隨著時代發展，科技改變生活這一觀念日益深入人心。技術革新便利了我們的日常生活，幫助我們解決了一些過去無法解決的難題，比如最近疫情期間的個人健康碼、疫情動態數據實時監控等。這背後依託的是

圖：杭州健康碼示意圖

如果有同學或者家長翻看之前的大學專業目錄，可能會產生疑問：目錄上找不到人工智能、大數據相關的專業。實際上因為這些專業都屬於新工科專業，在原有專業目錄的工科大類下暫時找不到這些專業。

新工科？

提到工科大家往往會想到老牌四大工科，即機械、化工、土木、電氣。隨著時代發展變化，計算機後來居上，成為工科中的大熱門。信息化時代的今天，很多事物在不斷髮生著變化，工科也不例外。新工科誕生於傳統工科基礎上，或是對傳統工科進行改造的新型工科，或是之前已經存在但近些年才興起的新興工科，或是最近才出現的新生工科，所有的這些都統稱為新工科。

有哪些專業（類）屬於新工科呢？這是很多同學和家長都比較關心的問題。

2018年3月，《關於公佈首批“新工科”研究與實踐項目的通知》，認定的19個項目群為國家新工科研究項目。

1、人工智能類

2、大數據類

3、智能製造類

4、計算機和軟件工程類

5、電子信息、儀器類

6、機械類

7、自動化類

8、航空航天、交通運輸類

9、礦業、地質、測繪類

10、材料、化工與製藥類

11、土木、建築、水利、海洋類

12、能源、電氣、核工程類

13、食品、農林類

14、環境、紡織、輕工類

15、生物、醫藥類

16、數學、物理、化學、力學類

17、安全、公安、兵器類

18、醫工結合類

19、工科與人文社科交叉類

可以看到其中一些專業（類）都是在原有工科基礎上，將原有的工科基礎和現實需求結合而來，諸如機械類、自動化類等。這些專業（群）其實大家都不陌生，這些詞彙經常出現在我們的日常生活中。人工智能類、大數據類是其中的大熱門，接下來我們將會以人工智能為例簡單展開說明。

圖：藉助人工智能、大數據等技術手段建成的阿里未來酒店

關於人工智能，你瞭解多少？

也許你曾經在電影看到過這樣的情節：未來世界科技高度發達，人類製造出了和自身外形相似的仿生人，仿生人們擁有設定好的記憶，可以進行思考，但所有的思維活動都在人類的控制下。影視作品中的仿生人，或者那些外形幾乎和人沒有任何差別的機器人，可能是很多人腦海中的人工智能。

圖：日本機器人女主播

• 人工智能是什麼？

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。從字面上來看，它包含了兩部分：“人工”和“智能”。“人工”很好理解，就是人為創造而非自然形成的。“智能”就比較複雜了，心理學上認為智能包含智力和能力兩方面，意識、思維、自我、學習等都是智能關注的方面。所以簡單來看，人工智能就是考慮如何讓人工製造的系統獲得和人類似或一致的智能，比如讓它們能夠像人類一樣思考和學習，處理分析一些相對複雜的問題。

目前國內對於人工智能領域人才需求量日益增加，為了滿足人才培養需求，國家開始發佈各類政策鼓勵高校完善建設人工智能學科體系。2019年3月，全國共有35所高校（南京大學、東南大學、電子科技大學等知名高校）獲首批「人工智能」專業建設資格。·首批建設高校試點成功後，漸漸會放開其他高校建設人工智能專業，未來將會有更多的高校開設新專業。

• 人工智能學什麼？

前面我們簡單解釋了人工智能的概念，它在某種程度上要能夠模擬人類的思考模式，學習內容主要涵蓋這三部分：計算機、心理學和哲學。通過這些內容的學習，學生們能夠為之後深入學習打下基礎，未來能夠深入研究機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。下面列舉部分專業課，大家可以一起看一看。

