在這個燥熱的時節(jié)，高考分數(shù)大榜陸續(xù)放出，幾家歡喜幾家愁的戲碼再度上演，滿分且長得又帥/美的狀元們輪番上熱搜，父母們揮淚嘆息為何優(yōu)秀的總是別人家的孩子！

無論如何，祝福所有打完高考這場人生戰(zhàn)役的同學。不過，一個有著直接攻擊目標的戰(zhàn)役結束了，然而，更多充滿不確定性的抉擇目標在前方等著你們。高考結束了，但你們或許更緊張，因為目前面臨著選高校、專業(yè)的艱難抉擇。

近年來火起來的人工智能專業(yè)，無疑成了很多人心儀的選擇對象，但是究竟是否應該選擇這個還未成熟的專業(yè)，很多人還存有疑慮。本文將總結人工智能領域專家、程序員和普通網(wǎng)友們對AI專業(yè)的意見，希望對即將踏入大學校門的朋友們一點切實建議。不過本文僅做專業(yè)選擇參考，大家仍然應該根據(jù)自身的實際情況，選擇最適合自己的學校和專業(yè)。

調研：65%不推薦選AI專業(yè)，推薦僅占35%。

首先，AI科技大本營在今年高考不久前曾針對人工智能專業(yè)做了一份調查，調研問題為”2019 高考熱門報考專業(yè)：人工智能，你推薦嗎？”結果讓人有些意外，但也在情理之中：65%的人選擇不推薦，推薦的人僅有35%。

評論幾乎是一水的反對：

反對的意見總結起來無非是這幾點：AI本科學太難，需要打好數(shù)理基礎；AI專業(yè)是新興專業(yè)，不夠成熟，高校在摸石頭過河，連老師都不一定搞得明白，讓人害怕.......

贊成的寥寥無幾：

謹慎派、反對派、贊成派各有理由

同樣地，在知乎上，人工智能領域的專家和從事者也表達了他們的觀點，總結起來基本也分為幾大派：

謹慎派

首先，我一直覺得開辦一個人工智能專業(yè)是有必要的。開設一個人工智能專業(yè)，數(shù)理基礎和代碼能力兩手抓，合理整合數(shù)理課程和計算機課程，設計一套更適合人工智能的培養(yǎng)方案。

但我還是建議謹慎報考人工智能專業(yè)。因為

- 師資力量不足：國內開辦的人工智能專業(yè)，除了少數(shù)幾家一直在人工智能領域有深厚積累和底蘊，如清北復交、浙大、南大、科大、哈工大、西交等，其他學校的師資都是東拼西湊來的，所以比較擔心。

- 人工智能崗位還沒有那么多：雖然人工智能大火，近幾年算法崗位增長了一些，但和開發(fā)崗位比依然比較少。國內一下子上馬這么多人工智能專業(yè)，生怕四年后會爆滿，到時候又是競爭成一片紅海。（引用自知乎用戶霍華德 https://www.zhihu.com/question/330404950/answer/722285335）

任何一切新興專業(yè)，尤其是得到點名扶持的新興專業(yè)，都要謹慎就讀。即使這個學校在這方面真的特別出彩，但仍有因為剛開始摸索而導致課程安排等欠考慮的問題。但是我并非勸退你不搞人工智能，如果對于某個新興的方向持有高度的興趣，我建議的是學生應選擇該專業(yè)的父類。而人工智能對應的父類就是計科或軟工。

那么要是選了“風口”專業(yè)后，是不是就真的豬都能飛上天呢？很遺憾，大概率不是。

如果真的對這個專業(yè)或方向有熱情，尤其是會在學會新東西能獲得快感，在牛逼的前人的工作感受到值得你欣賞學習的point的那種人，在這種氛圍上你會有很多無形壓力。

最后，“風口”專業(yè)還是有一個顯著的優(yōu)勢的。那就是門檻一般是同學院內較低的，如果有考生分數(shù)有點懸，但又想就讀該院系的話，這些“風口”專業(yè)其實也能算一個不錯的選擇。（引用自知乎用戶兔子老大 https://www.zhihu.com/question/330404950/answer/722750932）

