DeepSeek預測：未來10年賺錢及可能消失的專業(yè)！

2025-02-13

來源：好老師升學幫

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＂導讀：為了幫助考生和家長了解市場和社會需求，從而更科學地選擇專業(yè)，本文面向未來升學角度，運用DeepSeek整理了未來10年賺錢的專業(yè)。

連日來，DeepSeek大火，不少人用它尋找選題，制作內(nèi)容，緊跟熱點。

為了幫助考生和家長了解市場和社會需求，從而更科學地選擇專業(yè)，本文面向未來升學角度，運用DeepSeek整理了未來10年賺錢的專業(yè)。

其根據(jù)多篇行業(yè)分析報告、市場和社會需求變化、教育改革背景、高校專業(yè)調(diào)整趨勢等內(nèi)容，綜合評估后進行了預測，給出相應內(nèi)容。

本文根據(jù)DeepSeek生成內(nèi)容綜合整理，內(nèi)容不代表本號觀點，僅供大家參考。

未來10年最賺錢的專業(yè)

DeepSeek預測了可能消失的專業(yè)，比如翻譯、傳統(tǒng)新聞學、會計基礎這些，主要原因是AI的沖擊。反過來，這也說明AI相關的專業(yè)會很吃香，AI技術人才需求增長快，尤其是年輕化、高學歷的人才，所以人工智能專業(yè)肯定是一個重點。目前，不少國內(nèi)頂尖院校開設了人工智能專業(yè)，說明高校已經(jīng)在重點發(fā)展這個方向了。

然后，Edge AI也就是邊緣人工智能的發(fā)展很迅速，在智能家居、自動駕駛等領域應用廣泛，可能相關的專業(yè)比如人工智能工程、數(shù)據(jù)科學會有需求。不少報道也提到，邊緣側(cè)AI會成為趨勢，所以這可能推動相關專業(yè)的發(fā)展。

另外，建議關注新興領域，比如人工智能倫理、老年生活規(guī)劃、碳中和。另外，中國將進入中度老齡化，所以老年醫(yī)學、健康管理這些專業(yè)可能有需求。碳中和方面，新能源相關的專業(yè)，比如新能源科學與工程，應該也是熱門，像新能源汽車的發(fā)展，雖然競爭激烈，但需求大。

還有，AI人才集中在計算機科學、軟件工程、電子信息等專業(yè)，所以這些傳統(tǒng)工科可能依然強勁，但需要結(jié)合AI技術來提供支持。深度學習和機器學習可能需要更多的復合型人才，比如醫(yī)療+AI、金融+數(shù)據(jù)科學這樣的交叉學科。

網(wǎng)絡安全方面，數(shù)據(jù)隱私和安全在Edge AI中很重要，隨著AI普及，網(wǎng)絡安全問題會更突出，所以信息安全專業(yè)需求會增加，也可能促進相關崗位的需求。

醫(yī)療健康方面，AI已在醫(yī)療中應用，比如醫(yī)學影像分析、個性化治療，所以智能醫(yī)學工程、生物醫(yī)學工程會有前景。同時，老齡化帶來的老年健康管理需求，相關專業(yè)也會受益。

碳中和和新能源方面，根據(jù)綠色轉(zhuǎn)型的趨勢，新能源、環(huán)境科學、可持續(xù)能源工程這些專業(yè)會很重要。特別是中國的新能源汽車市場增長，帶動相關產(chǎn)業(yè)鏈的人才需求。

還有，復合型專業(yè)，比如“AI+醫(yī)療”或“數(shù)據(jù)科學+金融”，這類專業(yè)的選擇會增強跨界競爭力。這可能涉及到跨學科課程，需要高校調(diào)整專業(yè)設置，培養(yǎng)綜合能力。

最后，創(chuàng)意和設計類，比如用戶體驗設計、多媒體內(nèi)容創(chuàng)作，雖然AI可以輔助，但人類的創(chuàng)意無法替代。攝影專業(yè)轉(zhuǎn)向視覺敘事和創(chuàng)意設計，說明設計類專業(yè)需要結(jié)合AI工具，但核心創(chuàng)意還是關鍵。

人工智能與機器學習

核心方向：人工智能工程、機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺。

驅(qū)動因素：AI技術已成為全球科技發(fā)展的核心引擎，覆蓋醫(yī)療、金融、制造、交通等領域。AI模型的高效化（如Edge AI在邊緣設備上的應用）和行業(yè)需求激增（如家電、通信設備智能化）將推動相關崗位薪資持續(xù)走高。