認知與神經科學課程群：認知心理學、神經科學基礎、人類的記憶與學習、語言與思維、計算神經工程等

人工智能倫理課程群：人工智能社會與人文、人工智能哲學基礎與倫理

科學和工程課程群：腦科學、神經科學、認知心理學、信息科學等

先進機器人學課程群：先進機器人控制、認知機器人、機器人規劃與學習、仿生機器人

人工智能平臺與工具課程群：群體智能與自主系統、無人駕駛技術與系統實現、遊戲設計與開發、計算機圖形學、虛擬現實與增強現實等

人工智能核心課程群：人工智能的現代方法I、問題表達與求解、人工智能的現代方法II、機器學習、自然語言處理、計算機視覺等

我們詢問了部分人工智能專業的同學，他們紛紛表示課程排的比較滿，課業壓力和挑戰性都比較大，但如果感興趣的話並不會覺得枯燥乏味。

圖：2018年，南京大學人工智能學院揭牌儀式

• 人工智能培養模式？

由於人工智能和計算機聯繫較為密切，最初人工智能大多數計算機系下的一個小方向。但隨著這一領域的飛速發展，原有的培養模式已不能夠滿足人才培養需要。於是不同高校根據自身的實際情況，制定了各具特色的培養方案。

設立人工智能學院

代表高校：南京大學、中國科學技術大學

2018年，南京大學單獨設置人工智能學院。獨立開設學院，讓負責教學的老師們能夠針對學科特點來設置相應的科目，針對性地培養AI人才。學生入學後，首先會接受相應的通識教育，之後才會在“機器學習與數據挖掘”、“智能系統與應用”兩個方向做出選擇。值得一提的是，除了南京大學外，位於合肥的中國科學技術大學也設立了單獨的人工智能技術學院。除了獨具特色的培養方案外，中科大還與校辦企業科大訊飛一起制定了相應的校企合作計劃。科大訊飛作為我國最大的智能語音技術提供商，能夠為學生提供高質量的實踐平臺，畢竟“紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行”，技術如果不運用到實踐中就無法發揮它真正的價值。

其他學院下設人工智能專業

代表高校：東南大學、華南理工大學

人工智能學習涉及到多方面內容，毋庸置疑它是一個交叉學科。你可以在很多地方找到人工智能的影子，機械系、電子系、計算機系、心理學系、哲學系，甚至法學系。

最初單獨設置的人工智能學院出現之前，它們往往是以專業下設方向的形式出現在某個學院的名單上，因為人工智能和計算機的重合內容較大，大多數學校都將人工智能設置在計算機學院下。在人工智能專業出現之前，2004年北京大學就已經設置了“智能科學與技術”專業，主要學習智能機器人、機器學習等領域內容，可以看做是人工智能專業的雛形。中南大學、西安電子科技大學等也有開設此專業，實力也都相當不錯。

開設人工智能試驗班

代表高校：蘇州大學、電子科技大學

人工智能學習內容龐雜，有一定難度，因此部分高校考慮設定相應的試驗班。和之前所有的試驗班一樣，選拔遵循著“優中選優”的原則。比如蘇州大學就開設了人工智能試驗班，招收全國各地高考中最拔尖的學生，也會留出部分的名額讓學生入學後申請。當然申請的學生也是需要經過學校的考核，負責老師會通過學科潛力、興趣等方面對學生進行有針對性的考察，如果通過了就能夠進入試驗班。

對比其他模式，試驗班模式下高校會更加強調“高精尖”，匯聚全校最好的資源和最優質的師資，注重學生的思維模式培養，引導學生能夠自主學習自主思考。同時高校也會注重和一些大企業，諸如華為、騰訊、訊飛等的合作，秉承學以致用的原則培養能夠適應行業和時代發展的一流人才。

開設“人工智能+X”複合專業

代表高校：天津大學、西南政法大學

我們知道任何研究的最終目的，都是希望能夠投入實際應用，為生活帶來這樣或者那樣的便利，人工智能也不例外。當下人工智能滲透到了我們生活的方方面面，最近疫情期間的健康碼、遠程醫療、疫情實時監控等都有其應用。部分高校考慮將人工智能與自身的優勢學科結合起來，發展出新的交叉學科，比如天津大學的智能醫學工程和西南政法大學人工智能法學。

