DeepSeek預(yù)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(xué)幫

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＂導(dǎo)讀：為了幫助考生和家長了解市場和社會需求，從而更科學(xué)地選擇專業(yè)，本文面向未來升學(xué)角度，運(yùn)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(diǎn)。

為了幫助考生和家長了解市場和社會需求，從而更科學(xué)地選擇專業(yè)，本文面向未來升學(xué)角度，運(yùn)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(bào)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(jìn)行了預(yù)測，給出相應(yīng)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(diǎn)，僅供大家參考。

未來10年最賺錢的專業(yè)

DeepSeek預(yù)測了可能消失的專業(yè)，比如翻譯、傳統(tǒng)新聞學(xué)、會計(jì)基礎(chǔ)這些，主要原因是AI的沖擊。反過來，這也說明AI相關(guān)的專業(yè)會很吃香，AI技術(shù)人才需求增長快，尤其是年輕化、高學(xué)歷的人才，所以人工智能專業(yè)肯定是一個重點(diǎn)。目前，不少國內(nèi)頂尖院校開設(shè)了人工智能專業(yè)，說明高校已經(jīng)在重點(diǎn)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(lǐng)域應(yīng)用廣泛，可能相關(guān)的專業(yè)比如人工智能工程、數(shù)據(jù)科學(xué)會有需求。不少報(bào)道也提到，邊緣側(cè)AI會成為趨勢，所以這可能推動相關(guān)專業(yè)的發(fā)展。

另外，建議關(guān)注新興領(lǐng)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(jìn)入中度老齡化，所以老年醫(yī)學(xué)、健康管理這些專業(yè)可能有需求。碳中和方面，新能源相關(guān)的專業(yè)，比如新能源科學(xué)與工程，應(yīng)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(jì)算機(jī)科學(xué)、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(qiáng)勁，但需要結(jié)合AI技術(shù)來提供支持。深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)可能需要更多的復(fù)合型人才，比如醫(yī)療+AI、金融+數(shù)據(jù)科學(xué)這樣的交叉學(xué)科。

網(wǎng)絡(luò)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(luò)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(jìn)相關(guān)崗位的需求。

醫(yī)療健康方面，AI已在醫(yī)療中應(yīng)用，比如醫(yī)學(xué)影像分析、個性化治療，所以智能醫(yī)學(xué)工程、生物醫(yī)學(xué)工程會有前景。同時(shí)，老齡化帶來的老年健康管理需求，相關(guān)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(xué)、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(guān)產(chǎn)業(yè)鏈的人才需求。

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

最后，創(chuàng)意和設(shè)計(jì)類，比如用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)、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(shè)計(jì)，說明設(shè)計(jì)類專業(yè)需要結(jié)合AI工具，但核心創(chuàng)意還是關(guān)鍵。

人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)

核心方向：人工智能工程、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺。

驅(qū)動因素：AI技術(shù)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(lǐng)域。AI模型的高效化（如Edge AI在邊緣設(shè)備上的應(yīng)用）和行業(yè)需求激增（如家電、通信設(shè)備智能化）將推動相關(guān)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(shè)人工智能實(shí)驗(yàn)班，課程體系融合數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和神經(jīng)科學(xué)，強(qiáng)化算法設(shè)計(jì)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(lǐng)先。獵聘報(bào)告顯示，家電行業(yè)的AI人才需求增長率達(dá)93.75%，碩博學(xué)歷占比超70%。

數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)分析

核心方向：數(shù)據(jù)科學(xué)、商業(yè)分析、統(tǒng)計(jì)學(xué)、運(yùn)籌學(xué)。

驅(qū)動因素：企業(yè)依賴數(shù)據(jù)驅(qū)動決策，AI工具（如預(yù)測性分析、用戶畫像）的應(yīng)用提升了數(shù)據(jù)分析的效率和價(jià)值。傳統(tǒng)市場營銷、會計(jì)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(hù)相關(guān)崗位需求增加。

就業(yè)前景

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

醫(yī)療健康與智能醫(yī)學(xué)

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

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(shù)（如醫(yī)學(xué)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(kuò)張。

交叉學(xué)科趨勢：高校增設(shè)“AI+醫(yī)療”課程，如深度學(xué)習(xí)在腫瘤檢測中的應(yīng)用，強(qiáng)化臨床與技術(shù)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(shù)的醫(yī)療設(shè)備研發(fā)薪資可達(dá)百萬級。

碳中和與新能源工程

核心方向：新能源科學(xué)與工程、環(huán)境工程、可持續(xù)能源技術(shù)。

驅(qū)動因素：全球綠色轉(zhuǎn)型加速，中國“雙碳”目標(biāo)推動下，新能源車、光伏、儲能領(lǐng)域投資激增。國際能源署預(yù)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(shè)碳中和相關(guān)專業(yè)，如“能源+AI”跨學(xué)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(shù)研發(fā)專家需求旺盛，長三角和珠三角地區(qū)薪資領(lǐng)先。特斯拉、比亞迪等企業(yè)高薪爭奪核心技術(shù)人才。

