一、人工智能专业被视为新“天坑”的表现

（一）人才培养方面-

高校资源差异大

在当今科技飞速发展的时代，人工智能成为了备受瞩目的热门领域。众多高校纷纷开设人工智能本科专业，目前已有532所院校涉足这一领域。

在这些院校中，像南京大学、中国人民大学、西安电子科技大学等85所实力强劲的院校展现出了强大的资源整合能力。这些院校选择自立门户成立人工智能学院，这一举措背后有着深远的战略考量。

他们意识到人工智能作为一个新兴的、跨学科的专业，需要独立的体系来进行人才培养。通过成立专门的学院，能够更好地整合分散在各个学科的师资力量，将计算机科学、数学、神经和认知科学等多方面的专家汇聚在一起，形成一个协同教学的团队。

同时，也能够集中教学资源，例如建立专门的实验室，配备先进的人工智能计算设备、海量的数据集以及专业的开发工具等。然而，与这些实力院校形成鲜明对比的是，更多的普通院校在人工智能专业的建设上显得力不从心。

这些普通院校往往由于自身资源的限制，只能将该专业挂靠在计算机学院、信息工程学院、大数据学院等院系。这种挂靠模式看似是一种资源共享的方式，但实际上却带来了诸多问题。

对于部分双非院校而言，师资课程方面的问题尤为突出。在师资队伍建设上，他们缺乏专门从事人工智能研究和教学的教师，导致在课程设置和教学过程中面临着诸多困境。例如，在课程体系设计的初期，学校管理层和教师们就陷入了迷茫，还在纠结到底由谁来讲课、讲什么课才合适。

由于缺乏专业的、系统的规划，课程体系设计非常不完善。只是简单地模仿其他院校，照葫芦画瓢地开设一些诸如人工智能导论、机器学习等基础课程。

这种缺乏深度和广度的课程设置，使得学生在四年的学习过程中，所学的知识显得杂乱且肤浅。他们被外界吐槽为只会数据炼丹的调参侠，这一称呼形象地反映了学生在学习过程中的尴尬境地。

他们虽然接触了很多知识领域，但每个领域都只是浅尝辄止，没有深入掌握核心技能。与计算机专业的学生相比，他们在敲代码方面缺乏足够的熟练度和创新能力；和电子专业的学生相比，在做芯片等硬件相关的工作上更是差距甚远。

这种不同层次高校在人工智能专业人才培养上的巨大差距，不仅影响了学生个人的发展，也在一定程度上制约了整个行业的人才质量提升。 -

教学存在问题

在高校的人工智能相关专业教学中，存在着人才培养错位的三个主要问题，即缺实践、教学内容过时与教学方式固化。这一现象背后有着复杂的原因。

首先，从师资队伍的角度来看，很多教师在人工智能领域的知识结构存在一定的局限性。以人工智能发展史、机器学习原理这样的理论课程为例，这些课程相对较为抽象，对于教师来说，通过书本知识就比较容易上手教课。

他们可以依据教材和自己的学术积累，较为轻松地在课堂上讲解概念、原理和算法等内容。然而，当涉及到将这些理论知识应用到实际项目中，也就是指导学生进行AI实操时，很多教师就显得力不从心了。 -

这是因为这些教师自身可能缺乏在企业或者实际项目中的实践经验，对于AI技术在现实场景中的应用缺乏足够的了解。例如，在一些高校中，部分教师可能是从传统的计算机科学或者数学专业转型而来，虽然他们在理论基础方面有一定的优势，但在面对新兴的人工智能应用场景时，就会出现知识和技能的脱节。

这就导致了在教学过程中，当学生需要进行实际的项目操作时，教师无法给予有效的指导。学生往往处于一种被半散养的状态，缺乏必要的指导和资源支持。当他们向导师请教问题时，导师由于自身的局限，常常无法给予正面的回复。

而且，实验室资源有限也是一个不可忽视的问题。实验室是学生进行实践操作、验证理论知识的重要场所，但是由于资金、设备更新等方面的原因，很多高校的实验室无法满足学生的需求。例如，实验室中的计算机设备可能配置较低，无法运行一些复杂的人工智能算法模型；数据资源也不够丰富，不能让学生接触到真实世界中的大规模数据集。