人工智能和醫學結合相信很多人都能夠理解，過去的這些年智慧醫療在我國也不斷推廣開，比如遠程問診、機器人手術等。那人工智能法學又是怎麼一回事？在大多數人的概念裡，人工智能解決能夠很好處理數據相關的問題，但對於文字處理方面就比較弱，因為文字處理涉及到更多複雜的問題，比如其中的語境、邏輯等。法律條文內容龐雜，司法問題運用中更為複雜。對比過去的手工翻閱法律條文或卷宗，人工智能技術能夠更加便捷地幫助司法人員檢索相關法律條文、對比相似案例，能夠大大提高法律工作者的效率。基於此部分政法大學開設了人工智能法學院，希望新的技術變革能夠促進行業發展和進步。

其實不僅僅是法學，人工智能+X專業還有很多，諸如智能建造、智能金融等。

• 人工智能專業畢業生能做什麼？

目前人工智能的產業鏈已經比較明確，從上游的基礎理論研究到

數據服務

實際運用：杭州綠碼

疫情期間杭州推出了綠碼，人們可以通過綠碼進出杭州。綠碼看似是一個普普通通的二維碼，這背後是海量的大數據分析。人工智能基於大數據進行分析，確定申請人所在地的情況、行程軌跡、最近的身體狀況等，根據不同的情況發放不同顏色的通行碼。杭州綠碼在某種程度上減輕了防疫人員的工作量，也解決了部分的出行問題。當然這裡大數據和人工智能缺一不可，如果沒有數據的精準分析，光憑人工智能算法模型也無法構成綠碼。

計算機視覺

很多人都喜歡花，尤其是在野外踏青看到不知名的花草總是忍不住駐足觀看，但很多時候大家都會困惑怎麼才能知道這些植物的名字。發微博請教博物君算是一個可行的方法，但不一定能夠獲得回覆。直到谷歌Photos這一類識花軟件問世，困擾了大家許久的問題終於迎刃而解。拍一張照片就能夠知道這是什麼植物，這也太方便了不是嗎？

識花這個功能看似簡單，但它採用的技術和谷歌的AlphaGo是一樣的，即人工智能深度學習。基於這一技術下，AI能夠自己進行學習，瞭解外界從無到有。通過視覺技術將花草的形象輸入，再通過特徵提取將特徵元素抽取出來，與已經學習過的內容進行對比最終區分究竟這是什麼花。

除了可以識花，計算機視覺技術還能夠運用到很多地方，比如大家都很喜歡的美圖秀秀。

圖：識花軟件實際應用

機器學習

實際運用：琥珀虛顏

機器學習從某種程度上是一個從無到有的過程，最初ai所掌握的有限，但通過一段時間的學習和人機交互之後就掌握了較為豐富的內容。最典型的就是谷歌AlphaGo，這個從零開始的ai，學習了很短時間（對比於培養專業棋手來說）就能夠“打遍天下無敵手”。

到了日常生活中，一些智能設備也搭載了部分深度學習模型，比如狗尾草旗下的智能音箱HE琥珀。智能音箱中的ai琥珀虛顏通過和用戶的不斷互動，性格愈發豐滿（不同的相處方式能夠塑造不同的性格），掌握的內容也越來越多。從一些用戶上傳的使用視頻看，到了後期琥珀虛顏可以流利地和人對話，還能夠提醒用戶不要忘記預定事件、家電日程提醒等。

圖：狗尾草公司旗下HE琥珀智能音箱

智能金融

實際運用：反詐騙信息甄別

電話詐騙的手段越來越多，金融安全越來越受到人們的重視。公安部門通過大數據結合人工智能分析，能夠很大程度上甄別出異常電話。同時反欺詐中心的ai能夠根據具體情況做出分析，回撥電話提醒潛在受害人警惕電話詐騙。對於用戶的電話諮詢，ai能夠很快做出相應的反饋。通過人工智能技術分析用戶的登陸地點時間、使用習慣等，也能夠甄別出賬戶是否存在異常狀況。

