AI热潮下，人工智能专业学生仍在求职市场沉浮

潮新闻客户端 记者 潘璐

人工智能岗位，似乎成为了近年来招聘市场中的香饽饽。

智联招聘《2025春季职场人跳槽情况调研报告》显示，有跳槽意愿或行动的职场人中，49.2%希望未来能投身到人工智能领域。此外，各大高校也纷纷增设人工智能学院。2019年，国内有38所985、211高校，首次招收人工智能专业本科生。根据统计，目前已经有超半数的985高校，成立了人工智能学院。

3月20日，求职学生在招聘会上了解岗位信息。图源新华社

行业的如火如荼之外，不少普通高校的人工智能专业应届生却仍在求职市场沉浮。

人工智能专业，到底香吗？

普通本科生难就业

AI应用开发领域更广

“这个专业本科（学历）不好就业。”在春招季跑了一场又一场招聘会的张子轩感叹道。她就读于某双非一本院校的人工智能专业，而校园招聘会上的企业大多都是中小厂，在三四十个有计算机需求的企业里，只有三家以内的公司真正有人工智能的需求，并且最低学历门槛为硕士。

和张子轩一样，不少院校的人工智能专业学生正面临着尴尬的就业局面：“啥都学一点，但都没深入学，感觉没有方向”“数据分析和数据标注的岗位都很卷，更别说算法了”“没有实习经历很难找工作”。

作为AI应用工程师的陈思远也观察到了这个现象。从某985大学的工业工程系研究生毕业后，陈思远入职了一家制造业企业，辅助AI技术在具体项目中的落地，进行方案设计、选型和简单的专业模型训练等工作，和不少AI科技企业都有密切的业务往来。

脑技术AI循环控制机器人制造业机器人与机械臂。图源图虫网

在陈思远看来，人工智能领域所需要的人才可以分为几种类型：第一种是如Deepseek创始人梁文锋所讲述的“Top高校的应届毕业生、没毕业的博四、博五实习生，还有一些毕业才几年的年轻人”，他们的作用就是探索做出最好最强大的基础模型，不断优化模型的性能。“这类人才其实很少，基本都要求顶尖院校。”

第二类则是研究AI的应用落地和开发，在掌握人工智能的系统方法后落地到企业内。“这适用于大部分高校人工智能专业的学生，并且工程上的经验是可以通过后天努力去补充的。”陈思远说，自己也有在三本院校的朋友，因为大一或大二时已经确定了相关方向进行深耕，提升技术能力，最终入职500强企业。

在AI热潮另一面，大模型的强大正威胁着人工智能末端的数据标注员。陈思远告诉潮新闻记者，他所在的企业内，数据标注员的岗位正在减少。“大模型可以自己进行标注，甚至标注员也需要硕士生，甚至是博士生。”

人才缺口背后

业界和学界仍存在落差

千行百业都在拥抱AI的进程中。在陈思远看来，工业工程的传统解法已经被研究得差不多了，想要解决更复杂的问题，不可能离开AI去探讨。但比较缺乏人才的基层应用型岗位往往会被忽略，“大家可能更多地去争抢前端的岗位。”

“正常的全栈工程师、大模型的微调，其实都是缺的。包括数据标注，低端的甚至不需要会电脑，学会打标就行。而高端的数据标注需要对于数据逻辑的深度思考。”浙江大学计算机科学与技术学院人工智能系副主任邹宁副教授认为，行业内仍缺乏有开发能力和学习能力的人才。

《2024年中国企业智能化发展人才需求调研》结果显示，高达91.3%的受访企业面临AI人才缺乏的问题。在人才缺口背后，目前国内企业的AI落地场景并不清晰。“不少企业在落地的时候，也不知道AI可以用在什么场景下，有很大决心投入AI的企业也相对较少。”陈思远说。

图源新华社

此外，高校对于人工智能专业学生的培养和企业需求之间还存在着一定的落差。陈思远认为，AI行业发展迅速，要求教师具有丰富的横向课题积累和深入企业的经验。在软件之外，AI的培训学习也非常依赖硬件设备，而一台服务器价格动辄上百万。

“教师需要时时刻刻更新教案，学校也需要在硬件上做调试和工程化落地，这对于资源的要求是很高的。”在陈思远看来，部分学校可能并不具备这些条件。”

邹宁则认为，在当前的背景下，各大高校开设人工智能专业是大势所趋。“虽然人工智能技术飞速演进，但它对于学生基础能力要求有章可循，包括扎实的数理基础、计算机基本理论及模型推导能力、批判性思维与复杂问题拆解能力、工程实践及跨学科应用素养、自主学习能力和社会责任感都是学生去适应未来人工智能快速发展所需提升的基础能力”。

“将人工智能作为基础教育去推行是必要的，人工智能已成为新一轮产业变革的核心驱动力，人工智能专业的设立将大大促进教育资源的整合，建立起一套全新的教学体系。”邹宁同时指出，人工智能专业的学生需要在本科四年间完成通识课、专业核心课、实践与创新课程等内容学习，“本科阶段的学习更加偏重于夯实基础。”

人工智能是底座

不建议盲目报考

产业发展热度高，人才培养反而要冷思考。中国科学院自动化研究所研究员王亮表示，近年来高校人工智能专业的报考升温，但关键在于优化人才培养结构，注意质量的提升和人才的合理分布。

3月22日，在江苏无锡，工程师在调试人形机器人。 图源新华社

为应对产业要求，不少高校正加速调整人才培养模式。

“人工智能其实是底座，‘AI+X’的学科交叉会激发出它更大的能量。我们非常重视人工智能和多学科的深度交叉培养。”邹宁介绍，学科交叉、前沿技术和实践导学，是人工智能系课程设置的主要特点，旨在培养具有广泛视野的复合型人才。

此外，针对AI技术在多个领域的应用拓展，邹宁称，教研组开设了AI交叉课程模块，涵盖具身智能、自主智能、脑机智能等前沿领域，培养学生针对研究领域热点问题的解决能力。

“我其实是做交叉学科的，就是工科和AI交叉的相关研究。在学校，几乎每个专业都可以跑去做AI相关的事情，都有这部分交叉学科的内容，没有必要特意去读一个人工智能专业。但可能其他高校的情况有所不同。”陈思远提出，如果想从事人工智能的相关岗位，需要提前建立起兴趣，“对数字的敏感度、对计算机本身的热爱都很重要。”此外，可以多关注行业内的动向，在校期间尽快进入企业实习，做好清晰的职业规划。

此外，邹宁建议学生多从开源模型资源和各大高校的慕课课程中汲取信息。“同学们可以更多地去利用这些开放资源。如果你本身就具备较强的数理能力基础，在系统的学习人工智能相关知识后，在行业内扎根是很有优势的。”邹宁说。

（为保护受访者隐私，张子轩、陈思远为化名）

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