高考特輯：一份關(guān)于AI的報考指南

高考已經(jīng)開始了，翻開厚厚大本子挑專業(yè)的日子還遠(yuǎn)嗎？

每到這個時節(jié)，就會激起不少“下水道”專業(yè)同學(xué)“一畢業(yè)就失業(yè)”的蕭索情緒。如果有選擇的話，誰不想成為那個被企業(yè)高薪哄搶的校生贏家呢？

大家一定在看過學(xué)長學(xué)姐們親身示范的各種版本“千萬別報XX專業(yè)”，但你見過“人工智能版”的么？各行各業(yè)都在熱烈追捧的人工智能，非常值得了解一下啊同學(xué)們。

AI專業(yè)是如何成為“爆款”的？

其實早在2004年，北大就開始設(shè)立“智能科學(xué)與技術(shù)”本科專業(yè)，后來也相繼出現(xiàn)了不少高校設(shè)立類似專業(yè)。盡管學(xué)科設(shè)置跟人工智能差不多，但當(dāng)時正是人工智能的第三個“寒冬”時期，自然不敢直接拉AI的大旗。

現(xiàn)在情況可大不一樣了?！叭斯ぶ悄堋笨墒怯勺罡哳I(lǐng)導(dǎo)親自加持、中共中央政治局集體學(xué)習(xí)的當(dāng)紅技術(shù)，更被視為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力量。那么，為未來的智能社會培養(yǎng)AI高等人才，自然是關(guān)乎國運的大事件了。

更關(guān)鍵的是，目前我國人工智能人才缺口超過500萬人，供需比例為1:10。在未來很長的一段時間內(nèi)，人工智能專業(yè)的人才都是企業(yè)爭奪的重要資源。企業(yè)紛紛擺出了重金求才的架勢，GMIC北京2018大會發(fā)布的《AI人才競爭力報告》顯示，AI平均年薪約33萬，穩(wěn)超互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)水平。

既有利于國家戰(zhàn)略，又利好與個人職業(yè)發(fā)展，增設(shè)AI專業(yè)這樣的十全好事，高校自然首當(dāng)其沖。

前不久2018年普通高校本科專業(yè)備案和審批結(jié)果剛剛公示，共有上海交通大學(xué)、同濟大學(xué)、浙江大學(xué)等35所高校獲得了建設(shè)資格。

除了“以AI之名”的特設(shè)專業(yè)之外，能跟AI產(chǎn)業(yè)打擦邊球的專業(yè)更是不少，比如AI學(xué)術(shù)產(chǎn)業(yè)大佬都很密集的計算機工程，101所高校新鮮設(shè)立的機器人工程。還有各種“智能”開頭的專業(yè)，比如智能科學(xué)與技術(shù)、智能制造工程，都加入了高校搶辦的熱門專業(yè)“豪華套餐”。

不過，面對眾多花里胡哨、似是而非的專業(yè)名稱，背后的含金量與AI關(guān)聯(lián)度也是參差不齊。到底怎么選才有可能幫你在未來的就業(yè)大潮中脫穎而出呢？

今天我們就來說說，想要將來進入人工智能行業(yè)，怎樣選專業(yè)才能不吃后悔藥。

AI志愿的三大錨點：師資、深造、地域

根據(jù)教育部公開信息，本科人工智能專業(yè)代碼為080717T，學(xué)位授予門類是工學(xué)，學(xué)習(xí)年限為四年。

目前看來，人工智能相關(guān)專業(yè)可選擇的高校還是不少的。獲得“人工智能”特設(shè)專業(yè)的35所院校既有上海交通大學(xué)、同濟大學(xué)這樣的雙一流名校，也有安徽工程大學(xué)這樣專業(yè)特色鮮明的地方高校，甚至還有華南師范大學(xué)和長春師范大學(xué)2所師范類高校入選。

