從去年開始，人工智能的熱度持續升高，已不僅僅是科技圈內人士關注的焦點，就連在《非誠勿擾》此類相親節目中，男女嘉賓也會不時聊起AI相關話題（單身的小編表示：現在相親的門檻如此之高么）。

由于人工智能在世界范圍內都變得非常火，國內很多高校開始成立人工智能學院和本科生項目，近一周時間內，正是各省考生填報志愿的高峰期，估計很多考生和家長也想報考這個“爆款專業”。

人類社會將逐步走向智能化，人工智能技術確實是未來科技發展的趨勢，報考人工智能專業是富有前瞻性的選擇。但是在報考之前，需要對人工智能的發展歷程、行業現狀、國內學科建設情況、學習難度以及未來的就業前景作一個全面深入的了解，再決定是否選擇報考，畢竟熱門專業不是適合每個人。

AI發展的三次浪潮

人工智能，英文簡稱AI，它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，是計算機科學的一個分支，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能被認為是二十一世紀三大尖端技術（基因工程、納米科學、人工智能）之一。

人工智能其實不是新興科學，它的發展經歷了三次浪潮，只不過近兩年恰逢第三次浪潮的高峰期。第一次浪潮出現在1956年—1974年，符號主義流派的專家系統占主導地位，科學家造出了一臺叫STUDENT（1964）的機器，能證明應用題；還有一臺叫做ELIZA（1966）的機器，可以實現簡單人機對話。

第二次浪潮是在20世紀80年代，統計主義流派占主導地位。卡耐基·梅隆大學為DEC公司制造出了專家系統（1980）；日本、美國再投巨資開發所謂第5代計算機（1982），當時叫人工智能計算機；出現能與人類下象棋的高度智能機器（1989）。

第三次浪潮從20世紀90年代至今，深度學習＋大數據是主流。現代AI的曙光產生在這個階段，出現了新的數學工具、新的理論和摩爾定律；1997年IBM深藍誕生，并戰勝國際象棋大師；人工智能原理應用在機器狗設計上；無人駕駛汽車等出現。

AI產業發展現狀及趨勢

據相關行業研究數據顯示，2016年我國人工智能產業規模達到95.6億元，2017年達到135.2億元，預計到2022年，我國人工智能產業規模將達到335．6億元。

出于對人工智能行業商業前景的看好，國內巨頭紛紛戰略進軍人工智能領域，百度、阿里、騰訊均在人工智能領域發力。而科大訊飛則以語音技術為核心，通過語音技術開放平臺和語音應用切入人工智能產業，也是當之無愧的行業巨頭。此外，我國人工智能領域的創業公司也是層出不窮，已有寒武紀、曠視科技、優必選、云知聲、SenseTime、中科匯聯、NEXTEV蔚來汽車等數百家公司，形成百舸爭流的大勢。

目前，我國人工智能人才缺口超過500萬人，供需比例為1：10。國內中高端人才職業發展平臺獵聘聯合GMIC北京2018大會發布的《AI人才競爭力報告》顯示，AI平均年薪約33萬，穩超互聯網人才平均年薪。從2016年三季度到2017年四季度這六個季度中，AI領域從業人員的平均年薪整體上都明顯高于互聯網行業的平均年薪，且AI平均年薪峰值比互聯網平均年薪峰值高4．79萬元。在未來很長的一段時間內，人工智能專業的優秀人才都是企業爭奪的重要資源。

國內開設AI專業的院校及學科建設情況

截至2017年12月，全國共有71所高校圍繞人工智能領域設置了86個二級學科或交叉學科。在2018年認定的首批612個“新工科”研究與實踐項目中，布局建設了57個人工智能類項目。

就高校而言，北京大學、清華大學、復旦大學、上海交通大學、南京大學、浙江大學、中國科學技術大學、哈爾濱工業大學、西安交通大學等，這些高校很早就開始研究人工智能了，師資力量、學科體系相對到位可以作為第一選擇。

近兩年也有多所高校新成立了人工智能學院或人工智能研究院，據不完全統計，2017年先后有：中國科學院大學、西安電子科技大學、蘇州大學、南寧學院；2018年先后有：湖南工業大學、上海交通大學、重慶郵電大學、南京大學、長春理工大學、哈爾濱工業大學、天津大學、南開大學、遼寧工程技術大學、杭州電子科技大學、吉林大學。

對于新開設人工智能專業的學校，這些學校是否請到了優秀的老師資源？人工智能技術迭代速度快，課程體系的設置是否合理？本科生和本科教材能否適應這種速度？是否細分了研究方向？這些都是考生和家長需要認真考察和考慮的問題。

AI的學習難度及就業前景

首先，選擇人工智能專業的學生，數學基礎要過硬，因為無論是在抽象建模還是模型算法分析設計環節，都需要依賴良好的數學基礎，而人工智能的核心領域——機器學習是計算機科學中對數學基礎要求最高的分支之一。

其次，人工智能作為一門新興的前沿學科，有著大量前置課程需要學習，很多研究生都需要在導師或者前輩的指導下進行入門。而且，其研究范疇包括自然語言處理、機器學習、神經網絡、模式識別、智能搜索等；應用領域包括機器翻譯、語言和圖像理解、自動程序設計、專家系統等。因此，相較于大學的其他專業來看，想要學好人工智能需要更多的努力和汗水。

最后，根據《AI人才競爭力報告》顯示，AI核心職能越來越青睞高學歷，博士人才需求同比增長最高，對本科學歷的需求整體呈下降趨勢。像BAT這個級別的公司的招聘要求都是碩士起步，博士優先，未來是否會降低門檻都還未知，因此，以后的畢業生極有可能面臨必須考研的選擇。

即便如此，在畢業之后，也并非就有很高的年薪，高薪是給在人工智能領域少數的優秀人才準備的，比如能在ccf－b上發論文，或者有acm金牌的人準備的。

所以說，從就業的角度來講，人工智能專業與傳統的專業不太一樣，大多數傳統的專業從低端到高端都能找到適合自己的位置。而人工智能領域不太一樣，社會上可供就業的“坑”沒有那么多，而且要求極高，有興趣的人卻有很多，到時很有可能面臨僧多粥少的情況。