反對派：

高不成，低不就?，F(xiàn)在本科能滿足大廠算法要求的人隨著大廠要求的提高越來越少，讀個AI轉開發(fā)你未必甘愿，也未必容易。計科軟工不喜歡科研可以本科工作，AI不讀碩讀博不喜歡科研該做什么？國內很多開設多年的專業(yè)課程設置都不十分合理，何況這類火急火燎的專業(yè)呢？高中學生總是高估了自己對科研的熱情，而低估了生活的不易。君不見多少互聯(lián)網(wǎng)求職論壇里，名校本碩的CS找份大廠普通工作也并不容易。成功者的光芒會被放大，掩蓋了諸多的不幸者的不幸。

能選軟工選軟工，不能就計科。（引用自知乎用戶吱吱叫的花栗鼠 https://www.zhihu.com/question/330404950/answer/722251620）

不建議，這種風口類學院一般是專門給領導參觀及擺拍用的，老師都是從其他院抽調掛個名，不如直接報計算機院。（引用自知乎用戶Dr.Frog）

另外還有人認為，AI專業(yè)可以報，但是今年只建議985高校，因為一方面AI專業(yè)在國家政策層面的支持下預計會成為超高分的熱門專業(yè)，另一方面建議報985高校，因為這類高校有真金白銀“砸”進來，師資力量相較非985學校也有很大優(yōu)勢。此外，在AI上下游產(chǎn)業(yè)有需求的產(chǎn)業(yè)也是不錯的選擇。

贊成派：

同樣地，知乎上的用戶贊成選擇AI專業(yè)的也是寥寥無幾，甚至都湊不成一個派系......理由也是出于興趣可以嘗試云云。

清華大學計算機科學與技術系副教授劉知遠曾在文章中給出了自己對人工智能專業(yè)的理性介紹，以及對想要報考CS/AI專業(yè)學生的建議（https://mp.weixin.qq.com/s/3Dxv-rmdo8MteUsAIcYmmw）。

如果要上，去哪上？

如果在觀看以上討論之后仍有意報名AI專業(yè)的朋友請繼續(xù)往下看：

這是這是教育部批準的首批人工智能專業(yè)高校名單，這些學校的AI專業(yè)向考生開放。

這是 CSRankings 對全球大學AI專業(yè)的排名，可以相對公正地反映各校的AI師資水平和資源情況。

對AI領域的國內C9高校學者進行了排序，結果顯示前20的學者有7位來自清華、5位北大、2位南大、2位浙大、2位哈工大、2位復旦，可以從另一個側面反映各高校的AI師資力量。

很明顯，論實力，清華、北大的AI專業(yè)已經(jīng)占到了國內高校，甚至世界的頂端。

看到這里，可能有人要吐槽了，說這么多，好像全都能考上清華北大一樣.......不要緊，分數(shù)足夠高的童鞋可以繼續(xù)開心地往下滑，而分數(shù)不夠的童鞋也不要氣餒，看下去吸吸名校歐氣也是極好的~

圖靈班 VS 姚班哪家強？

話說，北大有大名鼎鼎的圖靈班，清華有姚班，這兩個到底選哪個好？

雖然圖靈班和姚班大名鼎鼎，但還是有必要做一下簡單介紹：

圖靈班是北京大學信息科學技術學院創(chuàng)建的教學班，2017年5月，康奈爾大學計算機科學系工程與應用數(shù)學IBM講席教授、計算機協(xié)會（ACM）圖靈獎獲得者John E. Hopcroft教授正式加入，Hopcroft教授擔任前沿計算研究中心主任，主持師資聘任工作并親自為北大本科生開堂授課，主導“圖靈班”的建設與教學。北大信息科學技術學院每年會在全校范圍內招收30位大一學生，在秋季學期正式進入特別培養(yǎng)計劃小班“圖靈班”，在Hopcroft教授本人帶領下，以“挑戰(zhàn)計算科學極限、推進智能科學前沿”為目標進行學習。圖靈班的具體介紹請移步官網(wǎng)查看：https://cfcs.pku.edu.cn/jyjx/turingclass/index.htm