如果直接報考該類專業(yè)受到限制，也有許多與人工智能技術(shù)協(xié)同發(fā)展，或是能與人工智能交叉復(fù)合的專業(yè)可供選擇。

為此我們特地查了下中國人工智能學(xué)會的189名理事，其中女性比例17%，，工作單位也是百花齊放，除了人工智能學(xué)院、研究所之外，還有不少深耕在計算機科學(xué)、自動化與機器人，經(jīng)濟管理、數(shù)字媒體等交叉學(xué)科也榜上有名。

所以說，想要報考人工智能相關(guān)專業(yè)，幾乎是一件不限男女、無論文理、分?jǐn)?shù)皆宜的事兒了。

盡管如此，不同專業(yè)、不同高校之間的細(xì)微差別，也可能“失之毫厘謬以千里”，在畢業(yè)時面臨截然不同的人生軌跡。因此填報AI類的志愿之前，恐怕需要先綜合考量三個因素：

1.師資實力。面對人工智能的風(fēng)口，許多高校開始整合資源，上馬相關(guān)專業(yè)。大多數(shù)高校，都沒有完整的師資力量，更多可能是在某個子領(lǐng)域具備一定的經(jīng)驗，比如計算機視覺、自動化機械等等，缺乏完整的師資力量。在國際化、產(chǎn)業(yè)端的高端人才搶奪態(tài)勢下，有能力從事人工智能研究的教師資源也并不容易快速到位，導(dǎo)致不少學(xué)院打起了“先上車后補票”的主意，大量引入了培訓(xùn)速成的師資。

因此，選擇一些在 AI 方向歷史悠久，體系已成規(guī)模，師資力量雄厚，產(chǎn)學(xué)合作項目比較多的高校，比如南京大學(xué)、西安電子科技大學(xué)、西安交通大學(xué)等，教學(xué)質(zhì)量會更有保障。

2.深造潛力。這一批人工智能本科專業(yè)大多是為了培養(yǎng)應(yīng)用型人才而設(shè)立的，但許多AI相關(guān)學(xué)科還是需要有深厚的理論研究背景，加上目前很多AI公司的核心崗位學(xué)歷依然要求碩士起步，繼續(xù)深造很可能成為一大部分學(xué)生的畢業(yè)選擇。因此，就讀那些聯(lián)盟型或教育資源豐富地區(qū)的高校，自然能在考研時起到事半功倍的效果。比如中國的九校聯(lián)盟(C9)院校，相互之間的交流活動很多；雙一流、985、211等對體系內(nèi)院校的認(rèn)可度也更高。

3.城市區(qū)位。產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)深厚、AI企業(yè)密集的地區(qū)能提供更多的實踐機會與就業(yè)選擇。除了北上廣深之外，重慶、天津、杭州、成都、南京、香港等地政府也都在積極提前占位產(chǎn)業(yè)，吸引知名AI企業(yè)入駐，值得確認(rèn)下眼神。

這三個要素綜合起來，基本已經(jīng)可以錨定一些心儀的院校了。那么接下來就重點說說，距離AI更近的專業(yè)有哪些？

真朋友與“吸血鬼：

AI學(xué)科名詞背后的套路

隨著AI的熱度只增不減，有些專業(yè)是AI的頂梁柱、真朋友，有些卻是試圖借著AI熱度吸血的快餐專業(yè)。如果依靠望文生義技能選專業(yè)的話，很可能發(fā)生 “學(xué)了四年計算數(shù)學(xué)，卻成了數(shù)學(xué)不承認(rèn)，計算機也不要的孤兒”類似的人間慘劇。

想要看懂專業(yè)名詞背后的套路，恐怕還需要從學(xué)科設(shè)置與產(chǎn)業(yè)距離的遠(yuǎn)近說起。

關(guān)聯(lián)指數(shù)☆☆☆☆☆

最簡單直觀的方向，當(dāng)然是直接選新鮮出爐的人工智能專業(yè)啦。

我們知道，AI產(chǎn)業(yè)是一個金字塔型架構(gòu)。不僅需要高端的邏輯與算法人才，還需要完成大量應(yīng)用型，甚至是數(shù)據(jù)型工作。而以往這些工作技能只能在研究生階段培養(yǎng)，有的甚至到企業(yè)后還需要經(jīng)歷一到兩年的再培養(yǎng)。

