考生和家長最為關注的，還是專業的就業前景。
以近幾年新增數量最多的數據科學與大數據技術專業為例，近年來大數據人才的培養，源於市場需求的驅動。清華大學經管學院2018年7月發布的《中國經濟的數字化轉型：人才與就業》報告顯示，當前我國大數據領域人才缺口高達150萬，到2025年將達到200萬。
值得注意的是，從開設學校層次和學位授予門類的差異來看，數據科學與大數據技術專業未來會形成不同的就業層次。
業內人士介紹，研究型大學一般有比較豐富的教學、科研資源，在一些前沿技術領域的研究實力也較強，並且能夠融合國外高校的教育培養方式進行專業建設。二三本高校更多是與企業聯合共建大數據專業，偏向於培養應用型人才。
同樣是數據科學與大數據技術專業，有的學校把其歸類為工學，有的歸類為理學。對此，一名高校招生辦工作人員告訴21世紀經濟報道記者，這種差異意味著該專業會有不同的建設方向，工學偏技術，注重培養工程師等類型的人才。
人工智能也面臨著龐大的產業發展需求和人才缺口。“業內的共識是人工智能人才缺口在百萬級別，目前一些企業已經給相關崗位開出了幾十萬甚至上百萬年薪。”鄧志東告訴記者。
人社部今年2月發布了15個新職業，“人工智能工程技術人員”位列其中，這等於給人工智能專業人才的就業前景做了“背書”。
“對於從事原始創新的高端人工智能人才，培養的門檻很高，因為需要有創新思維，有很深厚的數學、計算機科學技術基礎等，但如果從產品研發、工程技術的角度講，門檻則大大降低。很多目前從事這方面工作的人都是通過在線課程等自學成才，因為有免費的開源代碼框架，也就是底層的代碼，技術人員只需要在此基礎上進行調結構調參數。”鄧志東說。
在他看來，現階段我國人工智能的發展主要是面向產業應用，由市場來主導，以企業為主體。從這個角度講，需要更多的人工智能技術、工程與產業開發人員。
首批35個獲批的人工智能專業全部是工學門類，但不意味著細分方向的固定。鄧志東介紹，國內人工智能人才的培養，不僅有計算機科學技術方向，還有自動化方向、電子信息工程方向等，還有芯片等硬件方向，也可以說培養的是人工智能人才。
李碩豪認為，考生填報人工智能專業時，“要先看學校的背景和實力，看這所大學的電子信息技術、計算機等學科是否比較強，否則，相關專業比較弱的大學開設這個專業，可能培養質量會有問題”。
（來源：21世紀經濟報道） |