这些因素综合起来，严重影响了学生实践能力的培养，使得学生在毕业后难以迅速适应企业的实际工作需求。 ###

（二）学生学习体验方面

学习难度大且知识体系繁杂

在现代高等教育的学科体系中，人工智能专业是一个极具挑战性的学科领域。它以计算机科学为基础，同时交叉融合了神经和认知科学、数学、心理学等多学科知识，隶属于工学下的电子信息类。这种多学科交叉的特点决定了人工智能专业的学生需要具备广泛而深入的知识储备。

从数学基础的角度来看，学生要学好人工智能，必须拥有扎实的数学功底。这是因为人工智能中的算法设计、模型构建等都离不开数学的支撑。例如，在机器学习中，线性代数中的矩阵运算被广泛应用于数据表示和模型参数计算；概率论与数理统计则是理解数据分布、模型评估的关键；而优化理论则为算法的优化提供了理论依据。

学生不仅要理解这些数学知识，还要能够看懂算法公式的底层逻辑，将数学知识与人工智能的算法原理相结合。 -

除了数学，足够了解计算机并具备较强的编程能力也是必不可少的。计算机是人工智能的实现载体，学生需要掌握多种编程语言，如Python、Java等，并且要熟练运用这些语言进行算法实现、数据处理和模型开发。

在学习过程中，他们会遇到各种各样的编程挑战。例如，在编写机器学习算法时，需要处理复杂的数据结构，进行高效的算法优化，同时还要考虑代码的可读性和可维护性。

这与计算机专业的学生面临的挑战类似，但人工智能专业的学生由于其学科的特殊性，可能会遇到更多的问题。 -

在学习机器学习、自然语言处理、深度学习等核心课程时，学生的压力更是巨大。这些课程不仅理论性强，而且实践要求高。在写作业时，由于课程内容的难度较大，学生经常会遇到各种问题。他们往往不是在专业论坛上搜索答案，就是向身边的学霸“打劫”代码。

这种现象反映了课程的难度超出了很多学生的自主解决能力范围。在调试代码（debug）的过程中，问题更是层出不穷。学生可能会因为一个小错误而熬夜到凌晨，这已经成为了家常便饭。比如，可能出现代码跑完忘改目录这样看似低级但却容易被忽视的错误，或者遇到运算平台显存不足等硬件相关的报错情况。

这些细节问题反映了人工智能专业学习的复杂性和艰巨性，使得学生在学习过程中承受着巨大的心理和生理压力。

（三）就业方面

理想与现实有差距

在当今就业市场的大环境下，人工智能行业被广泛认为是一个高薪领域。智联招聘2024年第二季度《中国企业招聘薪酬报告》的数据显示，人工智能工程师以22003元的平均月薪位居企业招聘薪酬前20名职业榜首。

这一数据吸引了众多学生投身于人工智能专业的学习。然而，现实情况却并非如数据所显示的那样美好。 -

很多学生在辛苦学习了四年之后，发现自己临到毕业时，仅仅摸到了人工智能行业的冰山一角。他们在大学期间虽然学习了大量的理论知识和一些基础的实践技能，但当面对实际的就业市场时，却发现自己与理想中的高薪职位之间存在着巨大的差距。

以年薪百万的算法工程师职位为例，这一职位在很多学生心目中是人工智能领域的顶级职位，代表着高智商、高收入和无限的发展潜力。然而，要成为一名合格的算法工程师，不仅需要扎实的理论知识，还需要丰富的实践经验、创新能力以及解决复杂问题的能力。而这些能力的培养，往往不是仅仅通过大学四年的学习就能够完全实现的。 -

在实际的就业过程中，学生们发现自己所学的知识与企业的实际需求之间存在着脱节现象。企业往往更看重应聘者的实际项目经验、解决实际问题的能力以及对行业最新技术趋势的把握。而很多学生在大学期间由于教学资源的限制、实践机会的缺乏等原因，无法满足企业的这些要求。