而人工智能設(shè)置本科專業(yè)的出發(fā)點，就是突出機器學(xué)校技術(shù)的應(yīng)用和實踐，更快適應(yīng)行業(yè)需求發(fā)展。所以在課程設(shè)置上，一般大一會著重對學(xué)生的數(shù)學(xué)能力的行培養(yǎng)，學(xué)習(xí)微積分、計算機科學(xué)等；大二就啟動AI 基礎(chǔ)課與計算機基礎(chǔ)課交叉教學(xué)，如機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)算法等。到了大三則會細(xì)分為視覺、NLP、智能機器人等多個子領(lǐng)域。同時鼓勵本科生參與企業(yè)實習(xí)。

從中不難看出，本科AI專業(yè)課的出現(xiàn)，能夠在一定程度上緩解行業(yè)的“人才荒”，但短平快的培養(yǎng)思路，客觀上也導(dǎo)致了學(xué)生的基礎(chǔ)積累階段比較短。會不會發(fā)生“田忌賽馬”的情況，無法與培訓(xùn)機構(gòu)速成班式從業(yè)者拉開足夠的優(yōu)勢差，是考生需要思考的一點。

（西安交大“人工智能本科專業(yè)課程設(shè)置”）

關(guān)聯(lián)指數(shù)☆☆☆☆

從目前主流的人工智能課程配置中不難看出，培養(yǎng)思路大體是從計算機科學(xué)和自動化控制論中各攫取一部分，融合成新的學(xué)科。因此想學(xué)AI，但又無法報考AI專業(yè)的同學(xué)，也可以選擇進入計算機和自動化專業(yè)。

不過，正如南京大學(xué)人工智能學(xué)院院長周志華教授所說，按照目前高校計算機專業(yè)的寬口徑人才培養(yǎng)模式，課程體系150個學(xué)分中大約有60個學(xué)分是通識課，15個是畢業(yè)雙創(chuàng)課，人工智能方面的學(xué)習(xí)很有限，幾乎是高度濃縮到了高級科普的程度，并不能讓學(xué)生掌握幫助企業(yè)解決問題的基本能力。

因此，選擇這類專業(yè)還需要后期通過AI相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)課程、編程平臺、實踐項目等多多培養(yǎng)自己的實戰(zhàn)能力，才有可能如愿踏進AI行業(yè)的大門。

與此同時，這也是一個相對謹(jǐn)慎進入AI產(chǎn)業(yè)的方法。因為人工智能領(lǐng)域最核心的還是具有源頭創(chuàng)新能力的高級人才，站在一級學(xué)科的源頭去深層理解技術(shù)，更有助于學(xué)生打下堅實的基礎(chǔ)，在未來的職業(yè)道路上走得更加長遠(yuǎn)和穩(wěn)健，絕對是“進可攻（AI）、退可守（計算機）”的選擇。

關(guān)聯(lián)指數(shù)☆☆☆☆

想要賦予機器“智能”，具有“神經(jīng)元”作用的算力單元（AI芯片）起到了至關(guān)重要的作用，而芯片從前端設(shè)計、到制造、晶圓代工、封裝測試等等環(huán)節(jié)，都需要大量的高技術(shù)人才支撐，并且培養(yǎng)時間很長。

日前中國半導(dǎo)體行業(yè)協(xié)會副理事長于燮康曾在2019世界半導(dǎo)體大會上透露，中國目前芯片人才缺口大概在30萬人左右。而在已有的40萬從業(yè)者中，本科學(xué)歷占了絕大多數(shù)。

