今天咱們還聊一聊專業(yè)那些事。

我發(fā)現(xiàn)有5個專業(yè)，受AI的影響，學生畢業(yè)后不太好就業(yè)，很可能畢業(yè)即失業(yè)；還有5個專業(yè)，踏對了點，順應社會發(fā)展趨勢，配合國家戰(zhàn)略以及社會用人需求，可能畢業(yè)后會很熱門。

一，這5個專業(yè)或受AI影響，畢業(yè)后恐難就業(yè)。

第一個：食品科學與工程專業(yè)會被AI取代嗎？

食品科學與工程專業(yè)在AI沖擊下正面臨顯著的就業(yè)結構調整，傳統(tǒng)初級崗位需求將大幅收縮，但復合型人才需求將持續(xù)增長。

食品科學與工程專業(yè)的普通本科高校畢業(yè)生目前可選擇的質檢員、化驗員、品控員、生產工藝員、配方助理等崗位在未來5到10年都有可能會陸續(xù)消失，市場需求急劇下降。

第二個：產品設計專業(yè)會被AI取代嗎？

應該說會被進化，這就意味著有一部分會被AI取代或淘汰。

畢竟AI模型需要通過讀懂用戶的描述，生產各種圖片和視頻，這是最基本的底層邏輯。未來各種基本的產品設計工作全部會被AI取代，當前在很多的設計公司已經有類似的趨勢，只要有足量的數(shù)據(jù)參考，都能滿足用戶的需求。

第三個：軟件工程專業(yè)會被AI取代嗎？

由于代碼本身高度規(guī)律、可復用、模板化，使得AI模型很快能學習并分析軟件的漏洞。

而軟件工程專業(yè)普通高校的畢業(yè)生主要在企業(yè)里面從事CRUD、簡單頁面、接口調試、文檔、單元測試。還有前端頁面、小程序、常規(guī)測試等工作，本身對畢業(yè)生的寫代碼要求能力不高。

第四個：醫(yī)學檢驗技術專業(yè)會被AI取代嗎？

醫(yī)學檢驗技術專業(yè)的學生主要學習驗血、驗尿、涂片、微生物識別、生化指標判讀等知識。這些在醫(yī)學界都已經形成共同的檢查流程以及標準，根據(jù)數(shù)值來判斷是否有問題。

這樣的結果使得AI技術在檢查方面會有天然優(yōu)勢。

第五個：醫(yī)學影像技術（含放射影像）專業(yè)會被AI取代嗎？

醫(yī)學影像技術是AI在醫(yī)療領域落地最成熟的領域，也是受影響最直接、最深遠的專業(yè)，沒有之一。目前，AI影像診斷系統(tǒng)已廣泛應用于醫(yī)院放射科、影像中心，其核心優(yōu)勢的是高效、精準，能快速完成基礎閱片工作。

二，這5個專業(yè)順應社會發(fā)展趨勢將很熱門。

第一個：人工智能專業(yè)是AI時代的熱門嗎？

人工智能專業(yè)在未來的前景如何，隨著AI的不斷發(fā)展，人工智能已成為全球科技競爭的重要賽道，尤其在中美的大力支持和競爭之下，人工智能發(fā)展的尤其迅速，人工智能正在融入各行各業(yè)。

人工智能實則是高風險和高回報的專業(yè)，其發(fā)展路徑為本科打牢數(shù)理+算法+編程+競賽，研究生階段為科研項目+實習+論文，最后才是到大型企業(yè)就業(yè)，才有25萬以上的年薪。

第二個：集成電路設計與集成系統(tǒng)專業(yè)是AI時代的熱門嗎？

集成電路未來發(fā)展不會差，之前目前看中國20年集成電路不會走下坡路，目前國產芯片占有率不足10%，雖然很多芯片已經能設計生產了。

但是很多底層部件還都是進口IP，例如ARM內核，高速通信的PHY和控制器。AI的運算核等。高速互聯(lián)總線都是國外壟斷。人工智能和集成電路都很有前景，想有大成就這兩方面知識都不可或缺。

第三個：智能視覺工程專業(yè)是AI時代的熱門嗎？

智能視覺工程專業(yè)的設立，是順應現(xiàn)代技術發(fā)展的重要舉措，特別是在人工智能和機器視覺領域的迅猛發(fā)展背景下。

這一專業(yè)不僅關注基礎理論的學習和專業(yè)技能的掌握，還強調在實際工程應用中的創(chuàng)新能力，以及團隊協(xié)作和國際視野的培養(yǎng)。這些特點使得該專業(yè)畢業(yè)生具備廣闊的職業(yè)發(fā)展前景和高競爭力。

第四個：低空技術與工程專業(yè)是AI時代的熱門嗎？

低空技術與工程專業(yè)涉及到飛行器設計、無人機飛控、導航與通信（5G/6G）、AI視覺、空域管理等方面的技能學習，必須要本碩連讀，也必須要實現(xiàn)數(shù)理+編程+動手能力三者結合，將來才有望到各大城市的就業(yè)。

第五個：光電信息材料與器件專業(yè)是AI時代的熱門嗎？

光電信息材料與器件專業(yè)在AI時代呈現(xiàn)出高需求與高門檻并存的特點，其核心價值在于為AI技術提供硬件基礎支撐，而非直接參與AI算法開發(fā)。

光電信息材料與器件專業(yè)在AI時代屬于“硬科技”剛需專業(yè)，其價值在于為AI提供底層硬件支撐。雖然學習門檻高、競爭激烈，但市場需求旺盛、薪資待遇優(yōu)厚，適合對物理、材料科學感興趣且愿意深耕技術的學生。若能結合AI應用場景（如光計算、智能傳感），未來發(fā)展空間廣闊。

總之，我認為，AI替代的，從來不是“人”，而是那些可標準化、可重復的環(huán)節(jié)。真正的分界線在于：你的價值停留在“執(zhí)行層”，還是已經進入“判斷層、整合層、創(chuàng)造層”。

考生要努力成為當代新工科復合型交叉人才，這樣才會游刃有余。

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