人工智能+金融未來還將有更大的作為。

圖：反虛假信息欺詐中心

智能醫療

實際運用：電子病歷、遠程診療

過去大家去醫院看病，通常都會帶上紙質病歷，如果忘帶的話還要重新買一本。現在很多醫院都推行電子病歷，並建立相應的病歷庫方便醫生們共享信息（對於患者隱私會保護）。隨著技術的進步機器人也能夠參與到醫療的更多領域中來，比如一些通過深度學習後機器人能夠進行一些精細手術，醫生只需要坐在控制檯前監視機器人手術過程以及各項生命數值就好，手術的精準度也有所提升；機器人還能夠幫助導醫臺進行問診分診，分析醫學影像，根據患者病歷號自動配藥等，提高了醫院的工作效率。

人工智能和醫療領域相結合，能夠一定程度上緩解醫療資源緊張。對比醫生的培養週期（平均10年左右），人工智能所需時間大大縮短了。

圖：達芬奇手術機器人

智能教育

實際運用：在線課堂 拍照搜題

為了減少聚集風險，疫情期間公共場所都關閉了，學校也不例外，然而教育進度不能夠落後，這時候就在線教育就派上用場了。各大智能教育平臺結合人工智能、大數據、雲計算等技術，希望最終將師生聯繫起來，打破地域之間的壁壘，實現遠程教學的目的。人工智能可以幫助教師收集整理方法作業任務，分析學生的學習習慣以及學習狀態等。一些不會的題目學生可以通過拍照搜題獲得答案，而不再要等老師一一解答講解。

當然這背後也涉及到一些問題，諸如採集學生面部表情分析學習狀態是否涉及侵犯隱私、搜題軟件導致學生不動腦去寫作業怎麼辦等等，這些問題都有待於未來的從業人員去解決。

圖：阿里巴巴旗下app——釘釘

• 人工智能學習，你需要注意什麼？

人工智能和各行各業的聯繫日益密切，滲透到生活的方方面面。站在時代的風口浪尖，往往能夠獲得更多的收益。很多家長和同學也將目光投向這方面。那麼想要學習人工智能，需要注意些什麼呢？

首先，你需要衡量一下自己數學和物理能力。人工智能的大部分技術環節，都有賴於數學和物理這兩個學科基礎。尤其是人工智能最為核心領域的“機器學習”，對數學和物理的要求相當高。數學物理不好的同學一定謹慎考慮，否則之後的學習會虐得你“體無完膚”。

其次，做好天天滿課的準備。人工智能屬於交叉學科，涉及到心理學、計算機、哲學、認知神經科學等方面知識，簡單學習其中一個領域並不能夠掌握人工智能的核心。所有的交叉學科，都要求學生將不同學科知識融會貫通，最終才能夠成為這一領域的高精尖人才。

最後，所有新興事物背後有一定的風險和不確定性。新興學科很多方面還沒有一個確切的答案，不同學者有不同的聲音，還有一些是目前技術還無法攻克的難題。如果你不喜歡這種挑戰性，不喜歡這種不確定性，那麼可以考慮一些其他相對成熟的學科。如果喜歡挑戰，喜歡攻克難題，那麼人工智能值得你“入坑”。

順應新潮流的新興專業，我們要不要追一下流行？

每個人都希望自己能夠站在時代的風口浪尖，成為時代的弄潮兒，然而現實往往不盡如人意。面對新興專業，我們還是建議大家要充分了解清楚之後再選擇。

首先，大家可以參照我們上面的模式，弄清楚這個東西的概念、開設的院校有哪些、培養模式是什麼、實際運用領域有哪些等等。

其次，對自己有一個全面的認知。瞭解自己的長處和能力、興趣等，知道自己的短處，自己是否符合這個學科的要求等等。

再次，剛剛成立的新專業不同院校可能有不同的培養目標，學科實力上也會有所不同。新專業的設置上最初可能會有一些問題，但是這並不妨礙他們可能成為未來的大熱門。有一些內容可能需要明晰自身規劃後，再進行相應的補強。

“改變是唯一不變的事情”。沒有什麼是一成不變的，事物都在不斷髮展變化，專業、行業、時代亦是如此。你所能做的就是不斷適應，提升自己的綜合實力，這樣才能夠不被他人所取代。希望每一位同學都能夠做出最恰當的選擇。

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