2026年高考出分在即，志愿填报的“大考”将拉开帷幕。在人工智能科技浪潮的全面冲击下，高校中如雨后春笋般涌现的“AI字头”专业成为考生与家长关注的焦点。
数据显示，本市共有19所高校设立了人工智能相关本科专业点，另有14所高校成立了人工智能相关研究院。复旦大学、上海交通大学、同济大学于2024年1月获批教育部国家人工智能产教融合创新平台，与清华、北大等其他9所高校同列国家级平台梯队。
从产业侧观察，上海市人工智能行业协会去年发布的数据显示，2024年上海高校培养的人工智能专业毕业生约1.5万人，较上年增长15％，且75.6％的AI企业把国内高校毕业生作为主渠道人才来源。
数字背后，是人工智能人才的供需两旺。高等教育往往与产业同处技术变革浪潮的最前沿，读懂“AI字头”专业，不仅是考生家庭的必修课，也是更多的人理解并适应新一轮科技冲击的窗口。
不同培养路径
包含对未来技术范式理解
沪上高校的人工智能专业布局已启动多年。各校依托学科传统与资源优势，已逐渐分化出不同培养路径。这不仅是专业的竞争，也是对未来技术范式理解的博弈。
复旦大学的人工智能学科建设走的是依托综合性大学整体优势这条路。学校成立了计算与智能创新学院，把人工智能、计算机科学与技术、网络空间安全这三个紧密相关的方向整合到同一个学院里集群发展，学院本科招生层面有人工智能、计算机科学与技术、信息安全等6个专业。
“复旦的特点是综合性强，文社理工医学科齐全。我们在做人工智能时不只是把它当成一门工科，而是有意识地将其和数学、统计、生命科学、医学影像、社会科学这些方向打通。比如自然语言处理与认知科学、智能决策与社会计算等，这些都是这几年布局的交叉方向。”计算与智能创新学院教授黄萱菁介绍。
同济大学是2019年全国首批设立人工智能专业的高校之一，深耕“垂直领域”。如果说通用大模型是智能基座，那么同济更侧重于如何将这个基座落地到具体的工业场景中，依托校内强大的工科背景（如建筑、土木、电信、环境、交通、汽车、材料、航天），致力于解决千行百业的实际问题。
同济今年招生的两大前沿专业中，未来机器人专业代表了具身智能的发展方向，聚焦于自主智能无人系统。工程互联网专业则深耕人工智能在工程领域的落地应用。学校将人工智能、大数据等信息技术与同济强势的工科背景深度融合，旨在打通从设计、建造到维护、运营、更新的全过程，形成全方位的工程智能体系。
为了方便学生在感兴趣领域深挖，学校围绕人工智能新增了四个招生大类。机器人与智能化制造类包含未来机器人、飞行器制造、新能源材料等专业。计算机与电子类则将计算机、人工智能、软件、大数据、微电子等九个专业强强联合。此外，还有结合同济传统汽车与交通优势的智能交通与车辆类，以及结合当前热门光通信与空天技术的光电与空天信息类。
华东师范大学人工智能专业则以“算法+数据+算力+伦理”为顶层设计，用文理基础学科的优势滋养AI发展，让AI反哺传统学科升级。
学校已形成多个聚焦AI前沿领域的新兴学院。2024年成立空间人工智能学院，面向空天地底数字基座建设，推动时空大数据与AI深度融合，构建本硕博贯通人才培养体系；成立上海人工智能金融学院，聚焦“人工智能+金融”，设置AI金融硕士、博士等；长期建设计算机科学与技术学院，2026年增设的人工智能专业，就是依托计算机科学深厚基础进行建设的。此外，学校还布局了智算药学、集成电路科学与工程、智能教育、量子科技等前沿交叉领域，形成覆盖空天信息、金融科技、智能教育、生物医药等多维度的AI学科版图。
