为什么AI能成为“爆款”专业，人工智能专业发展前景真的好吗？
2019高考已经下帷幕，翻开厚厚大本子挑专业的日子还远吗?
每到这个时节，就会激起不少“下水道”专业同学“一毕业就失业”的萧索情绪。如果有选择的话，谁不想成为那个被企业高薪哄抢的校生赢家呢?
大家一定在看过学长学们亲身示范的各种版本“千万别报XX专业”，但你见过“人工智能版”的么?各行各业都在热烈追捧的人工智能，那么人工智能专业为什么“火爆”?这个专业的发展前景如何?有哪些学校开设了相关专业?今年有没有招生计划?AI专业是否适合所有人报考?
下面就跟小编一起来了解一下。
人工智能专业前景如何?AI专业是如何成为“爆款”的?
斯坦福教授人工智能专家吴恩达曾宣称人工智能是“新电力”，“就像电力在大约100年前改变了许多行业一样，人工智能现在也将会改变几乎所有主要行业”。
而与互联网在中国的爆发相似，中国拥有丰富的应用场景和全球最多的用户和活跃的数据生产
主体，中国也将会成为AI应用的最大市场。中国很有可能会成为未来几十年人工智能的发电机，中国AI企业也有机会成为人工智能时代的英特尔、微软、谷歌、苹果。
2017年7月，国务院向全社会公布了《新一代人工智能发展规划》，给出了中国未来15年人工智能发展路线图。人工智能时代已经开启，企业如何抓住这一技术红利决胜未来?而人工智能“井喷式”的发展，也带来一个直接的效应——人才需求迅速膨胀。数据显示，我国每年人工智能人才缺口超过100万人，尖端人才还不足美国的6%，在人才培养的数量和质量上远远不能满足国家人工智能发展战略的需求。
令人兴奋的是，今年4月，教育部遵循国家规划发布了《高等学校人工智能创新行动计划》，提出到2030年，高校要成为建设世界主要人工智能创新中心的核心力量和人才高地。并于6月8日选择在浙江大学召开新闻发布会，解读《行动计划》。
根据《行动计划》，高校要在科技创新、人工智能人才培养、加快人工智能领域科技成果的转化和示范应用三个方面承担新一代人工智能发展的重要任务。
今天我们就来说说，想要将来进入人工智能行业，怎样选专业才能不吃后悔药。
AI志愿的三大锚点：
师资、深造、地域
根据教育部信息，本科人工智能专业代码为080717T，学位授予门类是工学，学习年限为四年。
目前看来，人工智能相关专业可选择的高校还是不少的。获得“人工智能”特设专业的35所院校既有上海交通大学、同济大学这样的双一流名校，也有安徽工程大学这样专业特鲜明的地方高校，甚至还有华南师范大学和长春师范大学2所师范类高校入选。
如果直接报考该类专业受到限制，也有许多与人工智能技术协同发展，或是能与人工智能交叉复合的专业可供选择。
为此我们特地查了下中国人工智能学会的189名理事，其中女性比例17%，，工作单位也是百花齐放，除了人工智能学院、研究所之外，还有不少深耕在计算机科学、自动化与机器人，经济管理、数字媒体等交叉学科也榜上有名。
所以说，想要报考人工智能相关专业，几乎是一件不限男女、无论文理、分数皆宜的事儿了。
尽管如此，不同专业、不同高校之间的细微差别，也可能“失之毫厘谬以千里”，在毕业时面临截然不同的人生轨迹。因此填报AI类的志愿之前，恐怕需要先综合考量三个因素：
1.师资实力。面对人工智能的风口，许多高校开始整合资源，上马相关专业。大多数高校，都没有完整的师资力量，更多可能是在某个子领域具备一定的经验，比如计算机视觉、自动化机械等等，缺乏完整的师资力量。在国际化、产业端的高端人才抢夺态势下，有能力从事人工智能研究的教师资源也并不容易快速到位，导致不少学院打起了“先上车后补票”的主意，大量引入了培训速成的师资。
因此，选择一些在 AI 方向历史悠久，体系已成规模，师资力量雄厚，产学合作项目比较多的高校，比如南京大学、西安电子科技大学、西安交通大学等，教学质量会更有保障。
2.深造潜力。这一批人工智能本科专业大多是为了培养应用型人才而设立的，但许多AI相关学科还是需要有深厚的理论研究背景，加上目前很多AI公司的核心岗位学历依然要求硕士起
步，继续深造很可能成为一大部分学生的毕业选择。因此，就读那些联盟型或教育资源丰富地区的高校，自然能在考研时起到事半功倍的效果。比如中国的九校联盟(C9)院校，相互之间的交流活动很多;双一流、985、211等对体系内院校的认可度也更高。
3.城市区位。产业基础深厚、AI企业密集的地区能提供更多的实践机会与就业选择。除了北上广深之外，重庆、天津、杭州、成都、南京、香港等地政府也都在积极提前占位产业，吸引知名AI企业入驻，值得确认下眼神。
这三个要素综合起来，基本已经可以锚定一些心仪的院校了。那么接下来就重点说说，距离AI更近的专业有哪些?
