人工智能專業成新“天坑”？多項問題仍待解決

“本科讀人工智能不如讀計算機和數學，慎選！”

“人工智能專業是新晉天坑，清北以下別沾邊。”

幾個月前，重慶高考生陳鵬想報考浙江某“雙非”高校的人工智能專業，但他發在社交媒體上的求助帖收到的多是勸退建議。許多“過來人”表示，人工智能專業剛興起，自帶熱點和營銷屬性，高校培養質量參差不齊。如果不打定主意讀博深造，很可能本科畢業即失業，更別提“百萬年薪”了。

自2018年國內首批35所高校開設以來，人工智能專業開始扎堆出現。2019年，有179所高校成功申報，2020年有130所。今年3月，教育部公佈了新一批38所高校備案人工智能本科專業名單，它們將於2024年秋季開始招生。截至目前，國內超過500所高校獲批開設人工智能專業。除了頂尖名校外，這些學校中不乏“雙非”、專科類院校。

今年8月，教育部高教司組織的人工智能領域“101計劃”工作推進會在北京召開。會議成立了人工智能領域“101計劃”建設委員會，“101計劃”首批確定了15門人工智能主幹核心課程、10門核心課程拓展、2門綜合實驗課程，旨在推廣優秀的人工智能本科專業培養方案，提升拔尖創新人才培養質量。

一面是高校人工智能專業熱，一面是學生培養中面臨的諸多問題，人工智能專業的下一步怎麼走？多位受訪專家表示，人工智能專業學什麼、怎麼教、培養什麼人才，這些問題仍有待回答。

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深受學生追捧

高校的人工智能熱是顯而易見的。

2022年，徐俐入學浙江某“雙非”一本院校，報考專業是計算機科學與技術。彼時，她所在的學院還叫計算機與控制工程學院。僅僅一年後，學院與相鄰的數據科學學院合併，成為了現在的計算機與大數據學院。就在這一年，徐俐所在學校的人工智能本科專業獲批了。

徐俐告訴《中國新聞週刊》，入學時，學院內除了數據科學與大數據技術專業的學生，包括自己在內的其他學生都經由計算機專業大類招生，到大二才細分專業方向。大二時，人工智能專業開設，周圍同學一擁而上報名。徐俐腦子一熱，覺得人工智能是新興專業，且聽上去很有前途，於是也“隨大流”，成為該校人工智能本科專業的首屆學生。

對一些非計算機專業的學生而言，想要全身心追趕AI，就得轉專業。李維是江西某“雙非”一本院校2020級的本科生，大一入學時，他的專業是金屬材料工程。大二時由於年級排名靠前，且參加過全國大學生數學建模競賽，接觸過人工智能算法，因此順利申請轉到了電子信息工程專業，選擇了人工智能方向。

浙江大學計算機科學與技術學院，吳飛在實驗室指導研究生。受訪者提供

2020年，李維所在學校開始開設人工智能本科專業，但是二本招生。他轉專業時，電子信息工程專業的轉入名額為10人。等到他今年畢業時，該專業的轉入名額增長到了20人，規模增加了近一倍，絕大多數學生轉入是因為人工智能方向。

陳鵬最終還是選擇了他心儀學校的人工智能專業。他坦言，其中難免有趕潮流的成分。另一個重要原因是，他的高考分數正好卡在該校人工智能專業往年的調檔線上，而這一分數線比該校計算機專業的調檔線高了近10分，“分數不用就浪費了”。

吳飛是浙江大學計算機科學與技術學院教授，也是該校人工智能研究所所長。他注意到，近兩年許多頂尖高校的人工智能專業在浙江省的收分都已經超過了傳統計算機專業。原因很簡單。吳飛向《中國新聞週刊》分析，目前的共識是，人類正在邁入智能社會時代，而 “無AI不智能”。以ChatGPT為代表的大語言模型展現出與人類相仿的語言交互能力。面對一個“不會AI就被淘汰”的未來，學生的“本領焦慮”是自然的。更多學力強勁的學生湧向人工智能專業，分數也水漲船高。

求學熱度的背後，是國家對人工智能的高度重視。2017年，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，明確了到2030年的人工智能發展“三步走”戰略佈局。2021年，國家“十四五”規劃將人工智能列入八大前沿領域的首位。各地也在圍繞重點行業的智能化應用進行佈局。

