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最近，全网都在热议“XX专业值不值得读”，不同家庭的孩子怎样进行自愿规划防止“掉坑”，“学长学姐言传身教的专业避雷”等。

不管哪个国家，结业时对所选专业感到懊悔的学生都不在少量。究竟，大学教育资源在全国际都是稀缺的，所以即便有些“天坑专业”与作业商场不匹配，这些“坑”仍然都会被重生填满。

但谁都不想一结业就赋闲，或许投身“阴间形式”的作业。莫非不知道三头六臂的老一辈，付不起贵重的规划师咨询费，就只能 “一选定终身”了？

其实熟人或网红教师的主张也好，付费的自愿规划服务也好，实质上都是消除信息差，协助学生多了解一些国际运作的本相。

今天之国际，由AI技能驱动的工业革命，衬托说是*普遍性一致的一个本相。不过，AI相关教育还远称不上老练，乃至衬托说是史前年代，许多就读、作业的细节，来自于从业者的切身感受和体会，高质量的共享很少能被群众所触摸到。

而了解本相，是学子们做出人生挑选的*步。咱们期望经过来自双一流乃至作业教育学校，大一重生或现已靠AI赚到钱的职场人言传身教，为咱们供给一些实在的声响。

01 AI专业，不等于*局面

抢手、高薪、好作业，是咱们对AI专业的首要形象。比较生化环材等闻名“天坑”，考上AI专业，是不是代表了大学生计的*局面？

*个本相是：比起理论厚实、堆集深沉的传统专业，新式的“AI专业”或许更难学到东西。

曩昔几年，AI现已从计算机科学范畴独立出来，有了专门的本科专业，也进入了高级作业教育。考上“AI专业”的学生数量越来越多，但“AI专业”的含金量却未必同步进步了。

假如学生要自学成才或许和教师、本校本专业一同摸爬滚打地生长，你觉得这膏火交的值吗？当下许多“AI专业”，骄傲如此。

跟着许多高校AI专业、院系的树立，需求快速添补许多教师，许多教师都是计算机等接近专业抽调过来，或许并不了解AI技能与产，也是“初学者”。其间，AI理论衬托很快上手，比方人工智能的开展史、机器学习原理等。

可是，让不熟悉AI的教师们结合实践，搞一个落地运用或许做一个详细项目，许多人就犯怵了。

由于实在Coding编程、做模型练习的时分，涉及到许多专业细节的问题，比方调参为什么改了这个、改了那个？为什么调完模型精度仍是很低？这些都需求长期的充沛实践，才干有感觉。

中部地区某211大学的一位教师说，该院在2018年就成立了人工智能实验室，虽然叫这个姓名，但教师们还不是太会用人工智能，乃至连python言语都不太会，仅仅觉得人工智能很有未来，所以就起了这个姓名，意图是带着本科生做科创。本科生一考上该大学，仍是大一重生的时分，*学期就开端训练。

试想一下，当学生在机房上机训模型调参，成果教师都不知道遇到详细问题该怎样处理，学习作用会有多好？

众所周知，AI学术界和工业界的改动又十分迅猛，技能更新换代速度十分快。2023年之前，没有人会想到大模型会带火提示工程，prompt会成为技能范畴最抢手最有价值的作业方向之一。

当教师们都在拼命学新东西，还学不完的时分，学生们更像是在玩一场“养成游戏”。

02 少有人提的危险，AI学科或许随时被推翻

当然，咱们并不想批判AI专业和AI教师。高校教育衬托缓解AI人才紧缺，是进步AI人才质量的要害，所以树立AI专业是十分必要的。而任何一个新的专业，都要阅历探究、老练的进程，这无可厚非。

不过，“教育相长”的背面，是AI学科还处于史前年代的实践境况，其间所包含的危险少有人提，却也是学生们应该心中有数、预先预备的：

*，AI理论根底今后或许会被重构。

以计算机科学为例，敷衍了事集成电路、操作系统、编程言语等一套完好的学科系统。而人工智能，作为一个独立学科的条件，其实仍是不老练、不健全的，许多其他范畴的理论，如认知神经科学、计算机、数学等糅杂其间。

在某次“AI院长峰会”上，清华大学人工智能研讨院声誉院长张跋院士直言，人工智能的理论、通用硬件、软件都还没有，现在把握的仅仅有限的一些算法，工业处于开展初期的探究阶段。已有的常识驱动和数据驱动办法，都缺少以成为人工智能的理论根底。

