人工智能浪潮下，高考志愿填报如何抉择

01

昨天读了一篇公众号文章，很受刺激：

AI 抢人大战，批量制造这个时代的流量明星

这篇文章里说：

在另一篇文章《20 岁创始人，招 18 岁员工，被 19 岁的人投资》里，有这样一段：

触目惊心！

我曾经以自己有过年薪300万的职业生涯而自豪。现在和这些做AI的年轻人一比，顿觉自己的可笑。

由来只见新人笑，有谁见过旧人哭。

02

据说，今年的高考静悄悄，在人们的关注度上，明显比以往冷清。

这两天，各地开始陆续放出当地的高考成绩，我个人感觉，似乎人心骚动了一些。

昨天看到小红书上三联生活周刊发了一个封面专题的内容：

AI时代，如何选报大学专业。

我心想，这个问题有价值。

有价值的问题，在AI时代，要先问一下AI。

于是我先问了一下deepseek：

下面是它的回答：

在AI时代选专业，核心原则是：不要与AI在它擅长的赛道上竞争，而要学会驾驭它，或者深耕它无法触及的领域。 这里有几个思路，你可以参考： 一、成为“造工具的人”：技术核心圈 这是离技术源头最近的领域，不是简单学编程，而是深入底层，让AI更强大、更通用。 · 人工智能/机器学习：最对口的方向，算法工程师、研究员需求持续旺盛。 · 计算机科学：筑牢编程、数据结构、算法根基，能让你理解AI的底层逻辑，适应力强。 · 数据科学与大数据技术：AI的燃料是数据，能高效处理数据并挖掘价值的专家无可替代。 · 数学/统计学：这是AI算法的核心。数学功底深厚的人才极受顶尖团队欢迎，后劲足。 · 认知科学/脑科学：从人脑机制启发AI，是下一代突破性技术的方向，适合研究型人才。 二、成为“用好工具的人”：复合应用圈 把AI当作强大的工具，与自身领域的专业知识深度融合，成为“行业+AI”的跨界稀缺人才。 · 生物信息学：利用AI进行新药研发、基因分析，极大缩短研发周期。 · 金融科技：AI早已用于算法交易、风险控制、反欺诈，懂金融又懂AI是银行和基金公司的“香饽饽”。 · 智慧医疗：AI辅助影像诊断、手术机器人等发展迅速，可关注智能医学工程等交叉专业。 · 智能制造/机器人工程：未来的工厂需要能设计、维护和协同工作的人才。 · 数字媒体技术/艺术：非常有趣的方向。核心不是会剪片子，而是用AI生成素材，进行创意整合与审美把控。 三、成为“AI难以替代的人”：高护城河圈 在AI擅长的逻辑、效率之外，深耕人类的特质：情感、创造力、复杂决策与深度沟通。 · 医学/护理学：医生对病情的综合判断、对患者的共情与抚慰，AI无法承担最终责任。 · 心理学/精神医学：深度的情感连接、创伤修复，是代码无法完成的。 · 法学：在复杂案件中理解法条精神、追求公平正义，需要人类的价值判断。 · 顶尖科研：提出“爱因斯坦式的”新问题，进行从0到1的范式革命，是科学家的专属。 · 创意与艺术创作：顶尖的作家、导演、艺术家提供的是独特的人生体验和世界观。 · 高端服务业与手工艺：高级定制、米其林主厨、一对一教育咨询，提供极致的体验和温度。 给准大学生的行动建议： 1. 打好思维基础：本科可优先选择数学、物理、计算机等基础学科，把思维的“操作系统”打磨好，读研再选具体应用方向。 2. 主动拥抱AI：无论学什么，都尽早把AI当作学习伙伴和效率工具。 3. 锤炼软技能：重点培养批判性思维、复杂沟通、审美与共情、终身学习的能力。 4. 在实践中找方向：主动参与科研、实习，在真实的项目中寻找自己的热情所在。 希望你能找到既拥抱未来，又安放自己热情的方向。

