毕业年薪百万，只有卷王才敢报的神秘大学专业，从“天选”沦为“天坑”？

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2024年，在绝大多数人都哭喊着“找工作好难”的情况下，只有一个专业仍有无数人为它振臂高呼，摇旗呐喊：

它扛住了众多大厂的“开猿节流”、“裁员广进”；扛住了国企的“趁机精简”、“裁员增笑”，成为了全球科技巨头最青睐、最肯花钱引进人才的专业。

它就是——人工智能。

入职年薪百万+，国内国外都吃香，行业发展刚步入上升期……关于这个专业的神话仍在网上广为流传，数万考生和家长为其爆灯。

看到这些，人工智能专业的学生默默地挠了挠自己“光滑”的脑袋，并表示：哈哈，笑一下蒜了。

作为时下最广受人们欢迎的专业，人工智能给大家的印象，却有些矛盾。好坏参半的评价让它既是考生填志愿时的优选，又是各大经验贴中的避雷选项。

登上红榜的理由很简单，因为其就业情况实在诱人。

从最近所发布的人工智能行业收入数据可以看到，“年薪百万”绝对不是网友的夸大其辞。

2024年上半年，自然语言处理、深度学习两个岗位的平均招聘月薪分别是2.4w和2.6w，并且和去年同期相比，还增长了不少，且未来还有增长的趋势。

南京某985大学人工智能专业毕业生就业情况也非常可观，本科生年薪都能在30w左右，干个几年，“百万”还会远吗？

同时，人工智能岗位往往“人少岗多”，企业挤破头抢着要，在近几年就业紧张的境况之下，它可以说是传奇般的存在。

许多企业为了吸引和留住人才，经常花费大手笔。就国内而言，著名车企某迪前三季度的研发费用就有333亿元，可见干这一行得有多么多金。

在我们印象中，人工智能好像就是和机器人打交道。但事实上，人工智能不止于开发和设计“机器人”。

不限于互联网和科技公司，其实很多建造、医疗、通讯等企业，都需要人工智能专业的人才，所以，提供的岗位也堪称“琳琅满目”。

图源：微信公众号深度人工智能

技术型岗位，就像AI的“老师”。主要有人工智能工程师、智能研究员、数据科学家等，由他们负责开发机器学习和数据挖掘等工作，走在人工智能应用的前端；

而应用管理类岗位则更像AI的“经纪人”。主要有人工智能产品经理、人工智能运维工程师，他们负责管理这些AI的系统，帮助它们顺利“融入”人类社会的生产和生活中，并且稳定地运行。

这份工作很像许多科幻电影里那样，神秘又具有科技感。

更重要的是，岗位的条件和待遇也非常好。国内招收人工智能专业的公司，有很大一部分都是互联网或科技大厂，这也意味着有更多在北上广深奋斗、拼搏的机会，未来的晋升也蕴含无限潜力。

攒齐了这些优势，人工智能专业在今天，的确能够“打遍天下无敌手”。

这一点，从历年高得吓人的分数线也能看出一二。

国内高分段大学该专业的录取线快赶上700分，连专科学校分数线都卷到近500分！

这也是人工智能登上黑榜的理由之一。

当然，这并不只是“难考”这么简单。

大家还有一个被劝退的原因——人工智能真的很难学。

自2018年国内首批35所高校开设以来，人工智能专业就开始扎堆出现。2019年，有179所高校成功申报，2020年有130所。2023年，还有38所学校的人工智能专业在九月份开始招生。

图源：公众号@中国新闻周刊

直到现在，国内超过500所高校开设人工智能专业。除了头部高校外，这些学校里不乏“双非”、专科类院校。

由于这个专业开设年限晚，事实上，就连头部的高校，都还在探索人工智能专业的培养方案。专业新，带来的问题就是积淀少。

尽管人工智能专业井喷式开设，但能够真正符合企业人才需求的毕业生却还很少，所以，企业招聘的标准有非常高的学历门槛。许多普通一本和专科毕业的学生，也会面临就业困难的问题。

另外，作为一门新兴的交叉学科，它不仅需要广泛的知识背景，还需要长时间的学习和积累。

许多“过来人”和高校教授都劝告：这项专业并不是本科四年就能学成然后入行的，如果还没做好读博的准备，还是谨慎吧。

也正因此，它也无辜地顶上了“天坑”的头衔。

红榜黑榜，榜榜有名。上一个红黑榜都上了的专业，还是“土木工程”……

更何况，人工智能的评价还更加两级分化：有人强烈推荐，有人避之不及。焦头烂额的考生以及云里雾里的网友齐齐表示：到底有没有人现身说法？

其实，人工智能既不是“天坑”，也不算什么“香饽饽”，它看起来非常高大上，实际上所学习的东西都基于最基础学科知识。

关于人工智能专业课程的统计图

图源：微信公众号对齐LAB

据浙江大学人工智能研究所所长吴飞教授总结，人工智能是典型的交叉学科，其核心课程主要还是数学课程，计算机课程，以及以知识表达、问题求解和机器学习为基础的人工智能课程三类内容。

由于每一类内容都有着深厚的知识底蕴， 想要将三者科学合理地应用在人工智能中，就需要深入地学习。

所以，人工智能专业所学的具体课程，就太多了：

要学Python、c++、线性代数、概率论、机器学习算法、深度学习、数据结构与算法、词法分析、句法分析、语义理解、机器翻译、文本分类、情感分析、计算机视觉、人工智能伦理……

阿这......真的学！不！完！

以卡耐基梅隆大学人工智能专业为代表，其开设了决策与机器人、机器学习、感知和语言、人机交互四类选修单元，每一类别下至少有 4 门课程供学生选择。

它对专业能力要求更高，那些当年被一起打包进高数课里的概率、统计、优化方法、矩阵分解等内容，或者编程中那些“爬虫”、敲代码等内容都可能独立开课，而且还要学习人文学科与伦理和哲学相关的知识。

