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这种在软硬件两方面都要抓的课程覆盖，初衷是为给学生们更多可能。清华大学计算机科学与技术系副教授刘知远提醒：“本科阶段需要打好宽厚的学科基础，因为你不知道创新会发生在哪个领域里，交叉学科尤其如此。”

浙江大学人工智能研究所所长吴飞教授曾向媒体介绍：人工智能是典型的交叉学科，核心课程将深入学习以概率统计为基础的数学课程，以编程和系统为基础的计算机课程，以及以知识表达、问题求解和机器学习为基础的人工智能课程等三类内容。“比如概率、统计、优化方法、矩阵分解等内容以前都一起‘打包’在高等数学一门课中，现在这些人工智能涉及的数学核心内容都将独立开课。”

以浙江为例。2019 年，人工智能专业首次在浙江招生。录取位次在前 1 万名的专业中，人工智能专业录取的排名中位数在 8235 名。5 年后，人工智能专业录取的排名中位数上升到 7195 名。值得一提的是，这种排名上升，是在人工智能专业招录规模扩大的前提之下，这更说明了专业走俏。

他介绍道，正是因为这类最先进的课程，同学们的水平提高很快，课程作业也新颖了许多。10 年前，在《数字图像处理》课上，同学们可能会从 PS 背后的原理做一些解读；但 2018 年左右，大多数同学就已经具备了图像风格化的能力，也就是用一句话来生成图片。

在人工智能专业必修课方面，上图整合了清华大学、北京大学、浙江大学等多所高校的人工智能专业本科的必修课程，可以看到计算机视觉、自然语言处理、算法设计几乎在每所高校都有开设。

37844管家婆2024 年上半年，自然语言处理、深度学习两个岗位的平均招聘月薪分别为 24007 元、26279 元。与去年同期相比，自然语言处理、机器人算法、深度学习等岗位的招聘规模分别增长 111%、76%、61%。

值得一提的是，杜川刚结束在美国伊利诺伊州大学的访学生活，他观察到海外院校的助教配备非常充沛。杜川向澎湃美数课介绍了一门斯坦福大学计算机视觉深度学习课程，该课程以美国国家工程院院士李飞飞领衔，助教人数有 19 位之多。

雨霏在浙江一所财经大学任职。在新学年，她将开设三门“智能”课程，帮助财务专业的同学们使用人工智能。雨霏认为“所有课程都可以 AI”，不只是人工智能专业的同学值得学算法，更多年轻人应该学会用 AI。

与此同时，越来越多的大学开始教授人工智能相关的课程，与人工智能挨边的专业也越开越多。据软科数据，我们整理出 38 个与“智慧”与“智能”有关的专业，大多为传统学科与人工智能的交叉专业。

这并不是孤例。人工智能行业高薪、缺口大、天花板高，在整体就业疲软的背景下，多份招聘报告都指向了同一事实。截至 2024 年，在中国已有 500 余所高校开设了人工智能专业，大批年轻人涌入这条跑道。然而，从课程设计到毕业出路，这一专业的一切似乎正在摸着石头过河。至于哪些高校是中国最强的人工智能学府，答案也只能先给一个框。

我们检索了多所二、三本院校的培养方案发现，其新开设的人工智能专业的培养方案与原有的计算机、电子信息、数据科学等专业极其雷同，多数仅有一两门课程的区别。

BOSS 直聘发布的《中国人工智能人才发展报告（2022）》披露在人工智能领域，多个岗位存在“岗多人少”的情况，例如，智能语音和计算机视觉岗位，大约 12 个岗位才能抢到一个潜在就职者。脉脉发布的《2023 人工智能人才洞察报告》则提示，人工智能就业新增量就在算法领域，其平均月薪高达 6.5 万元。猎聘发布的《2023 届高校毕业生就业数据报告》指出，AI 大模型应届生新发职位同比增长超 170%，深度学习招聘年薪超过 40 万，研究生、尤其是博士研究生的需求上升。

澎湃新闻找到了南京大学 2023 届人工智能专业学生的毕业情况，可以看到，无论是本科生还是硕士生，在就业市场表现都较为理想。该校人工智能 2023 届本科毕业生李文表示：虽然求职过程有些焦虑，但最终大家的 offer 都不错，本科生年薪在 30 万左右。

同学们获取知识的途径也不局限于课堂之中，大量互联网资讯加速弥合了海内外的专业差距，同学们得以接触最前沿的科技。北京大学人工智能专业博士生杜川认为最值得推荐的两门人工智能课程，均为斯坦福大学的网络课程。

然而，在实际授课时，有的学生也会感觉课程冗杂、宽泛、分散。区别于海外高校，细腻、可深入的专业课程，“好像什么都学了，但什么都没学精”，北京邮电大学人工智能专业研一学生杨雨表示，一些偏硬件类的课程，如数字信号、电路实验等，感觉与人工智能没有特别多的关系。

在人工智能专业选修课方面，各校更可能考虑利用自身背景和资源开课。例如，在自动化、控制方面的师资较为充沛，高校一般会倾向于多开设一些机器人相关课程。

自 2018 年国内首批 35 所高校开设以来，人工智能专业开始扎堆出现。截至目前，国内超过 500 所高校获批开设人工智能专业。除了顶尖名校外，这些学校中不乏“双非”、专科类院校。

在师资配置方面，高校较为惯常的方式是从不同学院调配一些涉及人工智能课程的老师，系统整合校内资源。对此，南京大学人工智能专业的本科毕业生李文介绍，人工智能专业也学数学，也学计算机。这些课程原来在学校也有开设，人工智能专业会精选一些直接相关的课程来学，如高等代数、Python。

然而，这种整合组建起的师资团队是否能教授出业界需要、学界领先的专业课程仍有待观察。青年学者孙丰伟在近日撰文指出，“大部分高校的算力和数据资源难以满足大模型的教学和研发需求，无论是老师的教学能力还是课程设置都落后于行业一线”。

在学生培养方面，各种创新或灵活的方式也较为常见。例如，同济大学未来技术班的培养路径为：大一体验所有领域、大二进入心仪领域、大三选择领域方向、大四确认领域专业，并且摸索了一条“毕业论文选题在什么专业，就能在什么专业毕业”的跨院系、跨学科的“AI+”领域本研贯通培养道路。

对此，浙江大学人工智能研究所所长吴飞教授在接受媒体采访时表示，近两年许多顶尖高校的人工智能专业在浙江省的收分都已经超过了传统计算机专业。吴飞认为，面对一个“不会 AI 就被淘汰”的未来，学生的“本领焦虑”是自然的。更多学力强劲的学生涌向人工智能专业，分数也水涨船高。

可喜的是，部分高校在拓宽思路。以清华大学为例，在查阅该校人工智能学院师资履历时，我们发现也有部分教师有丰富业界经验。例如，张亚勤院士曾 GTE 工作 5 年，回国后创办微软中国研究院，任微软（中国）有限公司董事长，后加盟百度，接受智能驾驶事业群组。这与常规高校教师一路读到博士后的经历有所区别。

这些现象或因“101 计划”的出现而有所改善。今年 8 月，教育部高教司组织的人工智能领域“101 计划”工作推进会在北京召开。“101 计划”确定了 15 门人工智能主干核心课程（AI 基础的主体核心课程）、10 门核心课程拓展（面向场景和系统应用的前沿课程）、2 门综合实验课程（实践动手能力培养）。

这些与人工智能相关的专业，授课老师来自计算机、数学、管理工程学，甚至哲学、经济学、文学和艺术背景，需要教授新知识，很大程度上需要重新自学。