2018年，35所高校首获AI专业建设资格。今年，首批AI专业本科生即将踏入职场。

南京大学的曹影将入职华为。名校背景、丰富的实习经历和不菲的竞赛成绩，让他拿到了本科生里的天花板级别的薪水。不过，他还是建议，想从事AI行业的同学，能深造尽量深造，不要乱就业。“AI这个行业最好能读到博士。”他说。

就读于美国阿拉巴马大学的AI专业在读博士生杨勇智也感受到，在美国，AI本科生就业并无优势。“这只是计算机系的一个分支，可以在研究生阶段可以往这个方向发展。”

博士李铭涵发现，在AI就业市场上，无论是硕士还是博士，985名校生就业没问题，但是中等211以下的学校，竞争力较弱，很难进入大型科技公司。

对于高校在AI专业“一拥而上”，李铭涵觉得，“这没有必要”。

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【1】“人才缺口在缩紧，招的人一直在减少”

曹影 南京大学 本科 将入职华为

我本科之所以选择AI专业，是因为我高中参加了全国青少年信息学奥林匹克竞赛，决赛拿了南京大学自主招生的第一名。当时AI有2个名额，计算机10个名额，我选了AI。最开始对这个专业很有憧憬，学着学着就觉得兴趣不大，所以本科毕业就打算就业了。

我本科期间参加了一些算法竞赛，也拿到了一些成绩，比如像ICPC、CCPC的金牌，ICPC的邀请赛我是全国冠军。实习方面，我是在Hulu和字节跳动做推荐系统相关的工作。最后工作签在华为，做AI的infrastructure的基础架构，具体是大模型分布式训练的自动命名化。

我感觉南京大学AI的本科培养偏向纯AI理论，但是这些年AI的理论进展并不大，无论是在可解释性方面还是模型方面都没有很大突破，我对理论研究兴趣也一般。

我自己的代码能力比较突出，会更喜欢system这个方向。这个领域比较“吃”经验，对代码能力的要求比较高，跟其他技术的结合是也挺有趣的，例如现在各大互联网公司都在做的用户个性化推荐，这里面都是要结合机器学习。

本科培养是很有限的，不管是学术还是就业都还达不到标准。就业市场对学历一刀切的状况也比较严重，除非是非常优秀的本科生，不然本科的学历直接就业很劣势。就说我身边的硕士前辈们，他们的理论水平就会比较扎实，也有高水平的论文，对比之下他们的背景自然更有优势。另外实习经历也是比较重要的一个点，因为近几年互联网行业发展也不好，岗位少，所以理论知识、学历背景、实习经历都重要。

AI一直都是小众的行业，算法岗只在最开始的两三年里是一个比较蓬勃的姿态。现在，人才缺口在缩紧，招的人一直在减少。相同水平的两个人，第二年入职的员工待遇就会比第一年差。不过，尖端岗位薪资一直在上涨。也许去年到今年是持平，但薪酬绝对没有降。我认识的人也有拿到很顶级的offer，当然都是硕士博士了。这种顶级的offer在行业里变动不大。

据我所知，我是华为今年招的本科生里给的最高的。因为我是算法竞赛的选手，市场比较需要，实践经历也比较丰富。而且南京大学的AI在国内一直保持着前三的水准。我拿到的offer也不多，大型互联网公司只拿到了字节跳动和华为，腾讯去年没有招人，但这情况已经算好的了。今年，在南大AI学院，总共三个大厂招聘，两个offer在我手上，挺幸运，最后签下的这个符合我的心理预期。

我们级有八十多个人，直接就业的同学不超过20%。就像前面说的，本科的培养很有限，AI专业非常需要深造。大部分同学要么保研，要么考研或者出国。我们学院保研率很高，差不多能到60%，升学的人占大多数。

毕竟，如果应聘算法岗，本科学历连简历关都过不去。我也面试了十几家公司，包括互联网大厂和小公司，通过率也就30%左右，这还算是高的了。但是规模比较小的公司，给的待遇比互联网大厂更高。最高的一家是量化投资行业，工作内容是用机器学习技术对股票市场做预测。

当下AI的学历分层严重。互联网大厂会要求本科985学历，如果是跨出去做量化金融就会要求本科是华五院校。所以竞争的同学至少会是985以上的本硕水平。本硕又拉平在一个战线，平均薪资不会超过30万；但是博士的起步年薪40万是很正常的。所以说学历壁垒不低，博士相对于以下学历，薪资有50%~60%的涨幅，毕竟博士和本硕属于完全不同的知识水平。

对于想从事AI行业的同学，我还是想建议他们能深造尽量深造，不要乱就业。能保研就先保研，保不上就考研，如果考研没成功再考虑要不要二战。家庭经济不错的也可以出国读书。

现在，哪怕是国外的顶尖名校毕业生，就业也不容易。我自己有关注到，今年普渡大学就业率应该不超过40%，而卡内基梅隆大学这样全球最顶尖的计算机高校，就业率也就是60%~70%，这还是本硕一起的就业率。因此，不放低预期的条件下，这个行业最好能读到博士。因为AI门槛很高，工业界和科研界融合非常紧密。

