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　　原標題：選專業(yè)宛如壕賭！離年薪百萬最近的大學專業(yè) 被求職年輕人評為新“天坑” 

　　如今，甭管是ChatGPT還是國產Kimi、豆包，都很難再帶給大家橫空出世時的“億點點”驚艷。

　　技術震撼已成過去時，取而代之的是搞錢狂熱——腦子活絡的用AI寫作繪畫，搞副業(yè)賺外快；深諳販賣焦慮套路的博主，則造人設做知識付費，被戲稱“AI時代第一桶金都被賣課的賺去了”。

　　一眾互聯(lián)網大廠們也在招賢納士，這一次，年薪百萬的好福氣輪到了算法工程師的頭上。面對如此時代紅利，想要分一杯羹的，還有大批沖向爆款人工智能專業(yè)的學生。

　　不過，讀人工智能專業(yè)究竟是高前景還是高風險？本科四年學習，個中滋味又如何？

　　01

　　人工智能專業(yè)，

　　高校新寵兒

　　高考結束選專業(yè)，宛如一場賭博。成績分數(shù)、學校層級、專業(yè)前景，無一不是決定未來四年的關鍵變量。

　　很多考生既不愿浪費一分，但未經世事又不知道該選什么，最后往往是看時下什么行業(yè)前景好、薪資高就匆匆跟風上車，人工智能便是其中一個。

　　作為新興專業(yè)，人工智能其實是以計算機科學為基礎，又交叉融合了神經和認知科學、數(shù)學、心理學等多學科，屬于工學下的電子信息類[1]。

　　2018年，教育部發(fā)布了《高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃》，同一年，以南京大學、上海交通大學為領頭的35所高等院校率先開設人工智能本科專業(yè)，成為第一批吃螃蟹的學校[1][3]。

　　到了2019年，更有180所高校一擁而上追趕這波熱潮，人工智能專業(yè)新增高校的數(shù)量迅速達到峰值，隨后幾年呈現(xiàn)下降趨勢。截至2023年，全國共有532所普通高校開設此專業(yè)，占到普通本科高?？倲?shù)的40.67%[4][5]。

　　不過新增人工智能專業(yè)的高校數(shù)量下降，并不意味著人工智能專業(yè)“涼了”，而是隨著學科布局日趨飽和，新一輪的資源博弈正浮上臺面。

　　今年4月和11月，教育部先后公布了兩批“人工智能+高等教育”應用場景典型案例，共計50個案例，其中有43個都來自985和211高校[6][7]。

　　當一些開設人工智能專業(yè)的雙非院校還在“誰來講課”“講什么課”中苦苦掙扎時，實力名校已經開始強調技術落地，卷向新的階段。而這樣的局面，其實早在人工智能專業(yè)正式入駐各高校學院的時候，就有跡可循。

　　我們統(tǒng)計了所有開設人工智能本科專業(yè)的院校，發(fā)現(xiàn)在532所高校中，如南京大學、中國人民大學、西安電子科技大學等85所選擇“自立門戶”，整合現(xiàn)有師資與教學資源，成立人工智能學院。

　　更多的普通院校，則是將人工智能專業(yè)掛靠在原有的計算機學院、信息工程學院、大數(shù)據(jù)學院等院系。既方便“就地取材”學院現(xiàn)有資源，也不耽誤蹭上熱門，好招來生源。

　　但也有特殊的情況，比如西安工業(yè)大學結合自身的軍工優(yōu)勢，另辟蹊徑將人工智能專業(yè)納入兵器科學與技術學院，研究“智能兵器” [1][8]。

　　02

　　本科四年，

　　學成“多面手”

　　雖然在外人看來，人工智能四個字聽上去總是高深莫測、虛無縹緲，但其實它仰賴的基礎依舊是計算機學科。

　　正因如此，學生想學好人工智能就得成為“多面手”——不僅要數(shù)學好，看得懂算法公式的底層邏輯；又要足夠了解計算機，具有較強的編程能力；還得學機器學習、自然語言處理、深度學習等課程，設法教會計算機像人腦一樣思考。

　　可以說，就讀計算機專業(yè)學生會吃的苦頭，人工智能專業(yè)的學生也要跟著吃一遍，甚至更多。

　　比如寫課后作業(yè)，學生們不是當“代碼裁縫”，去 CSDN、Stack Overflow 等專業(yè)論壇里找代代相傳的答案；就是當“江洋大盜”，打劫大佬的代碼，試圖蒙混過關，開一百個標簽頁就為解決一個非常簡單的文件讀寫或者環(huán)境配置問題。

