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              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
              閱讀 832
              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整理未來10年賺錢的專業(yè)。
              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。



              01

              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%。

              02

              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。

              03

              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。

              04

              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。

              05

              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。

              06

              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。

              07

              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: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)。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))。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: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。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。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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