清華學堂計算機科學實驗班又稱“姚班”，由世界著名計算機科學家姚期智院士于2005年創(chuàng)辦，致力于培養(yǎng)與美國麻省理工學院、普林斯頓大學等世界一流高校本科生具有同等、甚至更高競爭力的領跑國際拔尖創(chuàng)新計算機科學人才，首席教授為姚期智院士，項目主任為段然助理教授。具體信息請查看：http://iiis.tsinghua.edu.cn/yaoclass

有人在知乎上從師資力量的角度客觀分析了一下兩校CS的特點。

推薦UMass教授Emery Berger維護的高校計算機科學領域排名CSRankings，采用DBLP數(shù)據(jù)庫中大學CS/AI教授在不同方向頂級會議上發(fā)表的論文數(shù)量進行排名，有客觀確切數(shù)據(jù)支持，例如美國號稱CS四大名校的Stanford、MIT、UCB和CMU就排在美國前四位。

每個學科排名總有片面之處，CSRankings算是廣為內行接受并非?？陀^的（所有數(shù)據(jù)均公開可見）。

CSRankings將CS劃分為AI、Systems、Theory、Interdisciplinary Areas四個方向，每個方向又有若干子領域，例如AI就又下分General AI （AI總方向）、Computer Vision (計算機視覺)、Machine Learning & Data Mining（機器學習與數(shù)據(jù)挖掘）、Natural Language Processing（自然語言處理）、The Web & Information Retrieval（互聯(lián)網(wǎng)與信息檢索）。每個子領域只收錄2-3個頂級會議，這主要是因為計算機科學技術由于發(fā)展比較快，所以學者們更重視通過國際會議論文發(fā)表最新成果進行學術交流，而不像其他領域那樣主要是通過期刊發(fā)表最新研究成果。

這個題目是要分析清北CS專業(yè)，可以仔細看下兩校CS整體和按四個方向的世界排名（根據(jù)CSRankings 的 2009-2019 十年間和 2016-2019 三年間論文發(fā)表統(tǒng)計）。可以看出兩校近年來在整體、AI和Systems都有進步，而清華上升幅度更大一些，特別是清華AI已經(jīng)躍居世界第一。有回答說兩校投入資源差異問題，其實最重要的資源不就是師資力量么，大家可以去看CSRankings中的教師列表，清華在人工智能、系統(tǒng)結構、交叉領域的排名成果絕大部分都來自清華計算機系教師。

如果覺得只考慮頂會論文數(shù)量還不夠，學術網(wǎng)站AMiner對CSRankings進行了擴展，考慮了論文引用數(shù)，http://csrankings.aminer.cn/，大家也可以參考。國內高校在頂會論文引用數(shù)（體現(xiàn)學術影響力）的世界排名普遍比論文數(shù)的排名要低一點，這點正是我們需要繼續(xù)努力的方向，不過仍然可以看到，近年清華在引用數(shù)排名上的進步速度也非?？捎^。

這不難想象，清華AI從1970年代就開始奮斗歷程、擁有國內第一個AI方向的國家重點實驗室，清華高性能計算團隊運營著中國最快的超級計算機“神威.太湖之光”，清華計算機網(wǎng)絡方向則有“國家下一代互聯(lián)網(wǎng)示范工程”的多年積累，清華計算機理論方面有全職工作的圖靈獎得主姚期智先生的交叉信息研究院坐鎮(zhèn)，交叉方向則受益于清華的強大工科和新型人文社科和美學院體系?？梢哉f，清華CS擁有國內最齊全的學科研究方向，幾乎沒有短腿的地方。

