未来职业趋势：自动化与人工智能领域就业方向及前景分析

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今年就业季，“人工智能”是热门。打开求职软件评论区，“人工智能方向的就业机会主要集中在哪些岗位”“我是文科生，‘上船’人工智能，有机会吗”……类似问题吸引很多关注。

伴随人工智能产业发展，企业人才需求更加旺盛：算法架构师、硬件工程师、数据分析师……岗位细分，体现着行业对人才的多元期待。多个高校在新兴前沿领域扩大招生，是对产业快速发展的积极回应。

热度高，更需要多一些冷思考。

从人才培养的角度看，高校应紧盯经济社会发展趋势，跟上节奏、抢占先机；但也应因地制宜设专业、定规模，将行业场景融入教学环节，切不可盲目跟风头、抢热度。

于求职学生而言，全方位提升能力才能“拿票上船”。打牢基本功的同时提升实践能力，结合行业需求挖掘自身优势，就更容易在竞争中获得机会、脱颖而出。

对用人企业来说，把竞得人才作为起点，将人才与研发生产流程精准匹配，完善人才培养机制，创新发展方能更上台阶。

面对人工智能热潮，多一些冷静的思考，才能多一分成长的从容。总之，进一步形成人才辈出、人尽其才、才尽其用的生动局面，人工智能产业发展前景可期。

人工智能火了！哪些院校有此专业？综合实力怎样？就业前景如何

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中国人工智能专业院校全景剖析：实力与前景洞察

随着科技浪潮的奔涌，人工智能成为时代焦点，引发广泛关注。众多学子渴望投身这一前沿领域，探寻国内开设人工智能专业的院校、院校实力以及未来就业前景。

2019年，全国首批35所高校获批设立人工智能专业，截至2024年，已有530多所高校开设此专业 ，形成层次丰富、各具特色的人才培养格局。

在众多院校中，顶尖高校凭借深厚学术积淀与强大科研实力，在人工智能领域一马当先。清华大学人工智能学科实力雄厚，有张钹院士、戴海琼院士、胡事民院士等大师坐镇，在CS Rankings AI单科排名、中国人工智能学会优秀博士论文数量等指标表现优异，学科评估常名列前茅，堪称行业标杆。南京大学2018年在C9高校中率先成立人工智能学院，发布全国首份《人工智能专业人才培养方案》 。

在CS rankings 、中国人工智能学会优秀博士论文等指标优势明显，拥有“计算机软件新技术全国重点实验室”等科研机构，科研教学双向发展，处于顶尖水平。上海交通大学作为传统信息类强校，2019年获批新增人工智能专业并招生，在“新一代机器学习”“深度学习与计算机视觉”等方向特色鲜明 ，其“人工智能教育部重点实验室”大力发展特色技术方向，推动学科进步。

除顶尖高校外，一些专业特色院校也在人工智能领域崭露头角。西安电子科技大学和电子科技大学，虽综合排名不及部分顶尖高校，但在电子信息领域底蕴深厚。西安电子科技大学在人工智能专业排名中常位居前列，在智能感知、模式识别等方向成果突出；电子科技大学在人工智能芯片、智能信息处理等方面优势明显，为行业输送大量专业人才。

人工智能专业就业前景十分广阔。从市场需求看，中国互联网络信息中心发布报告显示，我国人工智能相关企业超4500家，核心产业规模接近6000亿元人民币 ，产业链覆盖上下游关键环节，各行业对人工智能人才求贤若渴。智联招聘数据表明，2024年第二季度人工智能行业平均招聘月薪达13594元 ，算法、机器视觉等方面的工程师和技术岗薪酬更高，微软AI软件工程师平均年薪高达377611美元（约合276.9万元人民币） ，足见行业高薪吸引力。

就业方向上，毕业生可在互联网公司从事算法设计、数据分析等工作，参与智能推荐系统、搜索引擎优化等项目开发；金融机构中，人工智能用于风险评估、量化交易，毕业生可担任相关岗位；科研机构和高校为有志学术研究的学生提供平台，从事基础研究与技术创新；制造业向智能化转型，需要毕业生参与智能工厂设计、智能设备研发 。医疗、教育、交通等领域也积极引入人工智能技术，为毕业生提供丰富岗位选择。

选择人工智能专业的学生，在校期间要扎实掌握数学、统计学、计算机编程等基础知识，深入学习机器学习、深度学习、自然语言处理等核心技术 ，积极参加科研项目与实践活动，提升解决实际问题的能力。同时，关注行业动态与前沿技术，保持终身学习态度，才能在快速发展的人工智能领域站稳脚跟，成为行业急需的复合型人才，拥抱充满机遇的未来 。

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人工智能对就业市场影响几何

文 | 李晓龙

数据要素与数据训练式人工智能的发展正在深刻驱动劳动力市场变革。应主动顺应技术变革趋势，加快完善制度保障和技能培训体系，实现劳动力市场的平稳有序转型。

当前，数据作为新型生产要素，已成为数字经济时代的“石油资源”。《数字中国发展报告》显示，我国数据产量已达8.1ZB，位居全球前列。海量数据的积累孕育了DeepSeek等具有国际影响力的开源大模型，更催生了以深度学习、大语言模型为代表的“数据训练式人工智能”。与以往以自动化设备为主的“反应机器式人工智能”不同，数据训练式人工智能更强调数据驱动下的自主学习与复杂任务处理能力，其强大的生产力和创造力在各行各业展现出巨大潜力。

这种技术演进对劳动力市场产生了双重影响：一方面，数据训练式人工智能在创意生成、策略分析等领域的良好表现，可能进一步挤压中高端岗位；另一方面，技术扩散催生的新产业、新业态，又将创造大量高技能岗位。例如，生成式人工智能推动内容创作产业规模扩张，带动数据标注、模型优化等产业链就业需求；智能驾驶技术发展刺激传感器研发、交通系统运维等人才需求。这种“替代—创造”并存的效应，使我国“就业难”“招工难”并存的结构性就业矛盾更趋复杂。

数据要素与数据训练式人工智能的发展正在深刻驱动劳动力市场变革。把握这一历史机遇，必须主动顺应技术变革趋势，加快完善制度保障和技能培训体系，实现劳动力市场的平稳转型，为经济高质量发展奠定坚实基础。政府需要发挥战略引领作用，充分利用数据训练式人工智能的生产模式，推动劳动力市场有序转型。

在供给侧方面，应推动教育体系升级，尤其是将数字化技能纳入基础教育，并在职业教育和高等教育中增设与数字化转型和人工智能相关的课程，形成“人工智能+X”复合型专业。同时，推动“双导师制”联合培养机制，定向培养高技能人才。还需加快数据要素市场建设，建立数据产权交易平台，推动数据开放，降低数据获取成本，制定数据质量标准，提升数据准确性和有效性。

在需求侧方面，加大对企业技术转型的支持，尤其是在算力基础设施领域提供政策补贴，鼓励建设绿色数据中心和智能计算中心，降低算力成本。支持制造业、农业和服务业等领域的数据训练式人工智能应用示范项目，建立“AI转型诊断”制度，评估企业自动化潜力并制定岗位重构方案。同时，推动企业间共享员工，优化劳动力配置，特别是为新岗位提供灵活转岗机会。

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