2022年，教育部發布《研究生教育學科專業目錄》，智能科學與技術正式成為交叉學科門類中的一級學科。目前，人工智能尚未被列為一級學科，列在電子信息專業目錄下，與智能科學與技術專業多有重疊。多位受訪專家表示，這只是暫時的，未來二者有整合的可能性。清華大學計算機科學與技術系副教授劉知遠對《中國新聞週刊》稱，此前，軟件工程、網絡空間安全等專業已從計算機專業中分離出來，成為一級學科，人工智能專業成為一級學科“只是時間早晚的問題”。這在課題申報上可見一斑。2018年，國家自然科學基金委為人工智能專業設立了獨立的申報方向，擁有一級申請代碼，下設10個二級代碼，包含不同研究分支。

專業尚未完全“獨立”，這給許多學生一種“不知道在學什麼”的感覺。徐俐談起自己的專業，有些後悔。學了一年她才發現，人工智能、信息安全、物聯網大數據等專業的學生，學的東西基本一樣，涵蓋了計算機基礎課程，以及少量的機器學習、深度學習等人工智能進階課程。人工智能專業的大部分課程是從自動化、計算機、電氣專業的課程拼湊而來，有些連課程名稱都沒有變。作為首屆學生，徐俐覺得自己“被敷衍了”。

2024年7月，西南大學人工智能本科暑期課程，學生正聆聽外教講授信號處理概論課程。受訪者提供

《中國新聞週刊》搜索多所二、三本院校的培養方案發現，其新開設的人工智能專業的培養方案與原有的計算機、電子信息、數據科學等專業極其雷同，多數僅有一兩門課程的區別。

“計算機專業涉及面更廣泛，經典領域包括體系架構、圖形繪製等，它並非模擬人的智能，而是對現實世界場景的呈現和刻畫。人工智能則要求模擬人的行為。雖然二者有區別，但沒有必要劃分得非常清晰。”吳飛説，人工智能本就是計算機的一種終極應用形態，與計算機專業本就關聯密切。

學校定位不同，人工智能專業的培養目標也不同。吳飛將“雙一流”高校的培養目標形容為“勇闖無人區”，也就是培養一流科技創新人才。而有些高校會以某一領域的應用或者技術革新為導向，在已有學院開設人工智能專業。吳飛認為，學生會用自己的表現給專業“投票”。如果學生反饋不佳、出路受限，專業會自然消亡。互聯網出現後，網絡專業也經歷了類似的歷程。

然而，人工智能專業“學什麼”不是一個可以敷衍的問題。500多所高校，是否需要一個培養方案的通解？

培養方案五花八門

“壓力太大了。”徐俐嘆息。

由於控制工程是其所在學校的傳統優勢專業，人工智能專業的培養方案也被染上了“控制”色彩。大二學年，她需要完成數字電子、模擬電子、自動控制等傳統的控制工程專業課程，每週都被不同實驗佔去大量時間。作為人工智能專業學生，她以後想走算法工程、開發的路線，卻無暇學習軟件知識。她的困惑是，兼顧專業課的同時，又要把軟件學到科班狀態，否則很難有出路，這樣的培養方案真的合理嗎？

趙燕有着完全不同的體驗。她是四川某“雙一流”高校的2020級人工智能本科專業的學生，也是該專業的首屆學生。她大學四年幾乎只學算法，例如機器學習、圖像處理與分析、計算機視覺、自然語言處理等，硬件課程根本沒學過。

“想要在人工智能領域有所突破，軟硬都要抓。”西南大學人工智能學院副院長陳楓教過信息論、機器學習、計算機視覺等本科課程。他告訴《中國新聞週刊》，學校早在1993年就成立了人工智能研究所，2018年設立了人工智能學院。2022年人工智能本科專業正式招生前，學校電子信息、數據科學與大數據技術等專業與人工智能在專業課程上多有交叉。除了計算機經典基礎課程和人工智能算法課程外，學院也提供機器人控制、模擬電子技術等課程，力求將算法應用到實際，軟硬結合。