想要長期保持行業(yè)內(nèi)的主動權(quán)和話語權(quán)，本科階段的半導(dǎo)體和通訊人才，很長一段時間內(nèi)都將是AI產(chǎn)業(yè)的客觀需求。

所以通訊、電子工程專業(yè)，雖然看似與AI關(guān)系較遠(yuǎn)，但也是進入AI行業(yè)的通道。

不過，由于這一類學(xué)科發(fā)展和行業(yè)成熟度都比較高，導(dǎo)致就業(yè)市場內(nèi)對具有頂尖院校背景的人才認(rèn)可度更高。因此更建議成績較為理想的同學(xué)，進入專業(yè)排名前列的院校學(xué)習(xí)。

關(guān)聯(lián)指數(shù)☆☆☆

應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、多媒體研究、語言學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)……曾經(jīng)這些基礎(chǔ)學(xué)科在大眾眼光看來，畢業(yè)后可選擇的就業(yè)方向除了當(dāng)老師就是搞科研，涼板凳坐到穿。

然而就今天AI的發(fā)展趨勢來看，基礎(chǔ)科學(xué)和基礎(chǔ)理論人才的行業(yè)優(yōu)勢反而在不斷體現(xiàn)出來。

以應(yīng)用數(shù)學(xué)為例，大部分機器學(xué)習(xí)算法都是對數(shù)據(jù)的模型擬合。實驗過程往往就是把數(shù)據(jù)誤差當(dāng)成真實參數(shù)的函數(shù)，并通過選擇參數(shù)、權(quán)重等使其最小化，這本身就是一種微積分運算。對深度學(xué)習(xí)意義重大的“反向傳播”，也是基于偏導(dǎo)數(shù)、鏈?zhǔn)椒▌t等數(shù)學(xué)概念完成的。

統(tǒng)計學(xué)亦然，所有針對算法的調(diào)整，最后都需要一些統(tǒng)計數(shù)據(jù)才能說明模型真實有效，也是AI研究的必備技能。

巨頭們對基礎(chǔ)學(xué)科有多重視呢？華為就在法國建立了數(shù)學(xué)研究所，挖掘法國基礎(chǔ)數(shù)學(xué)資源；阿里巴巴達摩院更是為全球組織了數(shù)學(xué)競賽，邀請頂尖數(shù)學(xué)家出題；騰訊也正在加大基礎(chǔ)科學(xué)領(lǐng)域的布局。

總而言之，如果只想成為一顆產(chǎn)業(yè)的螺絲釘或搬運工，總是使用前人做好的工具來解決問題，那么數(shù)學(xué)可能沒那么重要。但如果企業(yè)需要基礎(chǔ)層面的突破，比如算法創(chuàng)新就需要深入研究底層的數(shù)學(xué)細(xì)節(jié)，基礎(chǔ)學(xué)科的背景優(yōu)勢也就展現(xiàn)出來了。

不過，對于產(chǎn)業(yè)界而言，本科生能夠運用已知的方法和工具解決簡單的應(yīng)用問題就足夠了。

因此，基礎(chǔ)學(xué)科最好進行長時間學(xué)習(xí)，在讀完碩士、博士之后再進入產(chǎn)業(yè)界。應(yīng)用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)專業(yè)尤其如此。

關(guān)聯(lián)指數(shù)☆☆☆

經(jīng)?？次覀兾恼碌男』锇榭赡軙l(fā)現(xiàn)，腦機接口、視覺機制、類腦芯片等等，這些與強人工智能息息相關(guān)的技術(shù)，都與腦科學(xué)有著不解之緣。

原因也很簡單，人工智能發(fā)展的終極目標(biāo)就是讓機器能夠自己進行理解、思考與學(xué)習(xí)，要實現(xiàn)這一點，擺脫傳統(tǒng)計算機結(jié)構(gòu)的束縛、發(fā)展類腦計算系統(tǒng)和器件、探索人類大腦的運行機制，就變得至關(guān)重要了。