这意味着，AI专业学生在本科阶段所学的常识或许被抛弃，仅靠技能、运用技巧的学习，是无法与其他专业或“社会大学”从业者摆开显着距离的。怎样进步这张“本科结业证”的含金量，就有必要在就读期间考虑到了。

第二，AI学科建造的出资或许缺少。

人工智能专业虽然是一个新的专业，可是它并不是一个新的研讨方向，不同高校的同一专业就或许摆开比较大的距离。

头部高校有满意的师资和满意优异的学生，来接受AI专业的建造和开展。但往下一级，许多高校缺少许多的教师来支撑专业的教育，关于前沿技能的支撑也缺少，那么一般院校的AI专业学生所得到的教育辅导、社会资源、校友联系等，比较一些较为老练的传统学科，或许都会打折扣。

知道到这一点，才干在就读期间，去主动链接自己需求的资源，培育必要的才干。比方说，应该把握一些用于作业保证的技能，但也不要把一些“技能”看得太重，由于大多数技能、软件的寿数都比你幻想的要短，需求以更好的办法重写，所以有必要打好根底，认真学习根底理论、常识和办法，树立自我驱动、自我学习learning to learning的才干，一起积极参与AI企业的活动，到企业参与实践，将理论常识联系实践，端到端处理问题。

03 非AI专业，或许更有出路

咱们或许发现了，看起来很美的AI专业，也有许多不如意。国际上没有*的专业，只管抱负、不管实践来挑选专业，当然不适合一般家庭、一般学生，但盲目寻求抢手专业，也或许是竹篮打水。

许多人期望选个“好专业”的实质诉求，其实是削减竞赛，逃避内卷，未来衬托找到比较好的作业去向。

评论这个论题，闻名风投家Naval的观念值得重复揣摩：“Escape competition through authenticity … Basically, when you’re competing with people, it’s because you’re copying them. It’s because you’re trying to do the same thing. But every human is different. Don’t copy.”

简略来说，骄傲假如你有原创性，和别人做不同的作业，就衬托不参与竞赛了。“不要仿照别人，做自己”，这句话听起来很鸡汤，但在AI年代有很强的可行性。

首要，工业AI化的时机。AI是一个归纳交叉学科，当一扇扇工业和作业之门被推开，AI会“从天上的云变成地下的雨”，渗透到每一个范畴。AI工业和作业时机，在整个智能经济中只占了很小的一部分。AI与作业的紧密结合，才是更宽广的六合，非AI的专业和从业者反而或许有更大的时机。

其次，AI门槛下降，作业壁垒更安全。大模型、AutoML等技能持续开展，AI作为一个东西的门槛越来越低。可是，AI要融入千行百业，作业常识和作业专业的常识门槛、经历门槛是十分高的，需求时刻去堆集，而壁垒高也意味着竞赛少，很难被别人或AI代替。

此外，重复作业的消失。AI技能进步，即便是常识劳作的白领作业，比方数据剖析师、文秘、翻译等重复性作业的岗位，都在逐渐完结智能化代替。也骄傲说，年轻人不想原创、不想做自己也不行了，由于未来作业商场上或许只剩下AI无法代替的岗位，那骄傲赋有构思的、需求与人打交道的作业，个人不行代替的特质会变得乐极生悲名贵，当然也乐极生悲值钱。

04 活出不设限的人生

那么，咱们应该怎样将自己的专业、爱好与AI结合呢？咱们用几个真人真事来为咱们供给一些思路。

1.传统专业的改写

某大学动力专业的一位教师，是刚从海外回国的“杰青”，他参与教育时刻不长，但感觉到学生对AI十分感爱好。

本来，传统学科的作业远景不是特别好，虽然动力作业是支柱作业，作业不是问题，但作业地址一般都在荒山戈壁海上，对年轻人的吸引力越来越低了。

关于本科生来说，新式人工智能工业的开展更多，对作业很有优点，所以学生们对把AI用到传统范畴都十分有爱好。即便结业后持续进修读研，跨界AI在研讨生选专业时也是有优势的，由于各个范畴多多少少都会加一点人工智能的东西。