培養方案也是動態變化的。陳楓表示，學校在課程設置方面會更多考慮行業應用，根據實際情況對培養方案、教學大綱進行修改，參與者除了專家學者外，還有行業知名企業的高級工程師。從2019年人工智能專業正式獲批以來，培養方案已進行過幾次大修，減少了總課時，增加了實踐課程佔比。

南京航空航天大學“天宮杯”研究生創新實驗競賽期間，參賽學生演示“無源助力外骨骼機器人”（左圖）、“基於可穿戴傳感器的面部肌肉康復訓練和評估系統”（右圖）。攝影/本刊記者 泱波

清華大學交叉信息研究院於2022年發佈公告，合併該院院長姚期智開設的計算機科學實驗班（即“姚班”）、人工智能班（即“智班”）與量子信息班，此後統稱計算機科學實驗班。劉知遠稱，合併後的班級，在大一、大二階段基本上都沿用“姚班”的計算機核心課程。雖然清華大學於今年4月成立了人工智能學院，但目前學院只招收人工智能方向的研究生。“本科階段需要打好寬厚的學科基礎，因為你不知道創新會發生在哪個領域裏，交叉學科尤其如此。”劉知遠説。

為了提升國內計算機領域的基礎科研創新能力，2021年底，教育部計算機領域本科教育教學改革試點工作計劃（即“101計劃”）正式啓動，意在建設《人工智能引論》《軟件工程》等12門一流核心課程。所有核心課程由計算機本科專業拔尖的33所高校自行申報，最終確定對應的負責高校。吳飛是《人工智能引論》課程的負責人。他指出，全國500多所高校的人工智能本科專業，每一門課程大綱都不同，培養出的學生質量也參差不齊，因此急需國家級別的教學大綱來統一授課內容，也就是所謂的“通解”。

建設《人工智能引論》核心課程時，吳飛和團隊參考了美國計算機學會等學術組織制定的培養體系。從1962年美國普渡大學設立世界上第一個計算機本科專業以來，美國計算機學會每隔10年更新一次培養體系，人工智能在其中從未缺位，一直是核心課程。團隊還結合新一代人工智能特點，廣泛蒐集專家意見，最終形成了10個模塊、63個知識點的課程體系，從基礎理論、技術手段到系統構成，再到應用和倫理，逐層擴展。

陳楓將專業的學習脈絡看作一條線，而機器學習、深度學習等相關課程內容就像一個個小珍珠，如果學生沒有從頭將其完全理解，就很難將珍珠製作成漂亮的工藝品。只有對每個技術環節有足夠的掌握，實踐中才能自然而然地意識到，哪一塊知識能夠更好地解決問題，最後串的項鍊有多美，取決於真正學懂、理解、應用了幾顆珍珠。

目前，計算機領域“101計劃”的12門課程已全部建設完畢，吳飛團隊編寫的核心教材《人工智能引論》也於今年6月出版，正式投入使用，填補了此前人工智能系統性入門教材的空白。但吳飛指出，並非所有高校都要按照該教材授課。此外，所謂“通解”規範的是“學什麼”，至於“怎麼教”的問題，高校有自己選擇的權利，教師可以根據現有教材和自己的理解，自行編寫講義。

正如同引論的拋磚引玉，“通解”只邁出了規範化培養的第一步。吳飛強調，目前人工智能本科專業的其他課程尚未統一，仍在摸索和建設中。這有待前述人工智能領域“101計劃”來完成。

教師“現學現賣”

“高校對‘怎麼教’的答法可謂是五花八門。”孟宇對《中國新聞週刊》説。

孟宇本科畢業於某“雙一流”高校信息工程專業，之後前往澳大利亞學習計算機視覺，博士畢業後回國，在福建某“雙非”一本院校信息學院任教至今，教計算機視覺理論。計算機視覺是人工智能的一個應用領域。他坦言，只有排名最靠前的幾所計算機頂尖強校，才有配套師資和優秀學生的學力支撐人工智能本科專業的學習，學生報考時應慎重選擇。

在他看來，人工智能專業的核心還是計算機和數學，對一般學生而言，在大學四年學好其中之一已非常不易，而學好人工智能，需要超出一般工科專業學生的數學基礎，還要經歷計算機工程、人工智能算法、應用場景等領域的反覆訓練。想要在本科完成以上訓練非常困難，每個環節都容易淺嘗輒止，弄成四不像，這也是大部分人工智能專業學生迷茫的原因。