【2】“本科课程只是对AI的入门介绍”

杨勇智 美国阿拉巴马大学 博士 计划应聘国内高校

我硕士期间对机器学习比较感兴趣，当时这个方向也比较热门，所以在博士期间选择了攻读机器学习这个方向。我比较保守，家人朋友基本都在国内，所以在完成学业之后准备回国工作。我有过6年助教的经历，喜欢讲课，所以计划毕业之后去应聘国内的高校老师，继续做机器学习方向的研究和教学。

大部分AI专业的学生都会选择去企业，这也是比较好的选择。AI毕业的博士同学比较容易就业，像谷歌、微软、特斯拉这种科技大厂并不会去抢AI（本科）毕业生，因为他们需要的是高精尖人才。

我一个学姐之前去谷歌面试，在四面的时候被淘汰了，原因是我们学校的知名度不高，或者专业方面没有很强，最终录取的是麻省理工的。其实这些企业的第一要义还是看能力，到了后几轮面试的人，可能能力都差不多，就更倾向于名校的学生，这也可以说是为公司的利益考量。

前些年，美国企业把大量懂AI的人都招进去，这有些不计成本，随着AI市场逐渐稳定，企业不再需要过多的人才，最近也一直在裁员。

今年就业压力比较大，目前我周围的同学还没有收到offer，但是明年应该会是一个新兴的就业环境。因为企业会持续找一些新人来扩充自己的团队，只要我们自己能跟上时代的浪潮，找工作应该没问题。

现在的工作都会涉及机器学习、数据分析，所以除一些科技大厂外，别的企业会更多需要AI人才。我认识一个化工化学博士，他对机器学习比较感兴趣，通过自学去了一个信用卡公司做AI，也成为了一段佳话。

AI行业要求人才有较高的代码能力和对行业发展潮流的把握。拿ChatGPT举例，它以transformer这个模型进行架构，如果有人在ChatGPT爆火之前就用过2.0的算法做过项目，那么他就能够在招聘市场中脱颖而出。自ChatGPT爆火了之后，越来越多的团队开始做机器学习相关的内容。这种open AI的出现，相当于将机器学习推向了2.0时代，使得AI行业发展更加迅速。所以，我对AI专业学生的建议是，多看一些前瞻性的会议论文，通过做项目将这些前沿内容应用在实践中，不断提升自己的能力。

ChatGPT不可避免会替代一些低端码农，部分编程现在可以被ChatGPT完成。现在企业更多地需要一个有能力的项目经理，只要根据自己的项目框架去问ChatGPT，就会得到答案。我之前写过一个程序，百分之八九十的代码是用ChatGPT写的，但是有关的想法和算法是我自己。

虽然从理论上讲，AI的出现会使部分岗位被淘汰，但是技术和人类还是一种互相合作的关系，从社会稳定的角度来看，很多工作一时半会也不会被技术所替代。

一些学校设置AI本科专业，在我看来没有什么意义，这只是计算机系的一个分支，可以在研究生阶段可以往这个方向发展。本科生最重要的是打好基础，包括数学、代码语言、计算机算法等等，打好这些基础后才能真的深入地去学机器学习。即时有些学校开设了本科专业，其课程也主要是对AI的入门介绍，学生并没有机会深入了解理论模型去复刻和应用。

此外，AI也不需要过多的人才去做研究，如果本科学生都扎堆去学习AI专业，行业并没有那么多岗位去满足。

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【3】“AI行业要求人的社交能力”

李铭涵 国防科技大学 博士 将就职北京某高校

在5年前，我就看到了AI未来的发展前景，于是在保研时选择了城市计算这一方向。我们专业是在城市数据采集的基础上，以智能化手段对城市的运行状态进行分析，让城市的动态变化都是可预测的，例如计算城市的交通人流、疫情暴发情况等。

我从去年下半年开始找工作，目前准备在高校做科研，未来长期的计划是产学结合，最好能在AI领域产出一些比较有垄断性的工作成果。

AI专业的本科、硕士、博士就业差别很大。本科生学习的内容过于宽泛。硕士学习的东西不太成体系，更重视培养学生的实操能力，尤其是编程。博士的学习更重视知识的体系性，专攻某一个具体的方向，比如自然语言、数据挖掘等。

所以，本科不太好找工作，一般是去初创公司或者一些初创公司基础的开发类岗位。相比于本科和博士，业界对硕士毕业生的需求量是最大的。因为大厂的核心目标在于盈利，对科研岗的需求较少，部分硕士生的能力就可以满足。

无论是博士还是硕士毕业，985名校学生就业没什么问题，但是中等211及以下的普通学校，在AI人才市场上的竞争力较弱，很难进入大型科技公司就业。

我周围清华AI毕业的同学普遍是去了大厂或者国内外名校的博后、教职岗。这些同学好就业，一是在于个人能力很强，比如发表论文、参加竞赛的成绩很好；二是因为目前AI行业发展前景好，对人才的需求较多。

