985的AI班擠破頭，普通學(xué)校的AI班別去送人頭

最近跟一個(gè)朋友聊天，他說了一句話，讓我愣了好一會(huì)兒。

他說：“你看吧，未來幾年，會(huì)有一大批普通高校的AI專業(yè)畢業(yè)生，找不到對(duì)口工作。”

我說不至于吧，AI不是大火嗎？怎么還找不到工作？

他笑了笑，說：“大火的是AI，不是你讀了個(gè)叫AI的專業(yè)。”

這話說得真狠，但仔細(xì)想想，確實(shí)有道理。

這兩年AI火得不行，從ChatGPT到DeepSeek，從大模型到具身智能，哪個(gè)行業(yè)都在喊“AI+”。高校也聞風(fēng)而動(dòng)，一夜之間，不管什么層次的學(xué)校，都紛紛開設(shè)人工智能專業(yè)、AI實(shí)驗(yàn)班、智能科學(xué)學(xué)院。

招生簡章寫得花團(tuán)錦簇，什么“培養(yǎng)未來AI領(lǐng)軍人才”“對(duì)接國家戰(zhàn)略需求”，家長看得熱血沸騰，恨不得馬上把孩子送進(jìn)去。

但問題是：這些學(xué)校，真的配教AI嗎？

一、AI專業(yè)暴增的背后，藏著多少“掛羊頭賣狗肉”

先看一組數(shù)據(jù)。

目前，全國已有超過600所高校開設(shè)了人工智能本科專業(yè)。2018年這個(gè)數(shù)字還是35所，七年時(shí)間翻了十幾倍。

這速度什么概念？相當(dāng)于一夜之間，全國三分之一的大學(xué)都成了AI人才培養(yǎng)基地。

但師資呢？教材呢？實(shí)驗(yàn)設(shè)備呢？

我有個(gè)在普通二本教計(jì)算機(jī)的朋友，去年學(xué)校說要開AI專業(yè)，讓原來的計(jì)算機(jī)系老師轉(zhuǎn)崗。他自己本科畢業(yè)、碩士混了個(gè)文憑，連神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播的數(shù)學(xué)推導(dǎo)都講不清楚，現(xiàn)在要教幾十個(gè)學(xué)生深度學(xué)習(xí)。

他跟我說：“我自己都得邊學(xué)邊教，學(xué)生能學(xué)成什么樣，全靠命。”

這話聽著心酸，但這就是現(xiàn)實(shí)。很多學(xué)校開AI專業(yè)，不是因?yàn)橛辛讼鄳?yīng)的師資和條件，而是因?yàn)椤皠e人都開了，我不開就落伍了”。招生簡章上寫得天花亂墜，學(xué)生進(jìn)來一看，用的還是幾年前的老機(jī)房，教的還是換湯不換藥的舊內(nèi)容。

知乎上有個(gè)匿名答主說得直白：“我們學(xué)校的人工智能專業(yè)，就是把計(jì)算機(jī)專業(yè)的幾門課改了個(gè)名字。‘機(jī)器學(xué)習(xí)’其實(shí)就是講線性回歸，‘深度學(xué)習(xí)’就是講神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)，連GPU集群都沒有，學(xué)生跑個(gè)模型得等半小時(shí)。”

二、985和非985的AI班，差距到底有多大？

有人說，那普通學(xué)校的AI班學(xué)不到東西，985總行了吧？

實(shí)話實(shí)說，頂尖985的AI班和普通學(xué)校的AI班，本質(zhì)上就是兩個(gè)專業(yè)。

清華的智班、姚班，學(xué)生從大一開始就進(jìn)實(shí)驗(yàn)室，導(dǎo)師都是領(lǐng)域內(nèi)頂級(jí)的學(xué)者，發(fā)的論文是CVPR、ICML，實(shí)習(xí)去的是DeepMind、OpenAI。

普通學(xué)校的AI班呢？老師還在講Python基礎(chǔ)，畢業(yè)設(shè)計(jì)是做一個(gè)手寫數(shù)字識(shí)別，連調(diào)參都沒調(diào)明白。

這不是學(xué)生的問題，是資源的問題。AI這個(gè)領(lǐng)域，極度依賴算力、數(shù)據(jù)、師資和學(xué)術(shù)氛圍。這些東西，絕大多數(shù)普通高校一樣都沒有。

有位B站UP主做過對(duì)比：“985AI班的學(xué)生在做大模型微調(diào)、多模態(tài)訓(xùn)練的時(shí)候，普通二本AI班的學(xué)生還在為了跑通一個(gè)MNIST數(shù)據(jù)集改bug。這差距不是努力能彌補(bǔ)的，是平臺(tái)決定的。”

三、行業(yè)特色大學(xué)的“卓越班”，才是真正的性價(jià)比之王

那是不是非985的學(xué)生就跟AI無緣了？

也不是。

真正值得考慮的，是那些行業(yè)特色大學(xué)的卓越班或?qū)嶒?yàn)班。比如杭州電子科技大學(xué)的卓越學(xué)院、重慶郵電大學(xué)的實(shí)驗(yàn)班、南京郵電大學(xué)的強(qiáng)化班。這些學(xué)校雖然不是985、211，但在電子信息、通信、計(jì)算機(jī)這些領(lǐng)域深耕幾十年，行業(yè)認(rèn)可度高，企業(yè)資源豐富。

這些班級(jí)的共同特點(diǎn)是：小班教學(xué)、導(dǎo)師制、企業(yè)深度參與培養(yǎng)。學(xué)生學(xué)到的東西，跟普通班完全是兩個(gè)量級(jí)。