南京航空航天大學“天宮杯”研究生創新實驗競賽期間，參賽學生演示“多關節連續體機器人”功能。攝影/本刊記者 泱波

迷茫是李維本科時期的常態。大三開設的機器學習屬於討論性質的課程，沒有實操，李維覺得毫無獲得感。他發現，培養方案裏沒有專門講授編程語言Python的課，僅在機器學習課程裏用一節課講了一點基礎知識。如果沒有編程知識，後續開設的深度學習、自然語言處理等課程將會越來越難。於是，他從大三開始自學Python。“還好機器學習等領域的知識開源程度高。網上有很多名牌大學教授的公開課，比學院課程強多了。”李維説。

多位學生向《中國新聞週刊》表示，教師水平低是限制課堂獲得感的重要因素。徐俐稱，由於人工智能專業課的老師基本是計算機專業兼任的，很多沒有受過人工智能專業訓練，他們隔三岔五就需要去北京等地的高校進行培訓，“學會了就回來教，學不會就直接在課上播放教學視頻，讓學生自學”。

ChatGPT火了之後，孟宇被學院要求在課程中加入相關內容。他在讀研期間接觸過生成式模型的知識，但不多，和計算機視覺是兩個方向。雖然他能弄懂基本原理，但對於講授沒有底氣，就像“中學老師教高數”，不是老師自己完全沒學過高數知識，而是無法在剛理解完一個新東西后，就立刻知道怎麼傳授。“後者需要一個長期消化的過程。”孟宇説。

人工智能領域日新月異，教師“現學現賣”是常見現象。陳楓舉例稱，2010年左右，深度學習掀起的一波人工智能浪潮來臨後，語音識別、人臉識別迅速佔領各大手機應用。但這種層次的識別還無法支撐複雜的語義理解，比如導航可以理解“去中關村”，但不能理解“去一家北京最值得去的餐館”。後者在2022年ChatGPT興起後，成為現實。這意味着，相比學生，人工智能專業對老師的挑戰更大。

2022年科技創新迎冬奧冰壺人機對抗表演賽期間，由哈爾濱工業大學自主研發的智能冰壺機器人與專業冰壺運動員同場競技。攝影/本刊記者 姜輝

由於大模型很快成為國內外人工智能人才培養的重中之重，高校教師也在不斷調整課程內容。劉知遠在清華計算機系講授自然語言處理課程，這是一門面向計算機系研究生開設的英文課程。ChatGPT方一興起，劉知遠就開始將整門課的授課內容向大模型傾斜。他指出，培養方案中的專業核心課程相對穩定，但前沿動態需要快速反映到課程內容中。

除了教師自身精進之外，師資來源的視野也應打開。西南大學人工智能學院在引進國家級人才、青年教師的同時，也引進了具有產業經驗的雙師型教師，更好面向產業應用，培養學生實踐能力。

既然人工智能需要軟硬結合，學院為學生提供的實踐平台也至關重要。劉知遠所在計算機繫有一門經典的必修課程，叫計算機組成原理，課程大作業要求“奮鬥20天，造台計算機”。這門課有個專門的實驗台，供學生親手製造計算機。浙江大學今年發佈了新一代“智海平台”，吳飛介紹，這是一個實踐平台，面向各類人工智能學習場景，包含許多開源代碼和開放案例，能讓學生獨立實現場景編程。

同樣是實踐，換一所學校也許就會變成花拳繡腿。李維參加全國大學生數學模型競賽時，做過簡單的花卉、貓狗、人臉識別，負責帶隊的老師講原理很含糊，説“跑通代碼就行”。

就業遠低於預期

李維大四時沒有參加校招，直接選擇考研。往屆學生告訴他，人工智能相關崗位只招碩士以上的畢業生，對“雙非”本科生“看都不會看一眼”。同專業的同學找工作雖然比較順利，但崗位和AI沒有太大關係。許多在省內就業的同學，月薪只有5000—7000元，遠遠低於李維的預期。

李維今年考研上岸，將前往湖北某“雙一流”高校讀電子信息專碩。他回憶，複試時由於自學人工智能算法和參賽經歷，給面試官留下了不錯的印象。專碩後，李維不想再深造，希望找到算法工程師的工作，因為聽説薪資很高，在他老家安徽，碩士畢業的最低年薪是40萬元。

