連日來,DeepSeek大火,不少人用它尋找選題,制作內(nèi)容,緊跟熱點。
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。
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。
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。
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
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。
就業(yè)前景
04
碳中和與新能源工程
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%。
就業(yè)前景
05
網(wǎng)絡安全與信息倫理
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。
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。
就業(yè)前景
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
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。
性格與職業(yè)適配
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);
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
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“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。
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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。
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“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);
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 ——
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。