他们虽然怀揣着对高薪职位的梦想，但在现实面前却只能接受相对普通的职位，薪资水平也远远低于自己的预期。这种理想与现实之间的巨大差距，使得很多学生对自己所学的人工智能专业产生了质疑，也进一步加剧了外界对人工智能专业是新“天坑”的看法。

二、人工智能专业并非完全是“天坑”

（一）行业发展需求仍在

国家层面早有布局** - 在当今全球科技竞争日益激烈的大背景下，人工智能已经成为了各国竞相发展的战略高地。在ChatGPT震惊世界之前，我国就已经敏锐地察觉到了人工智能的巨大潜力和发展趋势，并开始了多方面的布局。

在智能机器人领域，我国的科研团队早就在进行相关技术的研发，旨在开发出能够在工业生产、服务行业、医疗保健等多个领域应用的智能机器人。例如，在工业生产线上，智能机器人可以实现自动化的生产操作，提高生产效率和产品质量；在服务行业，智能机器人可以作为客服人员，为客户提供快速、准确的解答。 -

在虹膜识别技术方面，我国也取得了不少的研究成果。虹膜识别作为一种高精度的生物识别技术，具有唯一性、稳定性等特点，在安防、金融等领域有着广泛的应用前景。我国的科研人员不断探索虹膜识别技术的算法优化、设备研发等方面的问题，为其在实际应用中的推广奠定了基础。 -

同时，专家系统也是我国早期人工智能研究的重要方向之一。专家系统旨在模拟人类专家的知识和经验，为用户提供专业的咨询和决策支持。例如，在医疗领域，专家系统可以根据患者的症状、病史等信息，为医生提供诊断建议和治疗方案参考。 -

在人才布局方面，我国从研究生到本科生都进行了全面的规划。2018年教育部发布的《高等学校人工智能创新行动计划》就是这一布局的重要体现。这一计划的出台，表明国家层面对于人工智能领域的高度重视。

它从教育资源的投入、学科建设、人才培养等多个方面进行了规划，为人工智能专业的发展提供了坚实的政策支持和发展根基。例如，计划中提出要加强人工智能相关学科的建设，鼓励高校开设相关课程和专业，同时加大对师资队伍建设的投入，提高教师的专业素质和教学水平等。

这一系列的举措都为人工智能专业的健康发展奠定了基础，也说明了人工智能专业并非是毫无前景的“天坑”专业。

（二）高校优质资源集中推动发展

部分高校积极推动技术落地

在我国高等教育体系中，部分高校在人工智能专业的发展上发挥着引领和推动的重要作用。2024年4月和11月，教育部先后公布了两批人工智能 + 高等教育应用场景典型案例，共计50个案例，其中有43个都来自985和211高校。

这一数据充分显示了这些优质高校在人工智能专业发展上的积极态度和强大实力。 - 这些高校凭借自身丰富的教学资源、优秀的师资队伍和先进的科研设施，积极探索人工智能技术在高等教育中的应用落地。例如，在教学方法创新方面，一些高校利用人工智能技术开发了智能化的教学平台。

这些平台能够根据学生的学习进度、知识掌握情况等因素，为学生提供个性化的学习方案。学生可以通过平台上的在线课程、虚拟实验室等功能，随时随地进行学习和实践操作。 -

在科研成果转化方面，这些高校也取得了显著的成绩。他们与企业建立了紧密的合作关系，将实验室中的科研成果转化为实际的生产力。例如，某高校的人工智能研究团队开发了一种基于深度学习的图像识别算法，通过与一家安防企业合作，将该算法应用于安防监控系统中，大大提高了监控系统的准确性和效率。 -

对于在这些优质高校就读人工智能专业的学生来说，他们依然有着较好的发展前景。这些高校能够为学生提供丰富的实践机会，让学生参与到实际的科研项目和企业合作项目中。

在这个过程中，学生不仅能够提高自己的实践能力，还能够积累宝贵的项目经验和行业人脉。同时，优质高校的品牌效应也为学生在就业市场上增加了竞争力。他们在毕业后更容易进入知名企业，获得更好的职业发展机会。

这也说明，虽然人工智能专业在人才培养、学生学习体验和就业等方面存在一些问题，但在部分高校的积极推动下，仍然有着广阔的发展空间，并非完全是所谓的“天坑”专业。

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