去年11月，求職招聘平台脈脈發佈的《2023人工智能人才洞察報告》顯示，2023年1—8月，人工智能行業的人才供需比為0.39，相當於5個崗位競爭2個人才，算法類人才需求最大。而求職招聘平台獵聘數據顯示，今年一季度，大模型算法崗位人才供需比僅為0.17，相當於6個崗位爭奪1個人才。

在劉知遠看來，人工智能未來一定會引發各行各業的智能化轉型，因此會有非常大的人工智能人才缺口。從國家層面來看，設置人工智能專業是必要的，人工智能與計算機類似，既要有高水平創新，也需要快速實現應用的實踐型人才。

此外，大模型的加入將會拉大人才間的差距。劉知遠分析説，同等編程能力情況下，學習能力強、願意主動擁抱AI工具的人一定更具競爭力。大模型使計算機變得更聰明，這意味着高端從業者將增值，低端從業者則會貶值。

2020年9月，來自國內外高校、科技機構、企業的30支高水平水下機器人團隊，在遼寧大連市參加全國水下機器人大賽。視覺中國

一位不願具名的北京某互聯網大廠產品經理向《中國新聞週刊》表示，高薪崗位對於學歷、論文數量、實習經歷都有極高的要求，且爭搶的都是頂尖院校的研究生，是真正帶項目、出成果的崗位，屬於極少數。一般意義上的算法工程師，其工作內容很可能只是調用模型或數據包、根據項目要求調整參數，門檻低，可替代性強，這種崗位將會很快飽和。

在孟宇所熟悉的計算機視覺領域，高端人才短缺、普通工程師過剩已成為現實。雖然互聯網、生物醫藥、汽車安防等行業都會有計算機視覺崗位，但大部分本科畢業生只能算入門水平。許多畢業生的情況是，在校或者自學過機器學習、深度學習課程，讀了幾篇計算機視覺方向的文章，瞭解了一下經典模型，然後找開源代碼和數據集跑一下結果，就認為自己已經入行了。

孟宇認為，實際應用中，計算機視覺非常關注圖像底層信息，如果要真正掌握，不能越過根基直接去搭建模型。計算機視覺的提升在於不斷優化、改進模型，這方面的訓練至少在本科階段還是普遍欠缺的。

趙燕大四考研時選擇了轉向數字經濟，這是該校的傳統強勢學科。她同屆的人工智能專業同學，除了幾個繼續在高校讀研，十多個在互聯網大廠就職，大部分人選擇了直接考公，或者進入互聯網小廠工作、準備辭職考研。趙燕感到，人工智能的就業門檻還沒有下沉到普通人，“雙非”碩士也很難找到對口的工作。“下限不保，容錯率低”，是許多“過來人”對人工智能本科專業的定位。

學歷依然是硬通貨。在西南大學，人工智能專業本科生選擇深造的比例約有50％，陳楓認為這一數字還會繼續增加。吳飛也希望本科生能深挖自己感興趣的領域，目前浙江大學人工智能專業本科生的深造比例達到七成。劉知遠發現，清華大學許多計算機系的本科生大二就已開始聯繫課題組，參加科研訓練，深造意願非常強。但這不意味着本科出來不能就業。探討理論突破的整體上依然是少數，更多學生將利用人工智能解決應用領域的問題。

今年9月起，人工智能在浙江大學將成為通識課程。不久前，北京市教委也宣佈，9月起，所有市屬公辦高校將全覆蓋開設人工智能通識課。人工智能本科專業還在生髮與變革的初期。在吳飛看來，人工智能本科專業的培養目標有三個：“從0到1，提出人工智能新的理論和範式；從1到N，利用人工智能技術撬動各行各業的應用革命；從1到X，改變其他專業的研究範式，建設智能教育、智能司法、智能農業等新業態。”

吳飛認為，專業不必畫地為牢，未來人工智能將與水和電類似，成為社會必需品，掌握人工智能將成為必備能力，而非額外能力。人工智能專業的本科教育首先要解決教材問題，接下來，應着手解決師資、實訓環境以及培養手段的問題。

（文中陳鵬、徐俐、李維、趙燕、孟宇為化名）