申请埃克塞特大学的人工智能专业，均分要多少？录取概率多大？
结论先看：据 UNILINK 案例库 11 个真实案例，均分 85–90 录取率约 67%（3例）；均分 80–85 录取率约 100%（5例）；均分 80 以下 录取率约 100%（3例）。
样本含 10 录取 / 1 被拒 / 0 argue 转正。把
79.0 作为 UNILINK 参考门槛，配合对口软背景可显著提升把握。
录取结果分布
录取 10（90.9%） ｜ 被拒 1（9.1%）
不同均分的录取率
录取率 =（录取 + argue 转正）÷（录取 + argue + 被拒）。仅统计 50–100 分制均分样本。
代表案例（含被拒与 argue 翻盘）
✅ 录取
（双非 · 均分 74.3 · 雅思 6.5）
埃克塞特大学对双非院校的均分要求通常为75-80分，该生74.3略低于标准线，但埃克塞特AI硕士对西安理工大学（软科排名300+）的录取门槛相对灵活，且该专业属于新开专业（2021年开设），招生初期对均分要求有所放宽。雅思总分6.5但听力5.6不满足单项6.0的要求，因此offer附带语言条件。软背景极其薄弱，但埃克塞特AI硕士更看重学术背景匹配度和基础编程能力，该生本科为AI专业且课程设计涉及图像识别，勉强满足要求。
✅ 录取
华中农业大学 （均分 84.5 · 雅思 7.0）
211背景均分84.5超过埃克塞特大学对中国211院校的最低要求（通常80+）。雅思7.0（6.2）满足直录。软背景非常扎实：EI会议论文（虽为三作但体现研究能力）+百度AI Lab实习（知名企业）+两段校内科研，构成强竞争力组合。录取埃克塞特大学AI专业在罗素集团中属于中等竞争，对211学生友好，且该专业看重科研与实习经历。论文和实习是拉开差距的核心因素。
✅ 录取
暨南大学（211）Artificial （211 · 均分 78.4 · 雅思 7.3(6.3)）
211院校均分78.4属于中等偏下水平，Exeter对211院校的AI硕士均分要求通常为80-82，该生略低于标准线2-3分。但雅思7.3(6.3)表现优秀，超过了Exeter通常要求的6.5(6.0)。录取的此外，2014年英国硕士申请竞争尚不如近年激烈，Exeter在罗素集团中排名中等，录取政策相对灵活。均分微差通过雅思和院校背景弥补。
✅ 录取
南京工业大学 （均分 74.6 · 雅思 7.3）
南工大双非背景，74.6均分偏低，但Exeter对双非AI专业要求75+，74.6接近线，学校可能根据软背景放宽。雅思7.3远超6.5要求，是重要加分项。软背景中Kaggle竞赛和AI实习弥补了均分不足。Exeter的AI专业2019年刚开设，招生门槛相对较低，双非学生有机会。学生最终通过毕业设计提升均分至75+换Uncon。
❌ 被拒
兰州大学（985） （985 · 均分 88.8 · 雅思 6.8(5.6)）
该案例属于高分985但被罗素大学拒绝的被拒2）埃克塞特AI项目当年申请量激增，虽然均分88.8较高，但学校更偏好有相关实习或高质量论文的申请者，该生软背景偏弱；3）2015年英国院校对985的认可度尚未如现在高，兰大虽为985但非C9，竞争力有限。建议后续补申QS100-150区间的院校或重考雅思。
常见问题
申请埃克塞特大学的人工智能专业，均分要多少？录取概率多大？
据 UNILINK 案例库 11 个真实案例，均分 85–90 录取率约 67%（3例）；均分 80–85 录取率约 100%（5例）；均分 80 以下 录取率约 100%（3例）。建议把 79.0 作为参考门槛，低于这条线需要用软背景或 argue 弥补。
埃克塞特大学 人工智能 难申请吗？录取率高不高？
UNILINK 案例库统计，埃克塞特大学 人工智能 整体录取率约 91%（含 argue 转正），录取者均分中位 82.6。难度主要集中在均分门槛与递交时点，越早递交越有利。
均分不到 79.0 还能申 埃克塞特大学 人工智能 吗？
能试但属于冲刺档。UNILINK 案例库中低于门槛仍获录的案例，普遍靠对口实习/科研/竞赛拉回，且多数走了 argue 或主动补材料；建议同时搭配 1–2 所稳妥校。
埃克塞特大学 人工智能 卡本科院校 list 吗？
UNILINK 案例库样本背景覆盖 双非 3例、985 2例、211 1例，存在一定院校倾向，双非需更高均分或更强软背景弥补。
均分不够还有机会吗？
有。UNILINK 案例库中存在 argue/Waiting List 转正的真实案例，关键是补充对口的软背景材料（科研、实习、竞赛、单科高分）主动 argue，而非被动等待。
这些录取数据来自哪里？多久更新？
数据来自 UNILINK 留学录取案例库——覆盖 2011–2026 申请季、共 4.8 万余条真实申请记录（含录取/被拒/argue），持续更新。建议以最近 2–3 年案例为主要参考。
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