同时，该校人工智能相关专业在培养方案中被要求系统掌握国产深度学习框架与自主可控AI平台。开设的《深度学习框架原理与实践》等课程，重点培养学生运用百度飞桨、华为昇思及昇腾系列NPU开发技术的能力。这种国产自主化能力使毕业生在党政机关、国企、金融信创等领域更具竞争优势。
事实上，AI人才的需求光谱远比“去大厂做大模型”要宽。上海大学的探索是场景牵引，依托国家级基地。其在未来技术学院下设“海洋智能无人系统”方向。学生从大一开始实行1∶1导师制，融合智能、计算机、控制、机械、数学、力学等七个学科，在真实的海洋场景中解决问题。
今年毕业的学生梁金胜在校主攻智能无人系统方向，硕士研究生一年级就通过学校牵线，参与中国船舶集团智能海洋创新研究院的海洋装备自动化相关科研项目，毕业前就已经以实习身份在岗工作，前一天毕业论文答辩，后一天直接飞往大连的实验任务现场。“几乎不需要适应期。”他说。
薪酬风口仍在
但“飞猪”时代过去了
“硕士300万，博士600万”，这是国内一度流传的人工智能专业研究生毕业年薪传闻。也有本科毕业生坦言，本科毕业的同学普遍年薪在40万—50万元区间，60万元的也有。是否真是如此？
随着上海人工智能产业生态不断完善，本地高校AI相关专业毕业生就业去向呈现多元化格局，分化为学术深造、企业研发、行业应用三大主流方向，薪酬则根据岗位层级、技术含量、从业城市形成明显梯度，整体薪资水平高于传统行业，但行业热度回归理性，高薪主要集中在核心技术岗位。
解放日报·上观新闻记者在采访中发现，学术深造是研究型高校毕业生的重要选择。复旦大学人工智能方向毕业生中，一部分选择留校继续攻读，另一部分前往麻省理工学院、斯坦福大学、卡内基梅隆大学等国内外顶尖高校深造。同济大学首届国豪书院工科精英班毕业生深造率约95％，其中约六成毕业生选择直博，九成直博生留在本校继续研究。七成以上毕业生选择人工智能领域相关方向，15名毕业生进入卡内基梅隆大学、帝国理工学院等国际顶尖学府深造。
头部互联网与科技企业是主要就业阵地，除纯互联网企业的核心岗位外，智能制造、自动驾驶、机器人、金融科技、医疗影像等实体行业的AI岗位持续扩容。
例如，同济大学学生依托学校工程学科优势，大量进入人工智能、自动驾驶、智能建造、海洋智能装备领域，部分毕业生加入创业公司深耕线控底盘、AI芯片等技术。
华东师范大学AI教学在智能教育等方向上有明显优势。不少毕业生进入科大讯飞、视源股份、在线教育平台、教育信息化部门等，从事智能教育产品研发、学习数据分析、教育AI产品设计等工作，与其“AI+教育”的培养方向高度契合。
业内专家指出，2018年到2023年是AI就业的“黄金期”，当时只要是AI研究生毕业，拿“顶薪”并不难。但随着大模型时代的到来，企业对人才的要求更高，需求数量相对下降，“风口上飞猪”的时代已经过去。
目前，市场对高水平院校的博士生和具备核心研发能力的硕士生依然给出极具竞争力的薪酬，甚至有“合格即顶薪”的说法，但这建立在学生具备硬核的数理基础和科研产出之上。对于大多数毕业生而言，就业竞争则异常激烈，薪资水平也回归到普通工科专业的理性区间。
值得注意的是，上海的地域优势在就业中体现得淋漓尽致。张江、西岸、杨浦滨江等地的AI产业集群，为在沪高校学生提供了大量的实习和就业机会。学生在读期间就能接触到真实的产业场景，这种“骑自行车就能去实验室”的地理便利，极大地提升了毕业生的就业竞争力。
警惕为了招生
动作变形“套壳上市”
从全球范围来看，2026年无疑是人工智能发展的转折之年：大模型性能跃升，智能体和具身智能大量走向应用，信息智能和物理智能的边界被迅速打破，人工智能不再只处理信息，开始能够感知、决策并执行物理任务。统计显示，截至2025年底，我国人工智能企业已超过6000家，核心产业规模突破1.2万亿元。人才需求急速上行之际，高等教育领域的响应速度前所未有，这一过程中的“动作变形”不可忽视。