然后我又问了一下豆包，豆包给出来的答案明显更具体。

下面是豆包的答案：

AI时代高考选专业完整逻辑（2026填报适用） 一、核心选专业底层逻辑：区分「AI替代层」 AI只会取代标准化、重复、无现场实操、无人际深度交互的工作； 两类方向长期安全： 1. AI的底层建造者：造芯片、做大模型、写算法、做算力安全（理工科） 2. AI无法复刻的人类能力：真人诊疗、线下育人、深度共情、实物实操、顶层决策、原创人文创意（文理医工交叉） 最优解：单一专业淘汰，复合交叉为王，拒绝纯工具型单一学科。 二、高替代风险专业（慎选，尽量走复合转型） 这类专业基础岗位持续收缩，应届生内卷严重，只学单一方向四年竞争力极低： 1. 经管财会类：纯会计学、财务管理、基础电子商务 风险：RPA+AI自动记账、报税、生成报表，基础出纳、核算岗大幅缩减； 出路：选大数据会计、金融科技，主攻财务分析、风控、投融资，而非单纯记账。 2. 语言类：纯商务英语、普通翻译、单一小语种（无外贸/法学复合） 风险：实时机器翻译、文档润色成熟，笔译、普通口译岗位锐减； 出路：英语+法学/跨境电商/师范，计算语言学、语言智能交叉专业。 3. 设计类：纯视觉传达、普通室内设计、平面美工方向 风险：AI一键出海报、户型、效果图，低端绘图岗位饱和； 出路：数字媒体技术、交互设计、影视编导（原创策划，而非单纯制图）。 4. 通用文科：行政管理、文秘、普通市场营销 风险：AI完成文案、表格、基础舆情、社群运营； 出路：辅修法学/心理学/数据分析，转向品牌战略、用户深度运营。 5. 普通计算机（二本无硬件/算法特色） 风险：AI生成基础代码，只会写简单接口、前端的底层程序员极易被替代； 出路：往芯片、网络安全、工业软件、算法落地深耕，务必读研提升壁垒。 三、四大稳定赛道（AI时代首选，分文理适配） 赛道1：硬核底层工科——造AI，行业天花板最高（适合数理强考生） 核心逻辑：AI依赖芯片、算力、控制、数据，国产替代+十五五战略长期扶持，越底层越不容易内卷。 1. 集成电路/微电子科学与工程 AI芯片、GPU核心赛道，华为、中芯、寒武纪持续扩招，避开纯软件内卷，越老越吃香，35岁危机弱。 2. 计算机科学与技术、人工智能、数据科学与大数据 万能打底，分两条路线： ◦ 冲研发：必须读研，主攻大模型、计算机视觉、NLP； ◦ 本科就业：软件工程、企业数字化、AI落地实施、数据分析师。 提醒：普通二本无脑报AI性价比低，优先看院校实验室、校企资源。 3. 自动化、机器人工程、智能车辆工程 工业AI、智能制造、自动驾驶刚需，线下设备调试、产线控制无法被AI单独完成，电网、车企、制造央企大量招人。 4. 网络空间安全、密码科学与技术 AI带来数据泄露、模型安全风险，公务员、国企、互联网刚需，岗位稳定，失业风险极低。 5. 新能源、储能、电气类 双碳长期国策，光伏、风电、动力电池全产业链缺口大，兼顾硬件实操，不受AI冲击，文理均有适配岗位。 赛道2：医学大类——资质壁垒+真人交互，几乎不可替代 AI仅为辅助工具，执业证、面诊、手术、医患情感沟通是人类独有壁垒： 1. 临床医学、口腔医学、麻醉学 AI只能读片、辅助诊断，无法独立手术、处理复杂急症；缺点：学制长（5+3规培），适合能长期深耕、抗压考生。 2. 智能医学工程（交叉黄金专业） 医学+AI复合，主攻影像AI、新药研发、手术导航，兼顾医疗稳定与数字风口，文理中等分数均可报考。 3. 护理学、康复治疗、预防医学 线下照护、康复疏导依赖真人共情，老龄化社会需求持续上涨，就业门槛友好。 赛道3：人文社科复合文科——驾驭AI，做AI的使用者、决策者 文科生不用硬卷编程，核心竞争力是逻辑、共情、审美、价值判断，AI只能执行，无法做顶层策划： 1. 法学（优先数字法、知识产权、数据合规） AI检索法条、写合同初稿，但庭审辩护、算法合规、隐私保护、复杂案件研判只能靠人；新增AI法律顾问、数据合规师蓝海岗位。 2. 教育学、应用心理学 线上AI辅导普及，但线下课堂育人、青少年心理疏导、抑郁症干预需要真人共情；人机交互、教育AI产品岗大量招收心理、教育背景人才。 3. 汉语言文学、新闻传播（数字内容方向） 大模型提示工程师、AI内容审核策划、短视频原创编剧、文化IP打造；AI只能生成文字，审美、价值观、原创故事由人把控。 4. 经济学、国际经济与贸易（数字贸易、碳资产管理） 避开基础统计核算，主攻跨境AI运营、碳交易、海外市场战略，新能源出海企业大量需求。 赛道4：实体实操工科（线下场景不可替代） 依靠实地勘测、现场施工、实物制造，AI只能辅助计算，无法独立落地： 土木水利、城乡规划、地质工程、农林智能装备、智慧农业；基建、粮食安全长期刚需，体制内岗位充足。 四、分考生类型填报方案 1. 数理拔尖、目标高薪研发（理科） 优先顺序：微电子/集成电路 > 数学/物理学（基础学科，读研转AI算法） > 人工智能/计算机 > 自动化机器人 规划：本科读完考研，瞄准985/211算法、芯片实验室，进入大厂、半导体龙头。 2. 理科中等分数，追求稳定就业、本科直接工作 电气、新能源、网络安全、智能医学工程、软件工程、智能制造； 避开二本纯AI、普通计算机，优先带行业落地的交叉专业。 3. 物理偏弱、擅长文字记忆（历史类/文科） 首选复合路线： 法学（数字合规）、应用心理学、师范类、汉语言（新媒体AI内容）、金融科技、英语+跨境商务； 避雷：纯行政管理、纯普通会计、纯翻译。 4. 追求终身稳定、体制内兜底（文理通用） 医学临床/护理、师范、电气电网、网络安全、土木水利、农林、法学（考公法检）； 央企、事业单位、医院编制，AI很难冲击体制刚需岗位。 五、填报3条黄金原则（避开四年白读） 1. 拒绝单一工具型专业，优先交叉复合 纯英语、纯会计、纯计算机（无行业结合）竞争力持续下滑；带「智能、数字、大数据、智慧、医学工程、金融科技」的交叉专业是时代主流。 2. 区分「造AI」和「用AI」，匹配自身能力 擅长数理、能长期深造→造AI（芯片、算法、大模型）； 擅长沟通、文字、共情、实操→用AI（法律、教育、医疗、内容、智能制造落地）。 3. 专业+终身能力配套，抵消AI冲击 无论选什么专业，大学必须掌握两项通用能力： ① AI工具使用：提示词、数据分析、AI自动化流程； ② 不可替代软实力：深度沟通、复杂决策、原创创意、线下实操、行业深度经验。 六、补充避坑提醒 1. 不要盲目跟风人工智能：普通二本师资薄弱，只教基础编程，本科只能做外包，薪资普通；名校、有芯片/实验室资源才值得冲。 2. 不要否定文科：未来AI企业大量招聘文科背景做产品、合规、内容、用户心理，纯技术人才不懂人文逻辑，存在明显短板。 3. 长线专业优于短期风口：医学、电气、集成电路、师范赛道周期长达二三十年，不会随AI技术迭代快速贬值；纯基础代码岗迭代快，中年危机明显。

