“AI+”专业遍地开花，是500万人才缺口下的冲动？

“AI+”可能是好看但脆弱的标签

撰文/李觐麟

编辑/李 季

排版/Annalee

全国高考录取结果陆续出炉，“AI+”专业的风暴也正以惊人的速度席卷高校招生市场。

北京航空航天大学面向社会招生的“人工智能及人文社科应用微专业”；西安交通大学、北京邮电大学、哈尔滨工业大学等多所高校同步获批开设具身智能专业；同济大学新增未来机器人、工程互联网两个本科专业。

还有不少高校推出双学士学位复合型人才培养项目，用“AI+”重塑文科专业。有人说，这是整个人文社会科学大类正在经历的一次学科变革。

但冷静下来算一笔账，当一所普通二本院校的“AI+市场营销”专业，和复旦大学的纯经济学专业摆在面前，“AI+”一定前景更清晰吗？“AI+”究竟是赋予毕业生硬核实力的外挂，还是高校在招生焦虑下包装出来的“新马甲”？

“AI+”终止文科消亡论？

如果把时间轴拨回两年前，“文科缩招”“文科无用”的论调几乎成为考生和家长的共识。后来，中国科技大学、浙江大学、四川大学等高校也的确接连取消了不少文科专业并且压缩招生规模，可以说，文科生的就业冷遇早已不是新闻。

然而，今年的情形似乎发生了一些变化。

猎聘大数据研究院在2026年世界人工智能大会上发布的《2026人工智能行业人才供需趋势洞察》显示，虽然AI核心产业人才总缺口高达500万，但增速最快的岗位已经不再是算法工程师。

2026年上半年，架构师新发职位同比增长76.74%，机械结构工程师增长57.20%，硬件工程师增长40.80%——这些是典型的硬核工科岗位。而真正引起关注的是一组“轻量级”岗位的数据：Prompt提示词岗位同比增长486.84%，人机训练岗位平均年薪达到34.31万元。

哲学家赵汀阳谈人工智能时代的文科可能前途

通常情况下，一个传统中文系毕业生，如果去出版社做编辑，起薪大概率在5000元至8000元之间。但如果他懂得如何通过精准的提示词工程，让大语言模型输出符合商业需求的高质量文案，或者能够基于对人性、情感和文化的理解，去调教AI的输出质量，那么他的竞争力就迅速翻倍。

中国人民大学就业创业指导中心主任丁莉婷也在今年的校招总结会上分享过一个观察：面向文科背景的AI相关岗位数量正在上升。职场中不少HR明确表示他们不要求应聘者写复杂代码，但要求具备出色的语言敏感度、共情能力以及严密的逻辑思辨能力——这些恰恰是传统文科训练的核心能力。

因此今年不少高校开放“AI+”专业便成为趋势所向。

例如北京航空航天大学为了培养“AI+文科”复合型人才，推出了人工智能及人文社科应用”微专业；上海交通大学新增心理学，以“心理学+AI”为核心特色，融合心理学、信息科学与脑科学前沿领域，构建创新交叉课程体系；哈尔滨工业大学新增语言智能专业，培养文工融合、具有全球胜任力的复合型涉外人才……

北航人工智能及人文社科应用微专业课程方向

不难看出，越来越多高校开设“AI+”专业时并非简单地把编程塞进课表，而是试图培养学生基于技术逻辑的人文批判力。

但除了带来更多可能性之外，更多的“AI+”专业也带来了更大的内卷。例如中国科学院大学的人工智能专业，在2024年辽宁物理组的录取分数线高达696分，超出本科线328分，而在浙江的最低录取分数更是达到了704分，超过一段线212分；今年浙江大学‌工科试验班 (竺可桢学院图灵班)‌ 投档线高达 ‌698 分‌，‌机器人工程‌专业投档线为 ‌692 分‌。

“顶尖院校的顶尖科研向AI专业收分要求肯定很高，甚至可能超过以往的传统王牌专业，如果分数不是那么拔尖的考生其实就需要谨慎选择纯AI专业，可以优先考虑‘AI+实体专业’的交叉方向，避免出现高分低就的情况。”从事志愿填报辅助工作的相关人员向锌刻度谈到。

其实AI人才缺口缺的是“高端人才”，不仅仅是“读过AI专业的人”，所以在选择专业时盲目为AI买单也并不理智。

什么是真正值得押注的“AI+”

事实上，高校“AI+”改革与产业真实需求之间存在着明显鸿沟，许多高校在培养懂AI概念的学生，而产业需要的是懂业务痛点的AI应用者。供需错配的背后，折射出了高校专业设置更深层次的问题。

一方面，近几年AI专业开设数量的爆发式增长，2018年教育部印发《高等学校人工智能创新行动计划》，2019年，全国开设AI相关专业的本科高校只有35所。到了2025年，这个数字飙升到超过600所，短短6年时间，增长了近17倍。

但问题在于，很多高校的AI专业是套壳式新增，把原来的计算机、自动化、信息管理等专业改个名字，或者在课程体系中增加几节AI相关的简单概念课程，学校甚至没有AI方向的博士点。可以说，真正从师资、课程、实验条件全方位新建AI专业的院校，远比数字看起来少得多。

图源：用户“Elysia”

另一方面，“AI+”对大多数普通高校而言，是一场师资准备不足的仓促上马。而对于学生而言，如果所在的学校既没有强大的计算机学科支撑，也没有深耕多年的垂直行业积淀，例如医学、法学、财经类的特色院校，那么“AI+”很可能只是一张好看但脆弱的标签。

究竟什么样的“AI+”才真正值得押注？

例如上海交通大学医学院的“AI+医学影像技术”微专业。该专业不是简单地在临床医学专业里加两门概念课，而是与企业共建联合实验室，学生在校期间就会进入真实的医疗影像数据标注和模型验证流程。毕业之后，去向也变得清晰，三甲医院的放射科、医疗AI公司的产品经理、医疗器械企业的临床工程师都是能将理论应用到实践的岗位。

还有中国传媒大学开设的智能影像艺术专业，核心是把AI和影像艺术深度融合‌，学生需要同时掌握戏剧影视艺术知识和人工智能硬核技术。学校还会和头部科技企业合作，让学生在校期间就能接触行业一线的技术案例和实践项目。‌‌

这才是“AI+”专业该有的样子，它不应该是一个修饰词，而是一个动词，用AI真正去改造一个具体行业的痛点。

图源：猎聘大数据研究院

“AI+”专业改革最大的危险，不是技术学得不够，而是把自己理解成了技术话语的附属品。如果一所高校的“AI+”专业，最终只是为了给互联网公司输送能写带货文案的提示词工程师，那本质上是在把四年的高等教育降维成“职业培训班”。这或许能解决眼下的就业焦虑，但却牺牲了教育本该赋予人的、那种跨越周期的思考能力。

在2026年的今天，AI正在快速沦为像英语、计算机一样的底层基础设施。再过几年，当每一个大学毕业生都多少懂点AI工具，“AI+”这个标签本身将不再提供任何溢价。到那时，真正区分你和我的是你有没有别人调用AI也调不出来的“私房数据”。

有人把AI当成“拐杖”，有人把AI当成“望远镜”。前者让人越走越依赖，后者让人看得更远。而这个选择权，如今掌握在每一个即将踏入大学校门的年轻人自己的手里。