中國科學(xué)院院士、美國國家科學(xué)院院士、中科院神經(jīng)科學(xué)研究所所長蒲慕明就說過，“AI未來要想進一步發(fā)展，需要從腦科學(xué)得到啟發(fā)?！?/p>

長期來看，腦科學(xué)和神經(jīng)科學(xué)與AI的融合，將是下一周期的發(fā)展重點。這個領(lǐng)域的跨學(xué)科人才將會非常稀缺。具備腦科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)的人才，再融合AI和計算機科學(xué)專業(yè)知識，將是一條具有旺盛生命力的發(fā)展方案。

但需要提醒的是，腦科學(xué)與神經(jīng)科學(xué)相關(guān)專業(yè)的學(xué)習(xí)難度也比較“燒腦”，“AI+腦科學(xué)”的融合發(fā)展，又需要等候比較漫長的時間才能開花結(jié)果。在這期間，考生往往會在學(xué)術(shù)、就業(yè)等多方面承受一定的壓力。

關(guān)聯(lián)指數(shù)☆☆

現(xiàn)在才說到機器人專業(yè)，想必很多同學(xué)都覺得不可思議。近些年AI概念的出現(xiàn)，導(dǎo)致很多學(xué)校相繼開設(shè)了機器人工程專業(yè)，今年更是有101所高校新增了機器人工程，絕對屬于“爆款”。而很多家長和同學(xué)也容易“望文生義”，把二者混合起來。

嚴(yán)格意義上來說，機器人專業(yè)，跟AI專業(yè)是有關(guān)系的，但絕對不足以支撐起如此高的“熱度”。 因為在學(xué)科體系上，兩個領(lǐng)域是分開的，而大部分人想象中的“機器人專業(yè)”，指的都是與人工智能交叉的產(chǎn)物——人造智能機器人。

機器人領(lǐng)域的本科學(xué)習(xí)階段，主要集中在機械制造及其自動化上，核心課程是電路分析、機械設(shè)計基礎(chǔ)、模擬電子技術(shù)、數(shù)字電子技術(shù)、自動控制原理等工程類的。

而人工智能則是計算機科學(xué)的分支，核心任務(wù)是開發(fā)計算機程序來完成需要人類智能的任務(wù)，主要還是面向以算法為主的軟件行業(yè)。即使是在人造智能機器人中，AI算法也只是機器人系統(tǒng)的一部分，與傳感器、執(zhí)行器、機械編程等協(xié)同工作來完成對機器人的控制。

之所以這么多高校“一哄而上”搶占機器人的“山頭”，主要原因還是既想蹭AI的熱度多招生，又沒有師資開設(shè)AI專業(yè)，想了想自家機械學(xué)工程學(xué)的條件還是有的，于是就弄出了似是而非的機器人專業(yè)。

如果抱著進入人工智能行業(yè)的念頭，卻選了機器人專業(yè)，結(jié)果可能就跟失敗的網(wǎng)友“奔現(xiàn)”差不多，幻想有多美好，見到真人就有多憂傷。

關(guān)聯(lián)指數(shù)？？？

AI和行業(yè)融合，是目前產(chǎn)業(yè)端的主要發(fā)展路徑。人工智能的幾大細(xì)分技術(shù)，比如機器學(xué)習(xí)、計算機視覺、計算機語音、文本和情感分析，以及自動駕駛汽車等等，正在領(lǐng)軍企業(yè)的努力下為各行各業(yè)帶來新的想象力。

而社會整體智能化的過程，自然也需要更多的跨學(xué)科人才來保駕護航。

因此，在本科和碩博階段分別讀AI專業(yè)與行業(yè)相關(guān)專業(yè)，成為跨領(lǐng)域人才，不失為一種不錯的發(fā)展模式。

比如AI專業(yè)與地質(zhì)學(xué)、海洋學(xué)、新聞傳播學(xué)、工業(yè)設(shè)計、化工，甚至文學(xué)、考古、繪畫、舞蹈等人文社科領(lǐng)域的結(jié)合，目前已經(jīng)見到了不少應(yīng)用案例。