总体感觉，豆包给的建议更实用。

说白了，在AI时代，要么做造AI的人，要么做使用AI的人。就是不能做被AI替代的人。

但令人悲观的是，很多专业，很多值业务，注定会被AI替代。

这才是百年未遇之大变局。

以前我们老说劳动力红利。现在看，劳动力红利很快就会变成劳动力负担。比如和我们隔着世界最高峰的人口大国，他们还希望靠着人口红利超越我们。

科学技术是第一生产力。

时代变了。

03

下面这段文字，也是看来的：

面对时代的变化，也应该是同样的态度。

洪水来临的时候，你要做的是，造船。

有个段子说，一个人开车到精神病院送东西，刚到医院，车胎却爆了。

他就在那儿修起了车胎，不留神，把车胎上的四个螺丝弄丢到下水道里去了。

这该怎么办呢，他烦恼的在那儿嘀咕。

一个精神病路过，看了后说：“你把剩下3个轮胎，各拔1个螺丝下来，再装到备胎上，再慢慢开到市区，找家修车的不就得了。”

这个人突然恍然大悟，便说：“你那么聪明怎么待在精神病院？”

病人说：“我是因为精神有问题，所以才待在这里，不是因为笨！”

04

越来越感觉这个世界变化的速度太快了。往往一夜之间，昨天就变成了好像很久远的过去。

人们越来越变得善于遗忘。

推荐我的播客新栏目：昨日的世界。