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      多所高校官宣:人工智能專業停招!風頭正盛的專業,為何涼了?

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      人工智能是風口,但也要甄別高校有沒有能力去培養AI人才。
      一些普本和高職也成立人工智能學院,實在有點湊熱鬧。







      曾經被捧上天的人工智能專業,居然有高校官宣停招了!

      有的高校甚至在首次招生后的第二年,就果斷停招,這波操作直接看懵了很多考生和家長。

      前幾年,人工智能還是“高薪”“緊缺”“躺贏”的代名詞,無數考生擠破頭想報考,高校也一擁而上增設這個專業,短短7年就有621所高校跟風開設,堪稱高等教育界的“現象級爆款”。

      可誰能想到,風口來得快,退得更快,如今停招預警已至,“專業熱”背后的隱憂徹底暴露。



      一、7年新增621所,如今多所高校果斷停招

      人工智能專業的爆火,始于2018年被正式列入本科專業目錄。

      從那以后,高校就開啟了“跟風增設”模式,2018年只有35所高校開設,2019年直接飆升到180所,之后幾年雖然增速放緩,但每年都有幾十所高校新增,7年間累計達到621所,相當于全國將近一半的本科院校,都開設了人工智能專業。

      大家之所以瘋狂跟風,核心就是看中了這個專業的“風口屬性”,覺得AI是未來趨勢,學了就能拿高薪、好就業。

      可狂熱之下,隱患也在悄悄滋生,如今停招的信號已經出現。

      據報道,南方某省短短四年內,就有十多所高校新增人工智能專業,但其中兩所已經正式停招,還有一所更是在首次招生后的第二年就主動停招,足以看出這個專業的“降溫速度”有多快。

      這不是個例,隨著行業需求和培養質量的脫節,越來越多高校開始理性收縮,停招只是第一步,后續可能還會有更多高校跟進,曾經的“香餑餑”,正在逐漸褪去光環。



      二、爆火的背后:產業需求旺,但高校培養跟不上

      人工智能專業能爆火,并不是沒有道理,背后確實有強大的產業需求支撐。隨著數字經濟的發展,AI已經滲透到我們生活的方方面面,從手機語音助手到智能辦公,從自動駕駛到醫療診斷,都離不開AI技術。

      相關數據顯示,截至2025年9月,我國人工智能企業已經超過5300家,在全球占比約15%,2024年AI產業規模更是突破9000億元,同比增長24%,成為推動數字經濟高質量發展的核心支柱。

      產業的快速發展,也帶動了AI人才需求的增長。相關報告顯示,2025年前三季度,人工智能相關崗位招聘需求大幅上漲,其中算法工程師招聘同比增長54%,AI產品經理同比增速更是高達144%。

      薪資方面也十分誘人,算法工程師平均招聘月薪超過2.1萬元,AI產品經理接近2萬元,哪怕是入門級的數據標注崗位,月薪也能達到6000多。

      這樣的需求和薪資,自然讓人工智能專業成為考生和高校的“香餑餑”,也讓很多人產生了“學AI就能躺贏”的錯覺。

      但問題的關鍵的是,高校的培養速度和質量,根本跟不上產業的需求。

      很多高校開設人工智能專業,并不是因為有足夠的師資、設備和科研實力,而是出于“占坑心理”——看到國家扶持AI產業,就覺得這個專業未來會火,盲目跟風增設,卻忽略了自身的實力短板。

      沒有優質的師資,沒有先進的實驗室,課程設置陳舊,教學內容與行業脫節,培養出來的學生,自然達不到企業的用人要求,這也為后來的停招埋下了伏筆。



      三、致命矛盾:專業熱vs就業冷,一半畢業生難對口

      人工智能專業最尷尬的地方,就是“專業熱”和“就業冷”的嚴重脫節。

      表面上看,AI人才需求旺盛、薪資高昂,但實際上,本科畢業生的就業情況,遠沒有大家想象的那么好,甚至不如很多普通專業。

      相關數據顯示,2024屆人工智能專業本科畢業生中,只有55%能從事對口工作,這個比例不僅低于“智慧”“智能”等相關專業,更是遠遠低于全國本科平均水平的73%。

      更扎心的是,有32%的人工智能專業畢業生,因為“達不到專業工作要求”,無法從事對口工作,這個比例是全國本科平均水平的3倍多。

      很多畢業生吐槽,大學四年學的內容太理論、太陳舊,到了企業根本用不上,50%的畢業生都反映課程內容不實用,學完之后既做不了算法研究,也做不好應用開發,最終只能被迫轉行,從事與AI無關的工作。

      之所以出現這種情況,核心就是高校培養與企業需求的錯位。企業需要的是能解決實際問題、有實踐能力的AI人才,而很多高校的人工智能專業,只注重理論教學,缺乏實踐環節,學生畢業后既不會熟練操作AI工具,也沒有項目經驗,自然無法滿足企業的用人要求。