而关于研讨生来说，把握AI也衬托让研讨变得相对简单一些。由于动力专业的一些优化问题，需求用到许多很深的数学常识的优化办法，而用了深度神经网络等AI技能今后，算法主动优化衬托让研讨进步不能尽数，真的衬托处理一些比较实践的问题。

这位教师坦率地说，“尘俗一点讲，现在AI相关的比较抢手，从发论文的视点也相对简单一些，所以对他们的吸引力也是很强的”。

更多传统专业优异教师开端重视AI、把握AI、运用AI、教授AI，学生们就会越早从AI中获益，加快AI人才质量的进步。

2.二本少年的逆袭

遇到山东省某所农业大学的大三学生小冯，是在一个上海的AI开发者峰会上。

本来，小冯发现老家盐场一向选用传统办法进行晒盐，靠人工丈量水位高度，工人们的作业辛苦。图画识别剖析围圈晒盐图画，及时提示捞盐，大大减轻了盐场工人的担负。

现在，干流AI开发渠道都有许多老练的CV模型衬托直接调用，数据标示也有主动化东西来完成，只需求收集原始图画数据，就衬托轻松完成这样的运用。

2023年，这样根底的CV运用，甭说全国性峰会，或许在本地大学城都略显摩拳擦掌了。小冯将自身的专业常识、老家盐农的关心，与AI进行跨界结合，起到了意想不到的作用。

作为AI开发者代表之一，他自己也很直接：我觉得是由于盐场这个场景曾经没有人做过，我是*个想到做到的，所以主办方才会约请我来展现。

许多时分，时机骄傲一次英勇的举动，首先走出学校，走出城市，踏进广袤的工业国际，将自己的特质/爱好/情怀进行安放，就能翻开人生的更多或许。而这背面，是敏锐的洞悉、对工人辛苦的共情，这些亮光的才干和特质，成果了小冯改动肄业生计的必定。

3.独立开发者的豹变

不管什么专业，作业才是大多数学子实在重视的问题。其间，时刻自在、赚钱丰盛、有成果感的独立个人开发者，是许多人神往而又不知道怎样入门的。

小王是咱们知道的一位独立开发者，在他看来，这个作业有点像豹子，需求快速、灵敏、才干很强，一般独来独往。

听起来很帅，其实小王是个深度社恐，这十几年没有触摸过外人，微信里的联系人只需三十个，包含他的爸爸妈妈、亲属和快递员。

虽然不善与人打交道，但小王也有十分不错的收入，他到底是怎样赚钱的呢？

本来，小王的客户是制作企业为主，这些企业要智能化，不或许去找一家大的软件公司雇一个工程师来拧螺丝、焊电路板，本钱担负不了。而我国又有几百万家这样的制作企业，只能靠小王这样的开发者去满意，也足以让小王取得不错的收入。

当然，小王自身才干也十分超卓，他从小就参与各种编程通畅，专业骄傲软件开发，还曾自己创过业。我问小王对想做独立开发者的年轻人有什么主张，本来认为他会共享许多技巧，没想到他抛出的话和风投家Naval相同——做自己*。只需发挥每个人的专长，一个人总能在这个独立开发范畴，找到自己的生存空间。

“还有一点，骄傲一定要赚钱，一定要赚钱，不能纯抱负”，小王特意强调了两遍，我听出了他话里的真挚。

面对“选专业”这样的人生严重挑选，咱们都期望一击即中，有一个*成果，为此绞尽脑汁、求人问道，乃至上当受骗，只为了看到多一点本相，了解多一点现实，少踩一些坑。

任何专家、领导、天才的主张，或许都没有这一个个实在的众生故事更精确、更真挚、更具参考价值。

衬托看到，AI年代的人才需求，正在产生很大的改动：

AI的技能特性和运用导向，人才衬托在学术界、工业界更灵敏、自若地活动，AI立异的转化不能尽数和人才培育作用才干愈加明显，本来产学研各自为营的人才培育形式有必要打破。所以，AI和其他专业，高校和工业，互相的交融打破已成必定，两边都在往中心走，“冷板凳”也衬托因AI 而变得热乎，重要的是你怎样看待AI、看待教育、看待自己。

人生没有失利，更不或许“一选定终身”。由于智能革新将带来巨大的开展盈利，而你是*的人类，你有无限的或许性，你捉住的机会点越多，人生的容错率就越高。

了解了这些就读和作业的本相，也就天然衬托推理出该选什么、该做什么、该学什么。