高校調(diào)整趨勢：頂尖院校（如清華、南大、哈工大）已開設人工智能實驗班，課程體系融合數(shù)學、計算機科學和神經(jīng)科學，強化算法設計與系統(tǒng)架構(gòu)能力。

就業(yè)前景

AI工程師、算法研究員、AI產(chǎn)品經(jīng)理等職位需求旺盛，長三角、粵港澳大灣區(qū)等區(qū)域薪資領先。獵聘報告顯示，家電行業(yè)的AI人才需求增長率達93.75%，碩博學歷占比超70%。

數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)分析

核心方向：數(shù)據(jù)科學、商業(yè)分析、統(tǒng)計學、運籌學。

驅(qū)動因素：企業(yè)依賴數(shù)據(jù)驅(qū)動決策，AI工具（如預測性分析、用戶畫像）的應用提升了數(shù)據(jù)分析的效率和價值。傳統(tǒng)市場營銷、會計等崗位向數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)型，需掌握Python、SQL及AI輔助工具。

社會需求：全球數(shù)據(jù)量年均增長30%，中國數(shù)字化政策推動下，數(shù)據(jù)治理與隱私保護相關崗位需求增加。

就業(yè)前景

金融、零售、醫(yī)療領域的數(shù)據(jù)科學家年薪普遍超過50萬，具備跨領域能力（如“數(shù)據(jù)+金融”）的復合型人才更具競爭力。

醫(yī)療健康與智能醫(yī)學

核心方向：生物醫(yī)學工程、智能醫(yī)學工程、基因組學、老年醫(yī)學。

驅(qū)動因素：老齡化加?。ㄖ袊?035年老年人口將超4億）和AI醫(yī)療技術（如醫(yī)學影像分析、個性化治療）的普及，推動醫(yī)療健康行業(yè)規(guī)模擴張。

交叉學科趨勢：高校增設“AI+醫(yī)療”課程，如深度學習在腫瘤檢測中的應用，強化臨床與技術的結(jié)合。

就業(yè)前景

AI輔助診斷工程師、健康數(shù)據(jù)分析師、老年健康規(guī)劃師等職位需求增長，結(jié)合AI技術的醫(yī)療設備研發(fā)薪資可達百萬級。

碳中和與新能源工程

核心方向：新能源科學與工程、環(huán)境工程、可持續(xù)能源技術。

驅(qū)動因素：全球綠色轉(zhuǎn)型加速，中國“雙碳”目標推動下，新能源車、光伏、儲能領域投資激增。國際能源署預測，2025年新能源車銷量占比超20%。

政策支持：中國超常規(guī)逆周期調(diào)節(jié)政策傾斜新能源基建，高校增設碳中和相關專業(yè)，如“能源+AI”跨學科方向。

就業(yè)前景

新能源工程師、碳資產(chǎn)管理師、電池技術研發(fā)專家需求旺盛，長三角和珠三角地區(qū)薪資領先。特斯拉、比亞迪等企業(yè)高薪爭奪核心技術人才。

網(wǎng)絡安全與信息倫理

核心方向：信息安全、網(wǎng)絡空間安全、人工智能倫理。

驅(qū)動因素：數(shù)據(jù)泄露和AI濫用風險加劇，各國立法強化數(shù)據(jù)隱私保護（如歐盟GDPR）。Edge AI的普及要求本地化數(shù)據(jù)處理與安全防護。

社會需求：AI倫理成為新興研究方向，涉及算法公平性、AI決策透明性等議題，高校開設相關課程應對技術倫理挑戰(zhàn)。

就業(yè)前景

網(wǎng)絡安全工程師、AI倫理顧問、區(qū)塊鏈安全專家年薪普遍超60萬，政府與金融領域需求尤其突出。

復合型交叉學科

核心方向：金融科技（FinTech）、數(shù)字孿生技術、智能城市規(guī)劃。

驅(qū)動因素：行業(yè)邊界模糊化，企業(yè)需要既懂技術又懂業(yè)務的跨界人才。例如，“AI+金融”需掌握量化交易與機器學習，“智能建造”需融合工程與物聯(lián)網(wǎng)技術。

高校調(diào)整趨勢：清華大學“姚班”、人大高瓴學院等開設跨學科項目，課程設計強調(diào)“硬科技+軟技能”結(jié)合。

就業(yè)前景

復合型人才在頭部科技公司（如螞蟻集團、華為）薪資溢價顯著，金融科技分析師年薪可達80萬以上。

創(chuàng)意與用戶體驗設計

核心方向：交互設計、數(shù)字媒體藝術、用戶體驗（UX）研究。

驅(qū)動因素：AI工具（如MidJourney）降低了技術門檻，但創(chuàng)意設計、情感化交互仍是人類核心優(yōu)勢。智能硬件（如AR眼鏡）的普及需設計人才支撐。