真朋友与“吸血鬼：
AI学科名词背后的套路
随着AI的热度只增不减，有些专业是AI的顶梁柱、真朋友，有些却是试图借着AI热度吸血的快餐专业。如果依靠望文生义技能选专业的话，很可能发生 “学了四年计算数学，却成了数学不承认，计算机也不要的孤儿”类似的人间惨剧。
想要看懂专业名词背后的套路，恐怕还需要从学科设置与产业距离的远近说起。
关联指数☆☆☆☆☆
最简单直观的方向，当然是直接选新鲜出炉的人工智能专业啦。
我们知道，AI产业是一个金字塔型架构。不仅需要高端的逻辑与算法人才，还需要完成大量应用型，甚至是数据型工作。而以往这些工作技能只能在研究生阶段培养，有的甚至到企业后还需要经历一到两年的再培养。
而人工智能设置本科专业的出发点，就是突出机器学校技术的应用和实践，更快适应行业需求发展。所以在课程设置上，一般大一会着重对学生的数学能力的行培养，学习微积分、计算机科学等;大二就启动AI 基础课与计算机基础课交叉教学，如机器学习、数据算法等。到了大三则会细分为视觉、NLP、智能机器人等多个子领域。同时鼓励本科生参与企业实习。
从中不难看出，本科AI专业课的出现，能够在一定程度上缓解行业的“人才荒”，但短平快的培养思路，客观上也导致了学生的基础积累阶段比较短。会不会发生“田忌赛马”的情况，无法与培训机构速成班式从业者拉开足够的优势差，是考生需要思考的一点。
编程哪一家比较好
关联指数☆☆☆☆
从目前主流的人工智能课程配置中不难看出，培养思路大体是从计算机科学和自动化控制论中各攫取一部分，融合成新的学科。因此想学AI，但又无法报考AI专业的同学，也可以选择进入计算机和自动化专业。
还有通讯、电子工程专业，虽然看似与AI关系较远，但也是进入AI行业的通道。
不过，由于这一类学科发展和行业成熟度都比较高，导致就业市场内对具有顶尖院校背景的人才认可度更高。因此更建议成绩较为理想的同学，进入专业排名前列的院校学习。
关联指数☆☆☆
应用数学、统计学、多媒体研究、语言学、数据科学……曾经这些基础学科在大众眼光看来，毕业后可选择的就业方向除了当老师就是搞科研，凉板凳坐到穿。
然而就今天AI的发展趋势来看，基础科学和基础理论人才的行业优势反而在不断体现出来。
计学亦然，所有针对算法的调整，最后都需要一些统计数据才能说明模型真实有效，也是AI
研究的必备技能。
巨头们对基础学科有多重视呢?华为就在法国建立了数学研究所，挖掘法国基础数学资源;阿里巴巴达摩院更是为全球组织了数学竞赛，邀请顶尖数学家出题;腾讯也正在加大基础科学领域的布局。
总而言之，如果只想成为一颗产业的螺丝钉或搬运工，总是使用前人做好的工具来解决问题，那么数学可能没那么重要。但如果企业需要基础层面的突破，比如算法创新就需要深入研究底层的数学细节，基础学科的背景优势也就展现出来了。
不过，对于产业界而言，本科生能够运用已知的方法和工具解决简单的应用问题就足够了。
因此，基础学科最好进行长时间学习，在读完硕士、博士之后再进入产业界。应用数学和统计学专业尤其如此。
关联指数☆☆☆
经常看我们文章的小伙伴可能会发现，脑机接口、视觉机制、类脑芯片等等，这些与强人工智能息息相关的技术，都与脑科学有着不解之缘。
原因也很简单，人工智能发展的终极目标就是让机器能够自己进行理解、思考与学习，要实现这一点，摆脱传统计算机结构的束缚、发展类脑计算系统和器件、探索人类大脑的运行机制，就变得至关重要了。
中国科学院院士、美国国家科学院院士、中科院神经科学研究所所长蒲慕明就说过，“AI未来要想进一步发展，需要从脑科学得到启发。”
长期来看，脑科学和神经科学与AI的融合，将是下一周期的发展重点。这个领域的跨学科人才将会非常稀缺。具备脑科学、神经科学的人才，再融合AI和计算机科学专业知识，将是一条具有旺盛生命力的发展方案。

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