四川
這幾年在填志愿的時候，最容易打動家長的就是那么幾個詞，人工智能、大數據、機器人、集成電路、數字經濟，聽著都好像踩在了風口上面，好像孩子進了這些專業, 畢業就能順著產業紅利找到一份不錯的工作。
可填報志愿的時候最擔心的，正好就是把行業有前景當成了本科好就業。
在教育部2024年度本科專業備案和審批結果當中，全國高校新增專業點1839個，停招2220個，撤銷1428個, 新增和淘汰差不多是同時進行的，這說明高校專業正處在快速換血的時候，熱門方向不是開了就會有紅利。
在相關統計以及高考志愿討論當中, 被頻繁列入擴招觀察名單的主要就有這么八個，人工智能、數字經濟、智能制造工程、大數據管理與應用、數據科學與大數據技術、機器人工程、網絡與新媒體、集成電路設計與集成系統，它們這些年熱度比較高，也確實是朝著產業方向來的，但熱度高并不代表所有學校都能把它們辦好。
不過這些專業, 還真不能只看名字。
名字都挺新的, 但門檻差別可大極了, 人工智能、集成電路還有機器人工程更靠近硬科技, 對數學、編程、實驗平臺、項目訓練以及師資的要求都不低, 要是學校平臺夠硬并且學生底子夠好的話, 那可能好處會比較明顯, 要是學校只是趕個潮流開設出來的, 就算課程表排得再好看之類什么什么什么的, 也很難培養出真正能進入核心崗位的畢業生。
智能制造工程則是另一種情況，它不是簡單地把智能兩個字放到傳統工科前面就完事的，它的基礎還是機械、自動化、電氣、電子信息那一系列內容, 真正有價值的培養得依靠長時間的工科積累，并不是制定一份新的培養方案就行的。
數字經濟、網絡與新媒體、大數據管理與應用，屬于第三類風險, 表面上看門檻低，招生也比較容易開展，但特別容易培養得很寬泛，經濟學學一點、數據學學一點、傳播學學一點，最后哪一方面都不扎實，到了就業市場上，名字新不新沒人關心，用人單位看重的是作品、項目、證書，實習還有真本事。
低分段的考生吃虧，常常就是在這個方面吃了虧。
熱門專業不是不能報考，只是好處已經開始有差別，對于高分段的學生來說，報考這些專業，相對容易靠著學校層次、學科平臺、實驗室、產業合作還有升學途徑來提供保障，而低分段的學生要是進到資源普通的院校, 碰到的可能不是機會，而是很多同名專業畢業生的直接競爭。
說白了，行業缺少的是中高端人才，不是那種簡歷上寫著人工智能專業的本科生，比如算法崗、芯片設計崗、機器人研發崗，本來就得考慮學歷、學校、項目還有技術深度，一個普通的本科生, 數學一般、代碼一般、而且沒有能拿出手的項目，光靠專業名稱，很難在找工作的時候有優勢。
更何況，跟計算機、軟件工程、電子信息、自動化、機械、電氣這些老牌專業的畢業生搶工作, 他們也要參與到這當中，企業招人不會因為專業名字更新就另外給出機會，反而是底層學科扎實的人，更加容易往新興方向跨越。
所以家長看這類專業的時候，不要問是不是熱門，還不如多問四個具體的問題，這所學校原本依靠什么學科興盛起來，有沒有對應的碩士點、實驗平臺還有穩定的師資，培養方案中實踐課和項目訓練所占的比例是多少, 畢業生主要去到哪些行業還有哪些地區。
?要是這幾個問題都沒有辦法回答，專業名字越熱，就越得謹慎對待。
這話不是勸所有人都避開新興專業，人工智能、集成電路、智能制造、數字經濟確實是以后的發展方向，相關產業也需要高質量的人才，可是，對于普通考生來說，行業方向并不等于個人的確定性, 尤其是剛過本科線、沒有太多選擇學校層次空間的學生，與其去追逐一個好聽的新名字，還不如先去看看學校真正有積累的傳統工科、應用型專業，或者就業出口更加清晰的方向。
填志愿不是一場追熱門詞匯的競賽, 而是一個匹配資源的進程，一個專業有沒有用，不單單看它是不是處在風口上，更要看這所學校有沒有本事把學生送到風口附近。
對于低分段的考生，最危險的從來不是報了冷門專業, 而是報了一個名字聽著很熱門、培養起來很空洞、競爭還很激烈的專業。
判斷一個新興專業能不能去試試, 別一開始就盯著智能數字數據這些字眼，先看看學校的基礎怎么，要是學校的基礎不結實，就算風口再大，風也不一定能吹到普通學生身上。
備注: 本文事實參考教育部2024年度本科專業備案審批結果及相關公開信息, 判斷僅代表個人觀察, 不構成具體報考建議。
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