高考特辑：一份关于AI的报考指南

而人工智能则是计算机科学的分支，核心任务是开发计算机程序来完成需要人类智能的任务，主要还是面向以算法为主的软件行业。即使是在人造智能机器人中，AI算法也只是机器人系统的一部分，与传感器、执行器、机械编程等协同工作来完成对机器人的控制。

之所以这么多高校“一哄而上”抢占机器人的“山头”，主要原因还是既想蹭AI的热度多招生，又没有师资开设AI专业，想了想自家机械学工程学的条件还是有的，于是就弄出了似是而非的机器人专业。

如果抱着进入人工智能行业的念头，却选了机器人专业，结果可能就跟失败的网友“奔现”差不多，幻想有多美好，见到真人就有多忧伤。

关联指数???

AI和行业融合，是目前产业端的主要发展路径。人工智能的几大细分技术，比如机器学习、计算机视觉、计算机语音、文本和情感分析，以及自动驾驶汽车等等，正在领军企业的努力下为各行各业带来新的想象力。

而社会整体智能化的过程，自然也需要更多的跨学科人才来保驾护航。

因此，在本科和硕博阶段分别读AI专业与行业相关专业，成为跨领域人才，不失为一种不错的发展模式。

比如AI专业与地质学、海洋学、新闻传播学、工业设计、化工，甚至文学、考古、绘画、舞蹈等人文社科领域的结合，目前已经见到了不少应用案例。

像是在O'Reilly公司的调查中，68%的医疗保健和生命科学公司表示他们使用人工智能进行新药研发;工厂开始使用计算机视觉系统来检查零件是否达标;金融公司开始使用机器学习来识别客户的信用风险等等。据哈工大人工智能学院副院长刘挺教授透露，已经有不少人工智能方向的毕业生受到农业、电力、金融等传统行业的青睐。

行业中最懂AI的，AI中最懂行业的：这条“学科交叉”之路显然能够极大地帮助个人塑造独特的行业竞争优势。但前提是要在两个领域都达到优秀及以上的水平，这就要求考生具备长远的发展计划和超强的执行与学习能力，还能够承受技术迭代和行业调整等不确定性带来的风险。

说到这里，我们已经提供了不少象牙塔与人工智能之间可以真实触达的方式。但无论选择了何种专业和发展方向，良好的数学基础和编程基础，都是进入AI行业的必不可少的前提条件。入行道路千万条，数学编程第一条，与诸君共勉。

One more thing：那些不该毕业才知道的事

在结束这篇填报指南之前，我们认为有必要再多花两分钟时间，聊聊那些AI领域的残酷事件，比如说：

1.人工智能的“寒冬诅咒”。18年前那场人工智能寒冬时期，高校也不得不另立名目，不少相关专业，像是知识图谱，更是坐了多年的冷板凳。而当下这波AI浪潮，主要依靠对深度学习的探索与应用。但60年时间三起三落，AI技术的更迭速度总是超出我们预想的快。

比如深度学习之父、图灵奖得主lecun就试图用胶囊网络重新设计人工智能网络结构。经典计算机视觉等方向的研究者们也日复一日提醒着我们深度学习“一家独大”有多危险。如果只是看中当下AI的热度，在行业阶段性遇冷时恐怕只会感到极度失落。

2.就业市场的不确定性。在很长一段时间内，由于本科阶段没有设置AI专业，所以企业招聘人工智能队伍基本学历都是硕士起步。本科AI专业的出现无疑大大缓解了企业的成本压力与人才饥渴。但本科培养模式是否能适应产业端的真实需求，狂野爆发的学科建设局面会不会导致人才缺口过早触顶，目前来讲都是未知数。

总而言之，高效高质量的AI人才供给，是整个行业一直以来强烈渴盼的。但无论是对考生、高校还是产业本身，这都是一场漫长修远的冒险，不要将它变成一场对“风口”的赌博，兴趣才是支撑人走得更远的终极地标。

那么多AI专业，不晓得你最喜欢哪一个……anyway，祝大家好运!

（编辑：核心网）

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