網(wǎng)絡(luò)安全與信息倫理

核心方向：信息安全、網(wǎng)絡(luò)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(fēng)險(xiǎn)加劇，各國立法強(qiáng)化數(shù)據(jù)隱私保護(hù)（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(hù)。

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(shè)相關(guān)課程應(yīng)對技術(shù)倫理挑戰(zhàn)。

就業(yè)前景

網(wǎng)絡(luò)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(lǐng)域需求尤其突出。

復(fù)合型交叉學(xué)科

核心方向：金融科技（FinTech）、數(shù)字孿生技術(shù)、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(shù)又懂業(yè)務(wù)的跨界人才。例如，“AI+金融”需掌握量化交易與機(jī)器學(xué)習(xí)，“智能建造”需融合工程與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。

高校調(diào)整趨勢：清華大學(xué)“姚班”、人大高瓴學(xué)院等開設(shè)跨學(xué)科項(xiàng)目，課程設(shè)計(jì)強(qiáng)調(diào)“硬科技+軟技能”結(jié)合。

就業(yè)前景

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

創(chuàng)意與用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)

核心方向：交互設(shè)計(jì)、數(shù)字媒體藝術(shù)、用戶體驗(yàn)（UX）研究。

驅(qū)動因素：AI工具（如MidJourney）降低了技術(shù)門檻，但創(chuàng)意設(shè)計(jì)、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(shè)計(jì)人才支撐。

就業(yè)前景

用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)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(yàn)的設(shè)計(jì)師。

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

基于未來10年行業(yè)趨勢的實(shí)用報(bào)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(xué)/物理成績）、編程基礎(chǔ)（是否接觸過Python/C++）、實(shí)驗(yàn)動手能力（如生物/化學(xué)競賽）。適合選擇人工智能、數(shù)據(jù)科學(xué)、新能源工程等。

文科生：關(guān)注語言表達(dá)（語文/英語）、社會洞察力（歷史/政治）、藝術(shù)感知（美術(shù)/設(shè)計(jì)）。適合選擇“金融科技、用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)、智能醫(yī)學(xué)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(zhǔn)智能城市規(guī)劃、AI倫理與法律、數(shù)字媒體藝術(shù)等跨界領(lǐng)域。

■
性格與職業(yè)適配

內(nèi)向型（專注技術(shù)）：適合算法開發(fā)、網(wǎng)絡(luò)安全、生物信息學(xué)等需要深度鉆研的領(lǐng)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(tuán)隊(duì)協(xié)作的崗位。

二、專業(yè)選擇策略

1. 瞄準(zhǔn)“技術(shù)+行業(yè)”復(fù)合賽道

AI+X：選擇與實(shí)體產(chǎn)業(yè)結(jié)合緊密的方向，如：

AI+醫(yī)療（華中科技大學(xué)、浙江大學(xué)智能醫(yī)學(xué)工程）；

AI+金融（上海交通大學(xué)金融科技班、中央財(cái)經(jīng)大學(xué)量化金融）；

AI+制造（哈工大機(jī)器人工程、同濟(jì)大學(xué)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(xué)計(jì)算廣告）、數(shù)據(jù)+交通（北京交通大學(xué)智慧交通）。

2. 關(guān)注政策紅利領(lǐng)域

新能源與碳中和：優(yōu)先選擇擁有國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的院校（如清華大學(xué)能源與動力工程、西安交通大學(xué)儲能科學(xué)與工程），重點(diǎn)關(guān)注長三角（上海電力大學(xué)）、珠三角（華南理工大學(xué)）等新能源產(chǎn)業(yè)聚集區(qū)高校。

智能醫(yī)學(xué)與老齡化服務(wù)：選擇附屬醫(yī)院資源強(qiáng)的醫(yī)學(xué)院（如首都醫(yī)科大學(xué)智能醫(yī)學(xué)工程、南方醫(yī)科大學(xué)健康服務(wù)與管理）。

3. 警惕“偽熱門”陷阱

避免盲目報(bào)考名稱時(shí)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(chǔ)）；

核查課程設(shè)置：優(yōu)質(zhì)專業(yè)應(yīng)包含AI工具鏈（如TensorFlow/PyTorch）、行業(yè)實(shí)踐（如醫(yī)療數(shù)據(jù)標(biāo)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(xué)校排名

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

金融科技：瞄準(zhǔn)北京（清北人央財(cái)）、上海（復(fù)旦、上財(cái)）、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(biāo)簽更重要

