加州大学洛杉矶分校

它是什么

加州大学洛杉矶分校（University of California, Los Angeles，简称 UCLA）的名字里同时写着它所属的大学系统和所在的城市。按该校自己公布的概况，全校在读学生共 46,678 人，其中本科生 33,040 人、研究生 13,638 人，教师 5,464 人^[2]。这几个数字放在一起，勾出的是一所以本科教育为重心的大规模大学：大约每两名研究生对应七名本科生，平均每位教师对应约八名半学生。

在全校之中，规模最大的是文理学院（College of Letters and Science），共有本科生 25,473 人、研究生 2,991 人^[2]。这占了全部本科生的四分之三以上，研究生则只占约五分之一。对这类体量的大学来说，大部分教学并不是发生在法学院、医学院这样的专业学院里，而是发生在这样一个巨大的本科生院里。

谁在这里读书

最能说明这所学校性质的，是学生构成。本科生中有 79.4% 是加州居民，而研究生中这一比例只有 45.6%^[2]。也就是说，这里的本科教育在很大程度上是面向本州的服务；到了研究生阶段，生源则明显更依赖州外和国外。

另一些指标描述的是录取了什么样的人。本科生中有 29% 是家庭中第一代大学生，28% 获得佩尔助学金（Pell Grant，美国按经济需要发放的联邦助学资助）^[2]。按这个口径，超过四分之一的本科生来自低收入家庭。国际学生在本科生中占 7.7%；全校国际学生共 6,347 人，来自 107 个国家^[2]。

这些都是高校描述自己时最常用的数字，每一个回答的是不同的问题：本州学生比例说明一所大学在多大程度上服务于它所在的州；第一代大学生和佩尔助学金的比例说明它对父母没上过大学、或需要资助的学生有多开放；国际学生比例则说明校园通向国境之外有多远。把 UCLA 放在这几个坐标里看，它的画像是：本科生规模极大、以加州本地学生为主，第一代大学生和低收入学生的比例相当可观，而国际本科生所占比重相对较小。

与 AI 研究的一条线

有一件事把 UCLA 与人工智能的历史连了起来。朱松纯（Song-Chun Zhu）于 2002 年加入 UCLA，在那里做计算机视觉研究，后来回到中国^[1]。计算机视觉是人工智能中让机器理解图像和视频的分支，也是拥有大规模研究生项目的大学长期培养人才、再进入 AI 行业的领域之一。

怎么读这些数字

这类在校生数据是某一时点的快照，由学校自己公布，会随着招生周期和经费情况逐年变化。它们有用的地方不在于某一个数字会永远成立，而在于能显示一所学校的骨架：教多少人、教到什么层次、这些人从哪里来。想理解一所超大型大学如何组织起来——本科学院、研究生项目和研究队伍之间是什么关系——这些数字是最底层的那张图。