离年薪百万最近的大学专业，正在沦为新“天坑”

如今，甭管是 ChatGPT 还是国产 Kimi、豆包，都很难再带给大家横空出世时的“亿点点”惊艳。

技术震撼已成过去时，取而代之的是搞钱狂热——脑子活络的用 AI 写作绘画，搞副业赚外快；深谙贩卖焦虑套路的博主，则造人设做知识付费，被戏称“AI 时代第一桶金都被卖课的赚去了”。

一众互联网大厂们也在招贤纳士，这一次，年薪百万的好福气轮到了算法工程师的头上。面对如此时代红利，想要分一杯羹的，还有大批冲向爆款人工智能专业的学生。

不过，读人工智能专业究竟是高前景还是高风险？本科四年学习，个中滋味又如何？

不过新增人工智能专业的高校数量下降，并不意味着人工智能专业“凉了”，而是随着学科布局日趋饱和，新一轮的资源博弈正浮上台面。

今年 4 月和 11 月，教育部先后公布了两批“人工智能+高等教育”应用场景典型案例，共计 50 个案例，其中有 43 个都来自 985 和 211 高校 [6][7]。

当一些开设人工智能专业的双非院校还在“谁来讲课”“讲什么课”中苦苦挣扎时，实力名校已经开始强调技术落地，卷向新的阶段。而这样的局面，其实早在人工智能专业正式入驻各高校学院的时候，就有迹可循。

我们统计了所有开设人工智能本科专业的院校，发现在 532 所高校中，如南京大学、中国人民大学、西安电子科技大学等 85 所选择“自立门户”，整合现有师资与教学资源，成立人工智能学院。

更多的普通院校，则是将人工智能专业挂靠在原有的计算机学院、信息工程学院、大数据学院等院系。既方便“就地取材”学院现有资源，也不耽误蹭上热门，好招来生源。

但也有特殊的情况，比如西安工业大学结合自身的军工优势，另辟蹊径将人工智能专业纳入兵器科学与技术学院，研究“智能兵器” [1][8]。

而学生 debug 时更是血压一次比一次高，披星戴月熬夜到凌晨三四点是家常便饭，最后发现不是代码跑完但忘记改目录，就是运算平台显存不足，独留自己和“No such file named”“CUDA Out of memory”等各种报错在风中凌乱。

更惨的是，在许多层次偏低的高校，课程体系设计并不完善，只是照葫芦画瓢开设了人工智能导论、机器学习等基础课程，学生四年所学不仅杂乱还肤浅，被吐槽是只会数据炼丹的“调参侠”：

究其原因，由高校人工智能相关专业老师学生等创建的开源组织 Datawhale 发布的《2023 中国人工智能人才学习白皮书》就指出，人工智能人才培养错位的三个主要问题就是：缺实践、教学内容过时与教学方式固化 [9]。

像关于人工智能发展史、机器学习原理这样的理论课程，教师可以很快上手教课，但是，让不熟悉 AI 实操的老师们指导一个应用落地，大家就犯怵了。最后学生被老师“半散养”——杂活是要做的，但指导和资源是没有的：

结果往往是，老师上课对着前三排的空气大谈空中楼阁，后排的学生则低头在微信群里蛐蛐“老师讲得像唐僧念紧箍咒，听得脑子都要爆炸”。

只是高薪往往也意味着激烈的竞争，能上桌分蛋糕的，既得学历出众，还得技术过硬，两者缺一不可。

而且与大家想象中的“对口专业、超好就业”不同，人工智能专业的毕业生，往往需要和计算机、电子信息专业的学生同台打擂，争夺同一个岗位。

麦可思《2024 年中国本科生就业报告》就显示，2021-2023 届本科毕业生从事人工智能工程技术人员的构成里，分别有 41.1% 和 12.1% 来自计算机类专业和电子信息类专业 [11]。

此外，企业在招聘时对人工智能工程师的要求也很高，处于一种宁缺毋滥的状态，即便急于“招兵买马”，需要的也是“上等马” [12]。

根据《人工智能产业人才发展报告（2019-2020 年版）》，算法研究岗和应用开发岗的学历准入门槛远高于其他岗位，要求研究生学历的岗位比例分别为 45.1% 和 41.9%，作为对比，产品经理这一比例仅为 4.6% [13]。

从技术方向看，机器学习、计算机视觉、智能语音要求具备硕士及以上学历的比例都在四成及以上。

因此，不少学生本科毕业后往往选择继续深造，增强竞争力。到最后，行业金字塔尖的风光无限，塔底的则拥挤不堪。算法大神拿着 985 本硕博学历与多篇顶会论文，早早被多家公司预定，offer 多得甚至可以打牌。

而普通学生在本就已经少得可怜的岗位中卷生卷死，投递上百份简历，大多都淹没在人才库。还没来得及整顿职场，就先被人工智能机器人面试官整顿。只能苦笑感慨：