      久而久之,“學AI找不到好工作”的口碑傳開,報考熱度下降,高校的招生情況達不到預期,停招也就成了必然選擇。



      四、高門檻真相:本科畢業難拿高薪,深造才是出路

      很多人報考人工智能專業,都是沖著“高薪”去的,但很少有人知道,AI行業的高薪崗位,門檻高得超出想象,本科畢業生很難觸及。

      人工智能屬于高度知識密集型產業,對人才的學歷和能力要求都非常高,尤其是核心的算法崗、研發崗,幾乎都要求研究生及以上學歷,本科畢業生很難競爭過研究生。

      相關數據顯示,AI崗位中要求碩士及以上學歷的占比高達35.79%,是新經濟行業整體水平的3倍;要求博士學歷的占比也達到1.89%,是整體水平的2.5倍。而校招崗位的學歷要求更高,39%的校招AI崗位要求碩士及以上,6%要求博士,這也就意味著,本科畢業生想進入AI核心崗位,難度極大。

      現實中,很多本科人工智能專業的畢業生,要么被迫轉行,要么只能從事數據標注、AI訓練等入門級崗位,薪資遠沒有傳說中那么高,甚至不如一些傳統專業的畢業生。

      而那些能拿到高薪的AI人才,大多是研究生及以上學歷,或者有豐富的項目經驗,本科畢業生想靠這個專業“躺贏”,幾乎是不可能的。這也提醒大家,報考人工智能專業,不能只看表面的高薪,還要考慮自身的學歷規劃,否則很容易陷入“畢業即失業”的困境。



      五、高校跟風的教訓:急功近利,終會自食惡果

      人工智能專業的停招潮,其實也給所有高校敲響了警鐘,暴露了當前高校專業設置中存在的急功近利問題。

      很多高校開設新專業,不是基于自身優勢和市場需求,而是盲目跟風,看到哪個專業熱門就上哪個,缺乏長遠規劃,也不考慮自身的師資、設備等條件,奉行“沒有條件,創造條件也要上”的原則。

      這種急功近利的做法,最終只會害了學生,也害了自己。

      21世紀初,管理學、會計、計算機等專業也曾遍地開花,跟風開設的高校不計其數,但僅僅五六年后,這些專業的畢業生就出現“積壓”,就業難度大幅增加,很多高校不得不收縮招生、甚至停招,重蹈了“一窩蜂開設、一窩蜂撤銷”的覆轍。

      真正理性的高校,應該結合自身的定位和優勢,全面分析市場需求,從長遠角度規劃專業設置,至少考慮五年后的市場變化,而不是盲目跟風、急功近利。

      只有這樣,才能培養出符合社會需求的人才,也才能避免專業開設后又快速停招的尷尬,實現高校和學生的雙贏。



      六、報考建議:避開3個坑,理性選擇不踩雷

      面對人工智能專業的停招潮,未來想報考的考生,一定要理性看待,避開以下3個坑,才能做出正確的選擇。

      首先,避開“盲目跟風”的坑,不迷信“風口專業”。不要因為人工智能是熱門,就不管自身情況盲目報考,要結合自己的興趣、

      數學基礎和邏輯思維,判斷自己是否適合學AI。

      如果不適合,哪怕專業再熱門,也很難學好,不如選擇更適合自己的專業。

      其次,避開“普通高校”的坑,優先選擇有實力的院校。

      如果確實想報考人工智能專業,一定要優先選擇頂尖高校、雙一流高校,或者有計算機、電子信息等相關優勢學科的高校,這些高校的培養質量有保障,能讓你真正學到有用的知識和技能,畢業后也更容易找到對口工作。那些沒有實力、盲目跟風開設AI專業的普通高校,盡量不要選,避免成為“炮灰”。

      最后,做好“深造規劃”,不要指望本科畢業就能拿高薪。

      如果想在AI行業長期發展,一定要做好讀研、讀博的準備,只有提升自己的學歷,積累足夠的項目經驗,才能進入核心崗位,拿到高薪。如果不想深造,又想從事AI相關工作,可以考慮“AI+”相關專業,比如智能工程、數據科學等,這些專業的就業面更廣,本科畢業生也更容易找到對口工作。



      前幾年,土木、會計、計算機也曾是熱門專業,如今有的已經淪為“冷門”,有的面臨就業難的問題;人工智能專業從爆火到停招,也只用了短短幾年時間,足以看出風口的不確定性。

      對于考生來說,報考專業時,不要盲目追逐風口,更不要迷信“熱門專業=好就業”,關鍵是要選擇適合自己、有發展潛力、能提升自身能力的專業。

      無論是AI專業,還是其他專業,只要你能深耕下去,提升自己的核心競爭力,積累實踐經驗,未來就能在就業市場上站穩腳跟。



      對于高校來說,也應該理性看待熱門專業,摒棄急功近利的心態,結合自身優勢設置專業,注重人才培養質量,才能避免專業“曇花一現”,真正為社會培養出有用的人才。

      畢竟,教育的本質不是跟風追熱點,而是培養能適應時代發展、有核心能力的人,這才是高等教育的核心價值所在。

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