AI专业热潮下的冷思考

人工智能专业，火爆异常！

自2018年正式纳入本科专业目录后，人工智能迅速成为高校争相开设的热门专业。从2018年的35所高校，到2019年激增至180所，随后几年虽有所波动，但整体呈快速增长趋势。截至2024年，全国已有621所高校新增该专业，约占本科院校总数的一半，成为高等教育界的“超级网红”。

这一迅猛增长的背后，是社会与产业对AI人才的强烈需求，这也成为该专业迅速走红的关键因素。

据中国信息通信研究院数据，截至2025年9月，我国人工智能企业数量已突破5300家，占全球总量约15%。2024年，我国人工智能产业规模更是超过9000亿元，同比增长24%，成为推动数字经济增长的重要引擎。

在此背景下，AI人才市场也迎来快速发展。根据智联招聘《2025年人工智能产业人才发展报告》，2025年前三季度，人工智能工程师（主要为算法工程师）岗位招聘数量同比增长13%，其中算法工程师岗位增长54%；数据标注/AI训练师增长29%，AI产品经理增长144%。

在人工智能相关岗位中，薪酬水平也颇具吸引力：三大核心岗位中，算法工程师平均月薪最高，达21439元，AI产品经理平均月薪为19459元，而数据标注/AI训练师的薪酬相对较低，平均为6479元。

部分高校已停止人工智能专业招生

在专业热度不减的同时，一些问题也逐渐暴露。《中国新闻周刊》报道指出，部分高校在缺乏充分准备的情况下，为迎合政策或招生需求，匆忙增设人工智能专业，忽视了教学资源的匹配问题。

有报道称，某南方省份四年内新增十余所高校开设人工智能专业，但已有两所高校停招该专业，其中一所甚至在首次招生后次年即停招。

“这说明人工智能专业可能已出现过热现象，同质化竞争激烈，导致部分高校招生情况与预期存在较大落差。”该省教育厅相关负责人表示。

该负责人还指出，许多高校存在“占坑心理”，看到国家战略性领域就急于布局，认为未来会有政策红利，但忽视了实际教学能力与社会需求的匹配度。

当供给端快速扩张，而培养能力与市场需求未能同步时，人工智能“专业热”与“就业冷”的矛盾开始显现。

人工智能专业，是新天坑？

针对网络上“人工智能是新天坑，清华北大以下别沾”的说法，浙江大学吴飞教授认为有一定现实基础。他指出，部分高校培养的学生能力与社会需求脱节，导致“天坑”观感。

麦可思研究数据显示，2024届人工智能专业本科毕业生中，仅55%从事与专业相关工作，低于“AI+专业”（60%）和全国本科平均水平（73%）。

同时，32%的毕业生因“能力不达标”未能从事对口工作，这一比例远高于AI+专业（20%）和全国本科平均（9%）。

此外，50%的毕业生认为课程内容“不实用或陈旧”，同样高于全国本科平均。整体来看，人工智能专业培养质量与行业需求存在明显错位。

人工智能核心岗位门槛高

网易数读此前曾指出，尽管人工智能岗位看似高薪，但实际存在两极分化现象，普通毕业生就业压力较大。

从行业属性看，人工智能属于高度知识密集型产业，对人才的综合能力要求较高，许多高薪岗位需要研究生及以上学历。

脉脉高聘人才智库数据显示，AI岗位中要求“硕士及以上”学历的占比为35.79%，是新经济行业整体（11.93%）的3倍；要求博士学历的占比为1.89%，是新经济行业整体（0.74%）的2.5倍。校招岗位对学历的要求更高，其中要求“硕士及以上”的比例达39%，博士占6%，凸显了行业对高端人才的渴求。

专业设置要避免“急功近利”

从更宏观角度看，人工智能专业面临的问题，也反映出高校专业设置中的共性挑战。

清华大学林健教授指出，专业过热往往导致学生就业困难。他以21世纪初管理学、会计、计算机等专业的大扩招为例，指出这些专业在扩招后仅用五六年时间就出现“积压”现象。

林健强调，高校在专业调整中应警惕“急功近利”与“不自量力”两种倾向。专业设置应结合长远市场需求，至少考虑五年后的发展趋势，同时结合学校自身优势与定位。

中国人民大学周光礼建议，专业调整应综合考虑专业定位、社会需求、生源评价、师资队伍、就业结果等多个维度，进行市场需求分析和成效评估。“只有基于证据的决策，才是真正理性的。但目前多数高校设置新专业仍奉行‘没有条件，创造条件也要上’的理念。”林健补充道，“如果只是跟风，永远只能跟随别人，难以成为引领者。”

在此过程中，高校还需警惕盲目开设新专业，忽视人才培养质量。否则容易造成人才供大于求，却未能真正培养出社会需要的人才，最终重蹈一些专业从“一窝蜂开设”到“一窝蜂撤销”的覆辙。

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