和 Zurich 找房压力。

申请材料要求较完整。官方指南和 FAQ 要求通过在线系统填写表格，上传 degree certificates/transcripts、motivation letter、CV、2-5 分钟 video，并安排 2-3 封推荐信，其中至少两封为必需 S03, S04。申请截止为 2026 年 10 月 27 日 16:00 CET；推荐信须在 2026 年 11 月 2 日 23:59 CET 前上传 S04。Doctoral Symposium 计划在 2027 年 2 月 1-2 日举行，offer 预计在 2027 年 3 月底前发出 S04。

申请者匹配与准备

更适合的背景

该 fellowship 更适合在 computer science、machine learning、statistics、physics、engineering、applied mathematics 或相关领域有优秀硕士成绩的申请者。硕士需在 fellowship 开始前至少三个月完成，最晚不迟于 2027 年 6 月 S01, S03。如果申请者能够把 AI foundations 与严肃的应用场景或社会影响问题连接起来，并通过 thesis、publication、preprint、可复现代码、强推荐信或扎实研究报告证明研究成熟度，会更匹配。

中国申请者原则上可以申请。本次核查没有在官方材料中发现国籍限制。实际移民条件是：非 EU/EFTA 博士生需要获得进入、居留和在瑞士工作的许可，并由 Swiss Labour Market Authority 批准；ETH 指出该流程通常需要 4-6 周 S14。ETH 博士录取还要求有 university master's degree，并已有教授或博士岗位 offer S08。

需要谨慎的情况

如果申请者希望在申请前就确定一个固定题目和指定导师，这个项目需要谨慎。若只有宽泛 AI 兴趣、没有清晰研究问题，或硕士完成时间无法在 2027 年 6 月前被正式证明，也会存在明显风险。对于必须从一开始就锁定四年资助的申请者，也需要注意：延长第 4 年取决于进展和委员会决定 S03。

需要强化的材料与能力

申请材料应重点强化五类证据：聚焦的研究问题、方法深度、跨学科匹配、导师逻辑和表达能力。motivation letter 应把既有研究、所选 AI foundation area、所选 application/impact area，以及潜在 Core/Associated mentors 连接起来。video 更应体现清晰度，而不是堆砌方向。推荐人应能评价申请者独立研究能力；FAQ 说明，博士申请者至少两位推荐人应是 professionally established researchers，最多只能有一封来自 postdoc S04。

风险与待核实问题

高优先级问题

  1. 2027 轮次中，哪些 Core Faculty 正在积极招收 doctoral fellows？
  2. 申请者偏好的主导师与共同导师组合，是否符合 fellowship 规则且现实可行？
  3. motivation letter 和 video 中的 proposed research direction 需要具体到什么程度？
  4. 完成导师匹配后，博士学位会挂靠哪个 doctoral department 或 programme？
  5. 第四年延长需要哪些 progress evidence？
  6. 对中国/非 EU 申请者，ETH 会在 offer 后何时启动工作和居留许可流程？
  7. 扣除社保、source tax、养老金和健康保险后，外国博士 fellow 的实际月收入大约是多少？

中优先级问题

  1. 8-12 个席位内部是否有 topic quotas 或战略优先方向？
  2. mentor preferences 与委员会主导的匹配之间，实际权重如何？
  3. 如果论文在提交后被接收，申请者能否更新材料？FAQ 说明提交后不能修改申请，因此需要提前规划 S04。
  4. 跨院系博士的教学任务如何分配？
  5. industry 或 entrepreneurial tracks 是否需要另行筛选，是否有单独经费？
  6. 到达 Zurich 前，中心或学校是否提供住房搜索支持？

证据与来源

核心项目、项目规则与申请流程

ETH、AI Center 与排名背景

录取、签证、资助与生活成本

研究环境、论文与领域前景

按研究方向和所在国家或地区整理，优先展示资助类型相近的机会。申请前请核对各项目的最新公告。

The University of Edinburgh – School of Informatics · 英国

机器学习系统博士培养中心（CDT）

获授CDT奖学金后覆盖四年津贴、学费和研究成本，学校补足国际/Home学费差额。官网国际津贴当前列2026/27年度£21,805，2027/28国际额未确认；£30,000是2027/28 Home TechFirst安排并带参与义务。国际名额页面称最多三名/年、上限30%。研究预算最低£6,000的周期未说明，签证、IHS、搬迁费用不覆盖。

2026-12-14（具体时刻请核对原始公告）