总看到有人后悔，高考没选AI相关的专业，仿佛自己完美错过了这个时代最大的风口。那这些拿到新时代的船票的人，现在到底咋样了？差评君和几位来自不同高校、还在学AI的本、硕、博学生聊了聊。出乎意料的是，在这座被外界无限拔高的象牙塔里，并没有那么多成竹在胸的时代弄潮儿。
首先，学校的培养计划根本没跟上趟儿。很多学校的AI专业，是从信息学院或计算机学院拆分出来的，培养方案还在过渡期。有的偏电子通信，有的还在用老计科的底子。李墨同学来自安徽的一所985，他吐槽说，他们这届正好赶上AI专业从信院独立出来的第一年，培养方案还没改完，要必修通信专业的《信号与系统》，但不用修计算机必备的《编译原理》和《操作系统》。 一位自称“末9AI”的同学说，他们的培养计划一直在以C++为主，这导致他们“学”和“做”很割裂，日常用Python做项目，而课程作业和考试强制C++编写，而这也是因为沿用了隔壁计算机专业的培养计划。 在调查中，差评君得知，有关AI编程的课，确实还没有学校开设，大家都在坚守古法编程。不止一位同学提到，学校教的知识和技术栈有些已经过时了，老师的作用就是带你推开了这个领域的大门，更深层次的还得自己去探索。 差评君觉得合理，哥们都毕业那么多年了，学校版本更新还是那么慢，那我就放心了。直到来自浙江某211的pony告诉我，“老师又不写代码，都是我们写。”我突然就看懂了，学生才是最好的Agent。 老师们对AI的态度，也算比较割裂。问题在于，没人能引领学生形成一套自己的判断系统，什么场景下该用AI，什么场景下必须自己硬啃，怎么用才不会把基本功废掉，全靠学生自己摸索。 在问到课堂情况时，来自上海某985的小雪同学说到，“大家现在都不怎么听老师讲，全在埋头学，行业需要的跟学校教的确实有差距。”而因为AI的使用越来越便捷，在课程作业部分，大家的AI使用率已经非常高了。“现在写课设基本AI参与率是全程，没有不使用的。”来自上海的博士生周凯告诉我们。 有意思的是，每个人在谈及“用AI非常方便”的时候，都会带一个"但是"，没有人觉得自己已经完全驾驭了AI。周凯说，“因为跟AI聊多了会发现自己变笨。AI给你的总结看着挺好，但错的地方你根本看不出来，反而比自己做更慢。许多大牛敢放心用AI，是因为他们本来就知道什么是对的什么是错的。” 但前面聊的这些，不管是摸索出了心得的，还是踩了坑的，至少都是有余力去思考的人。更多相关专业的学生，真实状态其实是，who cares？张发财同学直言，现实太沉重了。“卷完绩点到大三下，我才发现科研经历不会自己长出来。” 就拿2026最有代表性的产品OpenClaw来说，AI相关的学生们，大都反应平淡。“感觉赚不回来token的钱。”张秋同学说。差评君总结了下两种声音，一种是看见了本质，“龙虾本质路边一条”，还有一种是压力，每个人都有更紧迫的事。 由此，我们可以总结 AI 圈的现状了：老登们忙着指挥别人拥抱AI，小登们忙着未来可期没空玩AI，中登们在边玩AI边喊“未来已来”。剩下的，就是被迫接受AI熏陶的普通人了。最后，聊起以后要不要继续干这行、具体干什么方向，大多数人都说两眼一抹黑。 不过，周凯还是提出了自己的见解。"AI正在把所有人的工程能力拉到同一条起跑线上——如果Code Agent让每个人都能写代码了，那你比别人的优势到底在哪？"他最近开始有意识地学表达能力，因为他觉得在这个时代，把一件事描述清楚最值钱。但更多人表现出的还是迷茫，迷茫眼前的课业、面试和八股文，迷茫飞速席卷的AI浪潮。
首先，学校的培养计划根本没跟上趟儿。很多学校的AI专业，是从信息学院或计算机学院拆分出来的，培养方案还在过渡期。有的偏电子通信，有的还在用老计科的底子。李墨同学来自安徽的一所985，他吐槽说，他们这届正好赶上AI专业从信院独立出来的第一年，培养方案还没改完，要必修通信专业的《信号与系统》，但不用修计算机必备的《编译原理》和《操作系统》。 一位自称“末9AI”的同学说，他们的培养计划一直在以C++为主，这导致他们“学”和“做”很割裂，日常用Python做项目，而课程作业和考试强制C++编写，而这也是因为沿用了隔壁计算机专业的培养计划。 在调查中，差评君得知，有关AI编程的课，确实还没有学校开设，大家都在坚守古法编程。不止一位同学提到，学校教的知识和技术栈有些已经过时了，老师的作用就是带你推开了这个领域的大门，更深层次的还得自己去探索。 差评君觉得合理，哥们都毕业那么多年了，学校版本更新还是那么慢，那我就放心了。直到来自浙江某211的pony告诉我，“老师又不写代码，都是我们写。”我突然就看懂了，学生才是最好的Agent。 老师们对AI的态度，也算比较割裂。问题在于，没人能引领学生形成一套自己的判断系统，什么场景下该用AI，什么场景下必须自己硬啃，怎么用才不会把基本功废掉，全靠学生自己摸索。 在问到课堂情况时，来自上海某985的小雪同学说到，“大家现在都不怎么听老师讲，全在埋头学，行业需要的跟学校教的确实有差距。”而因为AI的使用越来越便捷，在课程作业部分，大家的AI使用率已经非常高了。“现在写课设基本AI参与率是全程，没有不使用的。”来自上海的博士生周凯告诉我们。 有意思的是，每个人在谈及“用AI非常方便”的时候，都会带一个"但是"，没有人觉得自己已经完全驾驭了AI。周凯说，“因为跟AI聊多了会发现自己变笨。AI给你的总结看着挺好，但错的地方你根本看不出来，反而比自己做更慢。许多大牛敢放心用AI，是因为他们本来就知道什么是对的什么是错的。” 但前面聊的这些，不管是摸索出了心得的，还是踩了坑的，至少都是有余力去思考的人。更多相关专业的学生，真实状态其实是，who cares？张发财同学直言，现实太沉重了。“卷完绩点到大三下，我才发现科研经历不会自己长出来。” 就拿2026最有代表性的产品OpenClaw来说，AI相关的学生们，大都反应平淡。“感觉赚不回来token的钱。”张秋同学说。差评君总结了下两种声音，一种是看见了本质，“龙虾本质路边一条”，还有一种是压力，每个人都有更紧迫的事。 由此，我们可以总结 AI 圈的现状了：老登们忙着指挥别人拥抱AI，小登们忙着未来可期没空玩AI，中登们在边玩AI边喊“未来已来”。剩下的，就是被迫接受AI熏陶的普通人了。最后，聊起以后要不要继续干这行、具体干什么方向，大多数人都说两眼一抹黑。 不过，周凯还是提出了自己的见解。"AI正在把所有人的工程能力拉到同一条起跑线上——如果Code Agent让每个人都能写代码了，那你比别人的优势到底在哪？"他最近开始有意识地学表达能力，因为他觉得在这个时代，把一件事描述清楚最值钱。但更多人表现出的还是迷茫，迷茫眼前的课业、面试和八股文，迷茫飞速席卷的AI浪潮。
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