可以想象，学了这么多东西的学生们，状态会是怎样？

刚开始学，感觉有点难，黑化程度10%。

再学一点点，就能感到学这个专业的“不幸”。

代码会平等地折磨每一个人工智能学生，黑化程度100%。

学到头秃的师兄师姐，已经进入超然境界。

想要真正掌握这门专业，从基础课程到专业核心课程，再到项目实践，往往需要数年时间。而且技术不断更新，还需持续学习跟进，进一步拉长了学习周期。

所以，人工智能学子都是六边形战士，卷王中的卷王，大佬中的大佬。

吐槽归吐槽 ，但大家学习这个专业之初，除了考虑了未来的就业之外，大多数同学都抱着一颗推进人类社会发展的拳拳之心。

今年诺贝尔物理学奖颁给了人工智能研究者：“因为他们的奠基性发现与发明，使得基于人工神经网络的机器学习成为可能。”

这一消息让物理学家和人工智能研究者们都惊呼不断。

这项时代最炙手可热的技术，我们或许还没有真正了解过，它究竟是什么？

借用《麻省理工科技评论》杂志的定义，人工智能并不玄乎，它其实就是一系列技术的总称，这些技术使计算机能够完成那些当人类执行时被认为需要智慧的任务。

虽然近几年它才逐渐涌入我们的生活，但在很早之前，关于它的概念就已经诞生了。

1956年夏，麦卡锡、明斯基等科学家首次提出“人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）”这一概念，这也标志着人工智能学科的诞生。

麦卡锡、明斯基以及他们的研究伙伴

随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在的感知数据和图形处理器等计算平台，推动着人工智能技术飞速发展。

它大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，从简单的“机器人模拟人类”变成了可以实现图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等多项技术。

这个时期的人工智能与我们联系得越来越紧密，也迎来它爆发式增长的新高潮。

不过，人们对它也存在着一些迷思。

有些说法认为，人工智能系统的智能水平即将全面超越人类水平、30年内机器人将统治世界、人类将成为人工智能的奴隶，人工智能会代替人类工作，那时的人们都可能失业……

这些“隐忧”其实都来源于大家对人工智能的错误认识。这份事业对人类社会的帮助，大大超过它还未确定的风险，甚至不断影响和改变着我们对未来世界的想象。

首先，开发人工智能技术，能够大大提高人类在专项领域中的“智力”。前几年震动科技界的一场围棋比赛，“阿尔法狗”以绝对优势赢得冠军，这也证明了人工智能在较为单一、需求明确、应用边界清晰的任务中，能够迅速“应答如流”。

与此同时， chatGPT的横空出世，更让几乎所有人相信，人工智能的智力很可能超过人类智能。

它获得诺贝尔奖也确实实至名归，“这些人工神经网络已经被用来推进物理领域的研究，包括粒子物理、材料科学和天体物理学等各个方向。”专家认为，人工智能技术对物理学研究有着极大的帮助与颠覆。

此外，人工智能不只是有机器人，还大范围存在于很多地方。那些生产车间、电子工厂、规模化农场，还有大街上都有它的身影。

今年起，许多地方已经开始投入使用无人驾驶汽车，从武汉满街头的“萝卜快跑”（某度推出的全新自动驾驶出行服务），到深圳街头的无人驾驶大巴，还有某快递公司的无人送货小车。

甚至地上跑累了，还有飞天汽车……

著名车企某鹏开发的“飞行汽车”

这些“奇迹”都在不断地刷新着我们对未来蓝图的描绘。

它替人类完成那些繁杂、重复的任务。“解放”了我们的双手，提高了各项生产的效率。同时，它还能完成那些我们完全无法完成的任务。

人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中达到了超越人类的水平，能够更快地甄别诈骗团伙、寻找潜逃罪犯；在医疗界，AI医生的系统诊断皮肤癌早已达到专业医生水平，能够更快、更精确地找到病症所在。

它的能量，还能超越地球，进入宇宙。人工智能在遥感、导航以及航天器健康监测等航天装备原位测量中的应用能够帮助人类更好地实现地外探测，代替人类走向更远的远方。

作为一个链接未来的关键按钮，人工智能专业并不是只有“高大上”的科幻外壳，更背负着人类发展的使命。

如今，人工智能仍然处于高速发展阶段，许多新的领域正在不断地与AI结合，也在大范围地寻找各个领域的人才。

值得注意的是，人工智能并不只是理科和工科的天下，当下许多AI的实际应用，也出现了很多伦理道德和法律规范等方面的问题，而找寻这项技术未来的方向，还特别需要人文学科、社会科学专业的人才共同探讨、把关。

或许现在，我们面对它的发展还抱着一丝担忧，担心它是否会取代了人类。

事实上，它的出现，仅仅只是代替我们完成部分繁杂的以及我们无法完成的工作，但人类的创意、温度、以及对人工智能的训练，仍然靠各个领域的人才共同推进。

因此，在这条充满挑战与机遇的道路上，需要各界人才的智慧与力量。每一个算法的优化、每一个模型的创新、每一个应用的突破，都离不开各个基础学科的加成和探索。

无论是技术专家、学者，还是创意无限的开发者、富有远见的规划者，都能汇入这条通向未来的星河，创造着人类存在的新方式。

参考资料：

1.中国新闻周刊：现在大学最火的专业，竟是新“天坑”？

2.澎湃新闻·澎湃客：《麻省理工科技评论》深度长文：什么是人工智能？

3.中国科学院：谭铁牛：人工智能的历史、现状和未来

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