18 个月 · MBA 主线
每周 2 小时，每学期 2–3 门；三个学期修完起步组合，同步产出本企业 AI 落地方案。
面向商学院 · MBA / EMBA · MIT Open Learning 授权推广与招生中心
董事会问 AI 怎么落地， 学员要答得上来。
起步组合约 20 小时，全部围绕管理决策场景；商业垂直模块 8 选 1–2，学员可带本企业课题上课，边学边出落地方案。项目只需 1 名协调教师。
01 · 难在哪
商学院开 AI 课，卡在六件事上。
学员回到企业，董事会问的第一个问题就是「AI 怎么落地」。项目自己做，通常卡在六件事上。
01
课程太多，选不准
厂商培训、公开课、自编案例各说各话，项目办无从判断哪一门配得上 MBA / EMBA。
02
技术进化太快
模型半年一代，AI 案例一年就旧，教授备课追不上。
03
落地太重
培养方案修订、师资、排课、学分认定，每一环都要人盯。
04
没有师资
既懂 AI 又懂管理决策的师资稀缺，外聘专家贵且不可持续。
05
没有标准
学员学到什么程度算会？项目之间没有统一的 AI 能力标尺。
06
没有证明
校内结业成绩走不出校门，晋升答辩、董事会汇报时拿不出可核验的证明。
Universal AI 把这六件事一次解决：内容来自 MIT，更新由 MIT Open Learning 负责，AskTIM 助教在线答疑，证书由 MIT Open Learning 颁发、可在线核验。
02 · 怎么排
6 / 12 / 18 个月，按项目节奏选。
单班 20–40 人，1 名协调教师或企业导师；核心知识在 MIT Learn 平台完成，院内老师负责案例研讨与课题引导。
12 个月 · EMBA 主线
每月 1–2 门 + 线下案例工作坊，在职高管按月推进。
6 个月 · 高管冲刺
每周 4–5 小时 + 2 次集中训练营；有数据基础、想尽快落地的学员，也可做企业定制班。
课程结构。起步组合（8 个模块）约 20 小时——大语言模型、生成式 AI 与未来工作、数据分析与机器学习、从预测到决策、智能体、可解释性与公平性、AI 与伦理，全部围绕管理决策场景展开，不要求编程基础。编程与建模模块 9 门约 37 小时，给有数据基础、想亲手建模的学员。
商业垂直模块 8 选 1–2。AI 创业、AI 金融、能源、交通、精准医疗、伦理决策等；学员可带本企业课题上课，边学边出落地方案。
语言。平台内容为英文并配简体中文翻译，可全英文修读——这对国际认证与国际生源是加分项。
03 · 拿到什么
学员拿到判断力，项目拿到差异化。
MBA 到 EMBA，非技术背景亦可，零代码门槛。
学员 · 职业跃迁
晋升答辩、转岗转型、对外融资中，证明对技术趋势的理解与组织落地能力。
学员 · 企业落地
EMBA 学员可带本企业课题上课，边学边出 AI 转型立项与预算论证。
学员 · 证书
修完一个模块得一张模块证书，修完全部基础模块得项目证书；带唯一编号、可在线核验。
项目 · 国际认证与叙事
可作 AACSB / EQUIS 持续改进材料与项目国际化的支撑；从 MBA 到 EMBA 到校友，形成完整的 AI 课程线。
04 · 下一步
三步开课。
01
在线沟通
30 分钟确定项目类型（MBA / EMBA / 高管班）、学制与授课语言。
02
试学
Apply7 为项目开通 1 个免费试学账号，项目负责人亲自上一讲，看看 MIT 教授的课和 AskTIM 助教是什么样。
03
开课
确定学员名单，Apply7 统一开通并注册账号，配 1 名协调教师即可开课；Apply7 提供教师说明、进度报表与证书申领指引。
Universal AI 是 MIT Open Learning 的项目。Apply7 是一家独立公司，为授权推广与招生中心；不是 MIT 的组成部分，不构成合作伙伴关系、合资或背书。不授予学位或执照，不带学分。
谁提供什么：Universal AI 的内容、MIT Learn 平台、AskTIM 助教、考核与证书全部由 MIT Open Learning 提供，订阅本身已经完整。Apply7 的授权角色是在中国的咨询与报名注册；本页提到的实施规划、教师培训、中文伴学、进度报告、建议学制与分组，均为 Apply7 以自己名义、按单独协议提供的可选服务——不属于 Universal AI，与 MIT Open Learning 无关联、不是学习所必需、也未经其背书，不改变课程内容、考核与证书。