就業(yè)前景

用戶體驗設計師、AI內(nèi)容策劃師薪資漲幅顯著，科技公司（如蘋果、Meta）優(yōu)先招聘具備AI工具使用經(jīng)驗的設計師。

此外，基于對專業(yè)前景和行業(yè)發(fā)展趨勢的預測，DeepSeek還給出了如下建議：

基于未來10年行業(yè)趨勢的實用報考建議（涵蓋專業(yè)選擇、個人發(fā)展、行業(yè)需求與高校資源等）

一、自我評估與定位

■ 興趣與能力匹配

理科生：優(yōu)先評估數(shù)理邏輯（數(shù)學/物理成績）、編程基礎（是否接觸過Python/C++）、實驗動手能力（如生物/化學競賽）。適合選擇人工智能、數(shù)據(jù)科學、新能源工程等。

文科生：關注語言表達（語文/英語）、社會洞察力（歷史/政治）、藝術感知（美術/設計）。適合選擇“金融科技、用戶體驗設計、智能醫(yī)學管理（如健康政策分析）”等。

交叉型人才：若文理均衡且興趣廣泛，可瞄準智能城市規(guī)劃、AI倫理與法律、數(shù)字媒體藝術等跨界領域。

■
性格與職業(yè)適配

內(nèi)向型（專注技術）：適合算法開發(fā)、網(wǎng)絡安全、生物信息學等需要深度鉆研的領域。

外向型（擅長溝通）：優(yōu)先AI產(chǎn)品經(jīng)理、醫(yī)療健康顧問、碳中和政策分析師等需跨團隊協(xié)作的崗位。

二、專業(yè)選擇策略

1. 瞄準“技術+行業(yè)”復合賽道

AI+X：選擇與實體產(chǎn)業(yè)結(jié)合緊密的方向，如：

AI+醫(yī)療（華中科技大學、浙江大學智能醫(yī)學工程）；

AI+金融（上海交通大學金融科技班、中央財經(jīng)大學量化金融）；

AI+制造（哈工大機器人工程、同濟大學智能建造）。

數(shù)據(jù)+X：結(jié)合具體行業(yè)的數(shù)據(jù)分析，如數(shù)據(jù)+零售（中國傳媒大學計算廣告）、數(shù)據(jù)+交通（北京交通大學智慧交通）。

2. 關注政策紅利領域

新能源與碳中和：優(yōu)先選擇擁有國家重點實驗室的院校（如清華大學能源與動力工程、西安交通大學儲能科學與工程），重點關注長三角（上海電力大學）、珠三角（華南理工大學）等新能源產(chǎn)業(yè)聚集區(qū)高校。

智能醫(yī)學與老齡化服務：選擇附屬醫(yī)院資源強的醫(yī)學院（如首都醫(yī)科大學智能醫(yī)學工程、南方醫(yī)科大學健康服務與管理）。

3. 警惕“偽熱門”陷阱

避免盲目報考名稱時髦但課程陳舊的專業(yè)（如部分院?！按髷?shù)據(jù)”專業(yè)僅教Excel基礎）；

核查課程設置：優(yōu)質(zhì)專業(yè)應包含AI工具鏈（如TensorFlow/PyTorch）、行業(yè)實踐（如醫(yī)療數(shù)據(jù)標注、碳交易模擬）等模塊。