有個(gè)在杭電卓越班讀大三的學(xué)生在社交平臺(tái)上分享過：“我們班30個(gè)人，配了6個(gè)導(dǎo)師，每個(gè)導(dǎo)師帶5個(gè)學(xué)生。大二就開始跟項(xiàng)目，大三直接去合作企業(yè)實(shí)習(xí)。班上同學(xué)畢業(yè)拿到的offer，平均年薪比普通班高出一大截。”

這就是差別。普通班的AI是湊熱鬧，卓越班的AI是真刀真槍。

四、為什么說普通學(xué)校的AI班是個(gè)“坑”

說到這兒，你可能已經(jīng)明白了。

普通學(xué)校開AI班的問題，說到底就三個(gè)：

第一，師資跟不上。AI這東西，數(shù)學(xué)基礎(chǔ)要求高，編程能力要求更高。一個(gè)自己都沒搞懂Transformer的老師，怎么教出懂大模型的學(xué)生？很多普通高校的AI老師，自己也是半路出家，看幾天網(wǎng)課就上講臺(tái)了。

第二，算力跟不上。訓(xùn)練一個(gè)像樣的AI模型，需要GPU集群。一臺(tái)像樣的訓(xùn)練服務(wù)器動(dòng)輒幾十萬，每年電費(fèi)都是一大筆開銷。普通學(xué)校哪有這個(gè)預(yù)算？很多學(xué)校的AI實(shí)驗(yàn)室就幾臺(tái)普通電腦，學(xué)生跑個(gè)稍微大點(diǎn)的模型就直接卡死。

第三，就業(yè)跟不上。企業(yè)招AI人才看什么？看項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，看論文，看競賽成績。普通學(xué)校的學(xué)生，連像樣的項(xiàng)目都接觸不到，拿什么去跟985的學(xué)生競爭？最后大概率就是畢業(yè)即轉(zhuǎn)行。

五、企業(yè)到底要什么樣的人？

有個(gè)HR朋友跟我說過一段話，我印象特別深。

她說：“我們現(xiàn)在招AI相關(guān)崗位，第一輪篩簡歷，直接看學(xué)校。不是歧視，是沒辦法。這個(gè)領(lǐng)域太新了，普通學(xué)校根本教不出合格的人才。我們之前招過一個(gè)普通本科AI專業(yè)畢業(yè)的，連最基本的交叉驗(yàn)證都不懂，還得從頭教。”

她接著說：“現(xiàn)在我們更喜歡招數(shù)學(xué)、物理、統(tǒng)計(jì)這些基礎(chǔ)學(xué)科出身的人，底子好、學(xué)東西快。反而是那些讀了個(gè)半吊子AI專業(yè)的，啥都學(xué)過一點(diǎn)，啥都不精。”

這話值得所有想報(bào)AI專業(yè)的學(xué)生和家長好好想想。與其去普通學(xué)校讀一個(gè)水水的AI班，不如去一個(gè)好學(xué)校讀數(shù)學(xué)、讀統(tǒng)計(jì)、讀計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)。底子打好了，以后想轉(zhuǎn)AI隨時(shí)可以轉(zhuǎn)。底子不行，讀了AI專業(yè)也是白搭。

六、選專業(yè)的幾條實(shí)在建議

說了這么多，給正在填志愿或者馬上要選方向的準(zhǔn)大學(xué)生幾條實(shí)在建議。

第一，看學(xué)校有沒有AI相關(guān)的一級(jí)學(xué)科博士點(diǎn)。如果有，說明這個(gè)學(xué)校在這個(gè)領(lǐng)域有積累；如果沒有，大概率就是蹭熱點(diǎn)。

第二，看實(shí)驗(yàn)室配置。有沒有GPU集群？有沒有校企合作的實(shí)訓(xùn)平臺(tái)？這些硬件條件直接決定了你能學(xué)到什么程度。

第三，看往屆畢業(yè)生去向。如果畢業(yè)生的主要去向是轉(zhuǎn)行賣保險(xiǎn)、做銷售，那你進(jìn)去大概率也是這個(gè)結(jié)果。

第四，認(rèn)清現(xiàn)實(shí)。絕大多數(shù)人，包括985的學(xué)生，最后都成不了AI科學(xué)家。能成為那個(gè)改變行業(yè)的人，幾百年才出一個(gè)。大部分人的目標(biāo)，應(yīng)該是成為一個(gè)合格的AI工程師。合格的標(biāo)準(zhǔn)是什么？能看懂論文、能復(fù)現(xiàn)代碼、能解決實(shí)際問題。

說句不好聽的，現(xiàn)在的AI專業(yè)，正在重演十年前“物聯(lián)網(wǎng)”“大數(shù)據(jù)”的老路。一窩蜂上馬，批量生產(chǎn)，最后畢業(yè)生大量過剩，只有少數(shù)頂尖院校的學(xué)生能吃到紅利。

2024年麥可思發(fā)布的《中國本科生就業(yè)報(bào)告》里有個(gè)數(shù)據(jù)：當(dāng)年被亮起“紅牌”的本科專業(yè)中，就有信息管理與信息系統(tǒng)——一個(gè)十年前也曾被各大高校瘋狂追捧、批量開設(shè)的熱門專業(yè)。

歷史的教訓(xùn)就在眼前。

AI是好東西，但不是什么學(xué)校的AI都好。選對(duì)了，是站在風(fēng)口上；選錯(cuò)了，是往坑里跳。普通學(xué)校的AI班，真的別去送人頭。

有個(gè)網(wǎng)友的評(píng)論我想貼在最后，雖然刻薄但很真實(shí)：

“普通二本的AI班，就是一群不會(huì)教的人，教一群不該學(xué)的人，最后輸出一批找不到工作的人。”

話糙理不糙。

#高考志愿填報(bào)#