　　而學生 debug 時更是血壓一次比一次高，披星戴月熬夜到凌晨三四點是家常便飯，最后發(fā)現(xiàn)不是代碼跑完但忘記改目錄，就是運算平臺顯存不足，獨留自己和“No such file named”“CUDA Out of memory”等各種報錯在風中凌亂。

　　更慘的是，在許多層次偏低的高校，課程體系設計并不完善，只是照葫蘆畫瓢開設了人工智能導論、機器學習等基礎課程，學生四年所學不僅雜亂還膚淺，被吐槽是只會數(shù)據(jù)煉丹的“調參俠”：

　　我們就是把計科和電子的專業(yè)基礎課都學一遍，再把機器學習“西瓜書”拿出來粗略講一講，最后敲代碼不如計科，做芯片又不如電子，多而不精，面面蜻蜓點水，每一樣都差距甚遠。

　　究其原因，由高校人工智能相關專業(yè)老師學生等創(chuàng)建的開源組織 Datawhale 發(fā)布的《2023 中國人工智能人才學習白皮書》就指出，人工智能人才培養(yǎng)錯位的三個主要問題就是：缺實踐、教學內容過時與教學方式固化 [9]。

　　像關于人工智能發(fā)展史、機器學習原理這樣的理論課程，教師可以很快上手教課，但是，讓不熟悉AI實操的老師們指導一個應用落地，大家就犯怵了。最后學生被老師“半散養(yǎng)”——雜活是要做的，但指導和資源是沒有的：

　　問導師問題只會告訴我“多看看文獻，自己看著辦”，從不正面回復我的題目是否可行，還夾雜著點PUA的話。

　　雙非資源一般，而整個實驗室只有兩張3090顯卡，你覺得夠一組人做計算機視覺嗎？

　　結果往往是，老師上課對著前三排的空氣大談空中樓閣，后排的學生則低頭在微信群里蛐蛐“老師講得像唐僧念緊箍咒，聽得腦子都要爆炸”。

　　03

　　夢中情職，距離甚遠

　　B站的課越看越多，leetcode（用于編碼面試準備的在線平臺）的題越刷越難，很多學生辛苦四年，臨到畢業(yè)都只能摸到人工智能行業(yè)的冰山一角，遙望自己與理想薪資的距離。

　　智聯(lián)招聘2024年第二季度《中國企業(yè)招聘薪酬報告》數(shù)據(jù)顯示，在企業(yè)招聘薪酬前20名的職業(yè)中，有一半都與計算機打交道，人工智能工程師更是以22003元的平均月薪位居榜首，遙遙領先[10]。

　　具體而言，從崗位類型看，人工智能工程師包括導航算法、深度學習、機器人算法、自然語言處理、機器學習工程師等細分方向[10]。

　　只是高薪往往也意味著激烈的競爭，能上桌分蛋糕的，既得學歷出眾，還得技術過硬，兩者缺一不可。

　　而且與大家想象中的“對口專業(yè)、超好就業(yè)”不同，人工智能專業(yè)的畢業(yè)生，往往需要和計算機、電子信息專業(yè)的學生同臺打擂，爭奪同一個崗位。

　　麥可思《2024 年中國本科生就業(yè)報告》就顯示，2021-2023 屆本科畢業(yè)生從事人工智能工程技術人員的構成里，分別有 41.1% 和 12.1% 來自計算機類專業(yè)和電子信息類專業(yè) [11]。

　　此外，企業(yè)在招聘時對人工智能工程師的要求也很高，處于一種寧缺毋濫的狀態(tài)，即便急于“招兵買馬”，需要的也是“上等馬” [12]。

　　根據(jù)《人工智能產業(yè)人才發(fā)展報告（2019-2020 年版）》，算法研究崗和應用開發(fā)崗的學歷準入門檻遠高于其他崗位，要求研究生學歷的崗位比例分別為 45.1% 和 41.9%，作為對比，產品經理這一比例僅為 4.6% [13]。

　　從技術方向看，機器學習、計算機視覺、智能語音要求具備碩士及以上學歷的比例都在四成及以上。

　　因此，不少學生本科畢業(yè)后往往選擇繼續(xù)深造，增強競爭力。到最后，行業(yè)金字塔尖的風光無限，塔底的則擁擠不堪。算法大神拿著985本碩博學歷與多篇頂會論文，早早被多家公司預定，offer多得甚至可以打牌。

　　而普通學生在本就已經少得可憐的崗位中卷生卷死，投遞上百份簡歷，大多都淹沒在人才庫。還沒來得及整頓職場，就先被人工智能機器人面試官整頓。只能苦笑感慨：

　　我與人工智能最近的距離，可能是200塊一天的數(shù)據(jù)標注工，就像你讀通信工程，結果工作是在電子廠流水線裝鬧鐘。