三、擇校核心原則

1. 產(chǎn)業(yè)區(qū)位 > 學校排名

人工智能/芯片：優(yōu)先長三角（上海交大、南京大學）、粵港澳（華南理工、香港科大）等半導體與AI企業(yè)密集區(qū)；

金融科技：瞄準北京（清北人央財）、上海（復旦、上財）、深圳（港中深）等金融中心；

新能源：合肥（中科大、合工大-比亞迪聯(lián)培）、西安（西安交大-隆基合作）等產(chǎn)業(yè)鏈基地。

2. 校企合作資源比“985/211”標簽更重要

查看高校官網(wǎng)“產(chǎn)學研”欄目，選擇與龍頭企業(yè)共建實驗室/定向班的院校，例如：

華為“鴻蒙班”（武漢大學、電子科技大學）；

特斯拉新能源聯(lián)合研究院（上海理工大學）；

騰訊優(yōu)圖實驗室合作院校（中山大學、廈門大學）。

3. 文科生重點關注“技術賦能型”院校

傳統(tǒng)文科強校（如人大、武大）開設**“法律+AI”（智能司法）、“新聞+數(shù)據(jù)”（計算傳播）**等革新課程；

藝術類院校轉(zhuǎn)型方向：中國美術學院（元宇宙設計）、北京電影學院（AIGC影視制作）。

四、志愿填報實戰(zhàn)技巧

■
“專業(yè)梯度”設計

沖：選擇未來5年爆發(fā)期專業(yè)（如量子信息科學、腦機接口）；

穩(wěn)：瞄準當前高需求領域（如網(wǎng)絡安全、數(shù)據(jù)科學）；

保：保留基礎學科（如數(shù)學與應用數(shù)學、統(tǒng)計學）作為轉(zhuǎn)型跳板。

■
利用“新設專業(yè)”信息差

教育部新增專業(yè)（如2023年生物統(tǒng)計學、未來機器人）往往報考競爭較小，但符合前沿趨勢；

參考《高校招生專業(yè)目錄》，篩選近3年開設**智能+、數(shù)字+**前綴專業(yè)的院校。

■
“保研/出國”通道預規(guī)劃

目標深造的學生：優(yōu)先選擇本碩博貫通培養(yǎng)項目（如浙江大學圖靈班、北航未來空天技術學院）；

計劃留學者：關注中外合作辦學（如上海紐約大學數(shù)據(jù)科學、西交利物浦AI專業(yè)）。

五、長期發(fā)展建議

■ 避免“唯技術論”誤區(qū)

未來高薪人才需兼具技術硬實力+人文軟實力，例如：

AI工程師需理解醫(yī)療倫理；

新能源政策制定者需懂環(huán)境社會學；

大學期間選修哲學、社會學等通識課程。

■ 關注“抗AI淘汰”能力

強化人類獨特優(yōu)勢：復雜談判（法律）、創(chuàng)意敘事（設計）、情感關懷（護理）；

謹慎選擇高度標準化、易被AI替代的專業(yè)（如基礎會計、外語翻譯）。

—— 總結(jié)與建議 ——

未來10年“高薪專業(yè)”= 技術壁壘 × 社會價值 × 政策杠桿。

換句話說就是：技術不可替代性（如復雜決策、跨學科整合）、社會剛需（如老齡化、碳中和）、政策支持（如AI基建、新能源補貼）

報考時應——

■ 拒絕盲目跟風：避免扎堆ChatGPT相關專業(yè)，關注底層技術（如多模態(tài)大模型需要的計算機視覺人才）。

■ 避免選擇：①技術替代性強：結(jié)構(gòu)化、重復性工作易被AI自動化（如翻譯、會計）。②專業(yè)定位模糊：交叉學科若缺乏核心技能，易被市場邊緣化（如信息管理與信息系統(tǒng)）。③市場需求萎縮：行業(yè)轉(zhuǎn)型導致對口崗位減少（如傳統(tǒng)媒體衰退影響下的廣告學）。

■ 建議選擇：①選擇復合型專業(yè)：如“AI+醫(yī)療”“數(shù)據(jù)科學+金融”，增強跨界競爭力。②關注新興領域：人工智能倫理、老年生活規(guī)劃、碳中和等方向潛力大。③提升不可替代技能：創(chuàng)意設計、情感溝通、復雜決策等人類核心優(yōu)勢。

■ 強化“人機協(xié)作”思維：利用AI工具提升效率（如用Copilot寫代碼），但保留人類決策權(quán)。

■ 提前卡位新興領域：關注量子計算、腦機接口等潛在爆發(fā)點，通過輔修/雙學位布局。

考生應關注“AI+行業(yè)”的復合技能，并強化情感溝通、倫理判斷等軟實力。高校專業(yè)調(diào)整已向跨學科、高實踐性方向傾斜，建議優(yōu)先選擇與產(chǎn)業(yè)緊密聯(lián)動的院校及專業(yè)。

核心公式：興趣特長 × 行業(yè)趨勢 × 院校資源 = 最優(yōu)解

建議考生制作“三維評估表”，橫向?qū)Ρ葘I(yè)前景、個人適配度、目標院校實力，優(yōu)先選擇能提供產(chǎn)業(yè)導師、真實項目實訓、頭部企業(yè)校招通道的高校。記住，沒有永遠的熱門專業(yè)，只有持續(xù)進化的終身學習者。

最終，選擇比努力更重要，但唯有持續(xù)進化的人才能贏得長期競爭。

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