查看高校官網(wǎng)“產(chǎn)學(xué)研”欄目，選擇與龍頭企業(yè)共建實(shí)驗(yàn)室/定向班的院校，例如：

華為“鴻蒙班”（武漢大學(xué)、電子科技大學(xué)）；

特斯拉新能源聯(lián)合研究院（上海理工大學(xué)）；

騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室合作院校（中山大學(xué)、廈門大學(xué)）。

3. 文科生重點(diǎn)關(guān)注“技術(shù)賦能型”院校

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

藝術(shù)類院校轉(zhuǎn)型方向：中國美術(shù)學(xué)院（元宇宙設(shè)計(jì)）、北京電影學(xué)院（AIGC影視制作）。

四、志愿填報(bào)實(shí)戰(zhàn)技巧

■
“專業(yè)梯度”設(shè)計(jì)

沖：選擇未來5年爆發(fā)期專業(yè)（如量子信息科學(xué)、腦機(jī)接口）；

穩(wěn)：瞄準(zhǔn)當(dāng)前高需求領(lǐng)域（如網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)科學(xué)）；

保：保留基礎(chǔ)學(xué)科（如數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)）作為轉(zhuǎn)型跳板。

■
利用“新設(shè)專業(yè)”信息差

教育部新增專業(yè)（如2023年生物統(tǒng)計(jì)學(xué)、未來機(jī)器人）往往報(bào)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(shè)**智能+、數(shù)字+**前綴專業(yè)的院校。

■
“保研/出國”通道預(yù)規(guī)劃

目標(biāo)深造的學(xué)生：優(yōu)先選擇本碩博貫通培養(yǎng)項(xiàng)目（如浙江大學(xué)圖靈班、北航未來空天技術(shù)學(xué)院）；

計(jì)劃留學(xué)者：關(guān)注中外合作辦學(xué)（如上海紐約大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)、西交利物浦AI專業(yè)）。

五、長期發(fā)展建議

■ 避免“唯技術(shù)論”誤區(qū)

未來高薪人才需兼具技術(shù)硬實(shí)力+人文軟實(shí)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(xué)；

大學(xué)期間選修哲學(xué)、社會學(xué)等通識課程。

■ 關(guān)注“抗AI淘汰”能力

強(qiáng)化人類獨(dú)特優(yōu)勢：復(fù)雜談判（法律）、創(chuàng)意敘事（設(shè)計(jì)）、情感關(guān)懷（護(hù)理）；

謹(jǐn)慎選擇高度標(biāo)準(zhǔn)化、易被AI替代的專業(yè)（如基礎(chǔ)會計(jì)、外語翻譯）。

—— 總結(jié)與建議 ——

未來10年“高薪專業(yè)”= 技術(shù)壁壘 × 社會價(jià)值 × 政策杠桿。

換句話說就是：技術(shù)不可替代性（如復(fù)雜決策、跨學(xué)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(bǔ)貼）

報(bào)考時(shí)應(yīng)——

■ 拒絕盲目跟風(fēng)：避免扎堆ChatGPT相關(guān)專業(yè)，關(guān)注底層技術(shù)（如多模態(tài)大模型需要的計(jì)算機(jī)視覺人才）。

■ 避免選擇：①技術(shù)替代性強(qiáng)：結(jié)構(gòu)化、重復(fù)性工作易被AI自動化（如翻譯、會計(jì)）。②專業(yè)定位模糊：交叉學(xué)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(dǎo)致對口崗位減少（如傳統(tǒng)媒體衰退影響下的廣告學(xué)）。

■ 建議選擇：①選擇復(fù)合型專業(yè)：如“AI+醫(yī)療”“數(shù)據(jù)科學(xué)+金融”，增強(qiáng)跨界競爭力。②關(guān)注新興領(lǐng)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(shè)計(jì)、情感溝通、復(fù)雜決策等人類核心優(yōu)勢。

■ 強(qiáng)化“人機(jī)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(lǐng)域：關(guān)注量子計(jì)算、腦機(jī)接口等潛在爆發(fā)點(diǎn)，通過輔修/雙學(xué)位布局。

考生應(yīng)關(guān)注“AI+行業(yè)”的復(fù)合技能，并強(qiáng)化情感溝通、倫理判斷等軟實(shí)力。高校專業(yè)調(diào)整已向跨學(xué)科、高實(shí)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(biāo)院校實(shí)力，優(yōu)先選擇能提供產(chǎn)業(yè)導(dǎo)師、真實(shí)項(xiàng)目實(shí)訓(xùn)、頭部企業(yè)校招通道的高校。記住，沒有永遠(yuǎn)的熱門專業(yè)，只有持續(xù)進(jìn)化的終身學(xué)習(xí)者。

最終，選擇比努力更重要，但唯有持續(xù)進(jìn)化的人才能贏得長期競爭。

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