當(dāng)人工智能成為席卷全球的科技浪潮，當(dāng)高校紛紛擴大相關(guān)專業(yè)招生規(guī)模，“投身AI領(lǐng)域”成了無數(shù)高考生的目標(biāo)。但相關(guān)專業(yè)五花八門，不同專業(yè)的學(xué)習(xí)難度如何，自己能否適配？下面就和優(yōu)志愿一起來看。

AI人才缺口400萬

當(dāng)下，AI行業(yè)的人才需求正處于爆發(fā)期。今年2月，阿里巴巴AI To C業(yè)務(wù)一次性開放數(shù)百個崗位，騰訊旗下AI助手騰訊元寶也開啟集中招聘，頭部企業(yè)的“搶人”節(jié)奏肉眼可見。

更關(guān)鍵的是，據(jù)麥肯錫全球研究院預(yù)測，到2030年，中國AI領(lǐng)域的人才缺口可能突破400萬。這意味著未來幾年，AI相關(guān)專業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)選擇會非常寬泛，就業(yè)競爭力也更強。

核心專業(yè)

1.計算機科學(xué)與技術(shù)

這是AI領(lǐng)域最核心的基礎(chǔ)專業(yè)之一，不管是AI算法設(shè)計、機器學(xué)習(xí)模型搭建，還是智能系統(tǒng)開發(fā)，都離不開它的知識儲備。

核心課程包括程序設(shè)計、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、計算機組成、機器學(xué)習(xí)導(dǎo)論等，既要求學(xué)生有扎實的數(shù)學(xué)邏輯，也需要較強的編程能力。前期理論學(xué)習(xí)偏枯燥，后期項目實踐壓力大，對抽象思維和動手能力要求都比較高。就業(yè)方面兼容性極強，畢業(yè)生既能進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)深耕AI研發(fā)，也能適配金融、醫(yī)療等行業(yè)的智能技術(shù)落地崗位，選擇面很廣。

2.軟件工程

和人工智能專業(yè)不同，人工智能專業(yè)負(fù)責(zé)“造模型”，而軟件工程專業(yè)主要負(fù)責(zé)“把模型用起來”。比如將AI模型部署到云平臺，或是適配智能硬件等，都需要軟件工程專業(yè)的工程化能力。

核心課程聚焦軟件架構(gòu)設(shè)計、系統(tǒng)開發(fā)、項目管理、測試部署等，重點培養(yǎng)學(xué)生的實踐操作和團隊協(xié)作能力。雖然對數(shù)學(xué)的要求略低于計算機科學(xué)與技術(shù)，但需要大量參與項目實訓(xùn)積累經(jīng)驗，對細(xì)節(jié)把控和問題解決能力要求高。

在AI產(chǎn)品商業(yè)化加速的當(dāng)下，這類“落地型”人才需求持續(xù)增長，就業(yè)針對性強，主要集中在AI產(chǎn)品工程化落地、智能系統(tǒng)運維優(yōu)化、AI應(yīng)用軟件開發(fā)等領(lǐng)域，可服務(wù)于互聯(lián)網(wǎng)、智能硬件、金融科技等多個行業(yè)。

3.電子信息工程

這個專業(yè)聚焦于AI與硬件的交叉領(lǐng)域，比如自動駕駛、智能機器人、智能穿戴設(shè)備等熱門賽道，是典型的“跨界專業(yè)”。核心課程包括信號處理、控制理論、嵌入式系統(tǒng)、模式識別等，既要懂軟件編程，也要掌握硬件原理，需要同時具備扎實的數(shù)學(xué)和物理基礎(chǔ)。

學(xué)習(xí)特點是動手實踐環(huán)節(jié)多，對綜合能力要求高。不過優(yōu)勢也很明顯，隨著智能硬件的普及，這類“軟硬兼修”的人才缺口越來越大，畢業(yè)生可進(jìn)入科技企業(yè)從事智能硬件研發(fā)，也能參與工業(yè)智能化升級項目。

4.人工智能

這是直接對接AI核心技術(shù)的專業(yè)，課程體系復(fù)雜，既涵蓋機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、機器人學(xué)等核心技術(shù)課程，也包含數(shù)學(xué)分析、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等基礎(chǔ)課程。對學(xué)生的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、邏輯思維、創(chuàng)新能力都有一定要求，學(xué)習(xí)過程中需要持續(xù)跟進(jìn)前沿技術(shù)。

畢業(yè)生的核心就業(yè)方向包括機器學(xué)習(xí)研發(fā)、計算機視覺、自然語言處理、智能產(chǎn)品創(chuàng)新等�？蛇M(jìn)入頭部互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)參與前沿AI項目，也能在金融領(lǐng)域做智能投顧、風(fēng)險預(yù)測，在醫(yī)療領(lǐng)域參與疾病診斷影像分析，還能進(jìn)入科研機構(gòu)深耕技術(shù)創(chuàng)新，職業(yè)上限高。

報考提醒

1. 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)是“敲門磚”

線性代數(shù)、概率論等數(shù)學(xué)知識是AI相關(guān)專業(yè)的核心支撐，無論是數(shù)據(jù)處理還是算法設(shè)計，都離不開這些知識。如果數(shù)學(xué)成績薄弱，建議謹(jǐn)慎選擇，后續(xù)學(xué)習(xí)中很可能因基礎(chǔ)不牢陷入被動，甚至影響專業(yè)學(xué)習(xí)效果。

2. 學(xué)習(xí)能力決定上限

AI是典型的交叉學(xué)科，知識覆蓋面廣、更新速度快，需要持續(xù)學(xué)習(xí)新技術(shù)、跟進(jìn)新趨勢。如果缺乏主動探索精神和高效學(xué)習(xí)能力，很難跟上行業(yè)發(fā)展節(jié)奏，即便進(jìn)入熱門專業(yè)，也可能面臨“畢業(yè)即落后”的困境。

3. 選科有“硬門檻”

多數(shù)高校的相關(guān)專業(yè)會明確要求選考物理和化學(xué)，建議考生和家長在篩選院校時，務(wù)必仔細(xì)研讀招生章程，精準(zhǔn)核對選科要求，避免因選科不當(dāng)錯失報考機會。

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