最后再安利一下貴系的學生培養(yǎng)體系。清華CS無論是在獎助學金、出國交流、科創(chuàng)研究都有非常全面豐厚的資源：

- 在獎學金方面，除了校設獎學金外，有大量企業(yè)捐贈的系設獎學金，既有綜合優(yōu)秀獎學金（全面發(fā)展）和單項優(yōu)秀獎學金（學業(yè)、體育、文 藝、社會工作、科技創(chuàng)新、學習進步等），還以首任系主任、MIT博士鐘士模教授的名字設有計算機專業(yè)學生最高獎鐘士模獎學金。每年獎學金獲獎面高于30%，總額超過60萬元，并逐年攀升。

在出國交流方面，除了學校提供的海外訪學支持外，計算機系與卡內基梅隆大學、滑鐵盧大學、南加州大學、芝加哥大學等建有密切的學生培養(yǎng)合作關系，僅以2016級本科生為例今年暑假就有超過40位同學到世界各地進行學術訪問。

- 在科創(chuàng)研究方面，清華計算機系從5年前開始實施學術新星計劃，為優(yōu)秀同學配置研究導師，并提供每年總額超過100萬的科研經(jīng)費支持，每年有數(shù)十篇論文發(fā)表在領域頂級國際會議上。僅以我?guī)У谋究粕鸀槔?，每年都有多篇高水平論文發(fā)表，今年就有大二本科生（沒有信息學競賽基礎）在自然語言處理頂級會議ACL 2019成功發(fā)表長文。系里還通過超星計劃支持同學參加高水平科技賽事，在國際超算大賽、挑戰(zhàn)杯等科技賽事獲獎無數(shù)。

我從2002年進入清華計算機系學習和工作，我的感受是，無論是姚班還是計算機系、軟院，清華CS提供的學生發(fā)展資源不是太少而是太多。同學進入清華CS，需要認真考慮的是，如何選擇合適的資源、選擇適合自己的發(fā)展路徑。

如果說選擇清華CS有一個缺點，那可能就是奮斗之路會有那么一些累，畢竟奮斗20天造臺計算機、奮戰(zhàn)半個月造臺路由器已經(jīng)成為貴系標配。然而，在70億人組成的世界上，要想成就一番事業(yè)，不付出超過常人的努力是不可能的。天高任鳥飛，海闊憑魚躍，歡迎有志于用雙手改變中國乃至世界計算機發(fā)展的同學報考清華計算機。（引用自知乎匿名用戶，已獲授權）

但是也有北大的校友表示，因為第一屆圖靈班學生還未畢業(yè)，因此現(xiàn)在還不容易做全面客觀的比較。

而對于抱憾根本沒機會選擇北大、清華的同學，但還是對AI專業(yè)感興趣的朋友們，以下是一份不完整今年新設立AI學院的學校和專業(yè)，名單不完整，可作參考：

最后是一點關于想從事人工智能領域，但不知道具體選什么專業(yè)的討論，也許會對你有幫助。

第一選擇：本科計算機科學

第二選擇：軟件工程、統(tǒng)計學/應用數(shù)學

如果仍然有志于從事人工智能的基礎研究：出國讀計算神經(jīng)科學Computational neuroscience的Ph.D

替補選項：電子信息類、自動化

至于其他答案所推薦的智能科學與技術專業(yè)，這個專業(yè)很多大學都是近年才開設，甚至有很多大學都沒有這個專業(yè)，因此考慮到該專業(yè)尚不成熟，推薦中對之不考慮。（個人觀點，根據(jù)我有限的了解，國內很多大學所謂的AI專業(yè)都是跟風拼湊出來，忽悠學生報考以刷高排名聲譽專業(yè)。這種專業(yè)大多不成體系，讀完出來都不知道自己學了什么，乖乖讀傳統(tǒng)計算機才是正路 引用自知乎用戶劉邦後代 鏈接：https://www.zhihu.com/question/30731831/answer/49580057）

偏統(tǒng)計，概率，算法的機器學習或數(shù)學專業(yè)，然后目測到你工作的時候，做AI算法的差不多只剩下頂尖業(yè)內博士了。