像是在O＇Reilly公司的調(diào)查中，68％的醫(yī)療保健和生命科學(xué)公司表示他們使用人工智能進行新藥研發(fā)；工廠開始使用計算機視覺系統(tǒng)來檢查零件是否達標(biāo)；金融公司開始使用機器學(xué)習(xí)來識別客戶的信用風(fēng)險等等。據(jù)哈工大人工智能學(xué)院副院長劉挺教授透露，已經(jīng)有不少人工智能方向的畢業(yè)生受到農(nóng)業(yè)、電力、金融等傳統(tǒng)行業(yè)的青睞。

行業(yè)中最懂AI的，AI中最懂行業(yè)的：這條“學(xué)科交叉”之路顯然能夠極大地幫助個人塑造獨特的行業(yè)競爭優(yōu)勢。但前提是要在兩個領(lǐng)域都達到優(yōu)秀及以上的水平，這就要求考生具備長遠(yuǎn)的發(fā)展計劃和超強的執(zhí)行與學(xué)習(xí)能力，還能夠承受技術(shù)迭代和行業(yè)調(diào)整等不確定性帶來的風(fēng)險。

說到這里，我們已經(jīng)提供了不少象牙塔與人工智能之間可以真實觸達的方式。但無論選擇了何種專業(yè)和發(fā)展方向，良好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和編程基礎(chǔ)，都是進入AI行業(yè)的必不可少的前提條件。入行道路千萬條，數(shù)學(xué)編程第一條，與諸君共勉。

One more thing：那些不該畢業(yè)才知道的事

在結(jié)束這篇填報指南之前，我們認(rèn)為有必要再多花兩分鐘時間，聊聊那些AI領(lǐng)域的殘酷事件，比如說：

1.人工智能的“寒冬詛咒”。18年前那場人工智能寒冬時期，高校也不得不另立名目，不少相關(guān)專業(yè)，像是知識圖譜，更是坐了多年的冷板凳。而當(dāng)下這波AI浪潮，主要依靠對深度學(xué)習(xí)的探索與應(yīng)用。但60年時間三起三落，AI技術(shù)的更迭速度總是超出我們預(yù)想的快。

比如深度學(xué)習(xí)之父、圖靈獎得主lecun就試圖用膠囊網(wǎng)絡(luò)重新設(shè)計人工智能網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。經(jīng)典計算機視覺等方向的研究者們也日復(fù)一日提醒著我們深度學(xué)習(xí)“一家獨大”有多危險。如果只是看中當(dāng)下AI的熱度，在行業(yè)階段性遇冷時恐怕只會感到極度失落。

2.就業(yè)市場的不確定性。在很長一段時間內(nèi)，由于本科階段沒有設(shè)置AI專業(yè)，所以企業(yè)招聘人工智能隊伍基本學(xué)歷都是碩士起步。本科AI專業(yè)的出現(xiàn)無疑大大緩解了企業(yè)的成本壓力與人才饑渴。但本科培養(yǎng)模式是否能適應(yīng)產(chǎn)業(yè)端的真實需求，狂野爆發(fā)的學(xué)科建設(shè)局面會不會導(dǎo)致人才缺口過早觸頂，目前來講都是未知數(shù)。

總而言之，高效高質(zhì)量的AI人才供給，是整個行業(yè)一直以來強烈渴盼的。但無論是對考生、高校還是產(chǎn)業(yè)本身，這都是一場漫長修遠(yuǎn)的冒險，不要將它變成一場對“風(fēng)口”的賭博，興趣才是支撐人走得更遠(yuǎn)的終極地標(biāo)。

那么多AI專業(yè)，不曉得你最喜歡哪一個……anyway，祝大家好運！

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