AI行业对人才的第一要求是编程能力，其次是社交能力。因为无论是业界还是学界，AI行业里有各种利益关系需要处理。业界互联网大厂的要求更多是项目能够落地实施，并且能够带来收益。即使你在做项目时使用一个非常厉害的模型，但如果损耗大于收益，那也是不能落实的。而在高校做科研更多考虑的是学术理论上的创新型，就是文章发的多且质量高。

互联网大厂给的薪资普遍较高，而高校教职的工资可能一开始并不如大厂，但其发展空间未必比企业小。当然，这些前提是个人实力足够强，包括科研和实践能力。

目前的市场需要去泡沫化。因为很多公司挂羊头卖狗肉，并没有真正实现智能化。比如一些算法和智能App，其实是后台人员在操作，智能化只是人为制造出来的假象，但是这种后台岗位也是目前AI发展形势下所需要的。现在受经济大环境的影响，AI市场的泡沫化现象正在逐渐去掉，所以有很多互联网公司在裁人。

未来的AI市场会有更多的机遇。从社会的长远发展来看，AI可能会代替人力密集型的劳动，但它也必然催生更多就业岗位。比如在以后的智能社区中，养老问题可以通过智慧社区来解决。而这种庞大的智能社区，需要很多的技术人员去维护，包括网络、装备、算法上的改进。

AI的发展革命虽然会引发社会组织变革，但它也会带来更多的就业机会。因为AI一定是由人引导的，不能脱离人而存在。

现在国内有400多所高校开设AI本科专业，这会对大多数普通学生的就业产生冲击。

对于打算读AI专业的同学，我建议他们首先要清楚自己的兴趣。其次，自己也要有足够能力，包括编程和数学能力，然后才能更好地学习这个专业的内容。AI行业有很多优秀的人才，在能力足够的基础上去引领行业的发展潮流，才能脱颖而出。

【4】“高薪的只是少数尖端人才”

张蔚 国防科技大学 本科 保研

我们学校是2018年开设的AI专业。我当时只是因为对AI有兴趣，就选择了这个专业。AI需要综合运用多个领域的知识，包括数学、信息学、统计学、模式识别、机器学习等等，不仅仅是用ChatGPT做个小程序，或者用AI软件画个图这么简单。

现在，AI已经对很多领域产生了深刻的影响，比如说像医疗、交通、金融、教育、能源、农业。可以说，不管做什么行业，都能AI产生联系，所以越来越多学校开设这个专业。

我未来的规划还是想继续深造。AI本科生学的东西太基础了，业界用不到，本科毕业没办法找到什么好工作，这很现实。

我们学校AI本科的培养，主要还是通识性的教育，在这个行业入个门。而且像我在学校学的东西，其实都不是近10年的智能发展内容了，跟不上业界需要，业界要解决的很多前沿问题是本科学习远达不到的。

像三维重建，2020年以前还没有NeRF的时候，业界使用的还是传统的激光那些方法。NeRF这个东西出来以后，传统的昂贵的方法就能被简单廉价的AI方法取代，只要一个普通摄像机拍几张照片，拿个电脑计算一下就能出结果。

AI不是全行业都是大热门，像视觉、自然语言处理、数据分析这些市场产品做得广，经济效益高、需求多，薪资会高一些；其他领域的市场需求也只有那么大，薪资也一般。高薪的是那些少数尖端人才，大部分还是普普通通的打工人。

【5】“班上30人，18人选择升学”

王蔚 长江大学 本科 读研

我来自学校第一届AI本科专业试验班，专业全称是电子信息工程（AI）。在三四年前，我从水产养殖转至本专业。

由于我们专业开设比较特殊，所以课程除AI的理论知识外，也交叉一些智能硬件相关的课程，例如电子技术、机器学习、深度学习、数字图像处理等等。因为我自己喜欢AI相关的东西，所以学习起来也会轻松一些。

我们班上有30人，其中18人选择升学。AI行业对人才的要求也较高，大部分同学会选择升学。我自己也收到西交利物浦大学的硕士录取通知，准备在模式识别与智能系统方面继续深造。我未来硕士阶段的课程基本和本科差不多，只是研究的更深入，有更多的机会去参加项目。

出于自己的热爱，我是有读博士打算的，当然，如果硕士毕业有合适的公司和岗位，我也可能直接去就业。

我身边参加就业的同学，部分去了国企单位如中国电信，基本和传统的电子信息、计算机专业的工作重合，也有些去了一些AI相关的初创团队，这些团队需要扩充人才队伍。整体来看，如果本科生想去大厂就比较困难了，这些企业更偏向一些名校的硕士、博士的毕业生。

在待遇方面，薪资还是不错的。我自己有在深圳一公司实习过，岗位是AI算法工程师，主要AR/VR面部表情捕捉，月薪七千元。但是，本科生能拿到高薪的只是凤毛麟角。

（除杨勇智外，其他受访者为化名）

九派新闻记者 李曾卓 实习记者 司芒芒 徐浩宇

编辑 曾金秋

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【来源：九派新闻】

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