首批AI专业学生：理想与现实的落差

近年来，人工智能、智能医学工程等新增专业成为高考志愿填报的热门选择。然而，首批“尝鲜”的学生在入学后却发现，这些专业课程设置滞后、就业竞争力不足，不少人对当初的选择感到迷茫。

“一天不学跟不上，一年不学也就那样”

2023年考入人工智能专业的蒲公英（化名）回忆，当初受工科热门趋势影响，在未充分了解的情况下填报了该专业。入学后，他发现大一大二课程与普通工科无异，直到大二才接触机器学习等区分课，但计算机学院同样开设且要求更高。“机器学习我们不用考试，他们却要考。”

教材多使用翻译版外文书，课件几乎全英文，实验课题目过难，学生普遍依赖AI编程。“真正前沿的东西要到研究生阶段才接触。”学院保研率约三成，多数人选择考研。蒲公英认为，本科直接就业不如计算机专业，“软件工程有项目课能写进简历，人工智能似乎没考虑过本科就业。”

大三开始寻找实习时，蒲公英投递两三百份简历仅获5次真人面试。他发现，本科生难以直接从事AI岗，仍需靠传统编程能力竞争研发岗。目前他从事服务器开发实习，年薪约20万元，但未达预期。“本科学人工智能不如学计算机。”他说。

毕业两年，三份工作

2020级智能医学工程专业的余辞（化名）则是另一种尴尬。作为省内首届学生，课程是生物医学工程、大数据和算法的“拼盘”，什么都学却样样不精。毕业后，他发现企业和医院对该专业认可度低，许多HR甚至没听说过。“论硬件不如生物医学工程或电子，论软件远不如计算机科班。”

大四招聘会时，岗位数量首次少于学生人数。余辞毕业后两年内换了三份工作，最终通过自学转向前端开发。他坦言，如果重来一次，可能会选择更务实的计算机专业，而非“开盲盒”式的智能医学工程。

来源：虎嗅