全国高校掀起开设人工智能学院或专业的热潮，但这一速度或快于真正AI师资的自然生长周期。部分学校为了招生，在专业名称前加上“智能”二字，而实际课程体系与人工智能核心内容关联不大。
在教育部本科专业目录里，人工智能（专业代码080717T）属于特设控制点专业，归在工学门类下的电子信息类中，需要专门备案或审批才能开设，课程上通常要求系统覆盖机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、AI系统架构，以及支撑它们的数学与计算机底层知识。在学科建设过程中，国内高校围绕这一核心形成了一个远比单一专业更宽的“衍生布局带”，大致可以分成几个圈层：最内层是核心层，即人工智能本科专业，目标是培养从原理到系统实现、从模型到落地的AI工程师或研究者；往外一圈是核心延展层，包括智能科学与技术、数据科学与大数据技术、机器人工程、智能制造工程等专业——它们与AI高度重叠但重心各有偏移；再往外是交叉渗透层，高校不一定单独拿出一个“AI专业”来招生，而是在大类培养里塞进成体系的AI学程、微专业或双学士学位项目；最外圈则是应用冠名层：智慧能源工程、智能医学工程之类，内核往往是传统工科或应用学科的AI化改造。
然而，这种学科布局中正常的“涟漪式”泛化，却被一些地方钻了空子，在学科理解、科研积累、师资准备等尚未到位的情况下，匆忙将旧有专业改头换面，冠以“智能”之名进行招生，对于不了解专业内涵的考生和家长而言，很容易被响亮的专业名称误导，入学后才发现所学内容与预期差距极大，既没有掌握扎实的AI技术，传统专业功底也不够突出，就业时陷入两难的境地。这对高校专业自身也是一种拔苗助长，反而耽误了原本可能的转型生长机遇。长远来看，给产业发展带来隐患。
上海市智能信息处理重点实验室副主任、复旦大学博士生导师张奇指出，高校在积极布局AI教育的同时，更需要同步加强师资队伍和课程体系建设，确保人才培养能真正跟上产业发展的节奏。
一体化长周期培养
是必由之路
人工智能技术的迭代速度令人目眩，从深度学习到大模型，再到具身智能，热点转换极快。这一大背景下，在人工智能这一核心专业领域，本硕博一体化的长周期培养是不是必由之路？
高校普遍给出肯定的答案。
华东师大2025年起开设的“数学与应用数学（智能科学）强基专业”具有代表性。该项目面向国家人工智能基础研究的战略需求，在人工智能专业基础上，更加注重扎实的数学基础，并额外增设了通信电子、软件工程、密码安全等方向的选修课程包，拓宽学生的知识视野与发展路径。在满足学分要求的前提下，学生可提前修读研究生课程，实现本科与研究生阶段的无缝衔接。强基班实行“3+1+X”本硕博贯通培养模式，即3年本科基础学习，1年本硕过渡，X年硕博贯通培养，最终可以6至7年完成本硕甚至博士学业。
复旦大学推出的“计算与智能领军人才试验班”实行8年制本博融通培养，一体化设计培养方案，本研课程全部打通，避免了传统读研需要调整研究方向的断点。
其逻辑在于，AI领域的基础课程链条极长——学机器学习需先懂统计，学统计需先懂数据优化，学优化需先有扎实的数学分析功底。如果按照传统的本科4年制，学生可能刚接触核心算法就面临毕业。而长周期培养允许学生从大二就开始进入课题组轮转，拥有长达6年以上的科研连续期，这对于需要长期沉淀的AI领域至关重要。
这种“慢哲学”是对抗技术“快迭代”的有效武器——技术工具会过时，但底层逻辑不会。
正在接受“复旦—字节跳动”联合培养的博士研究生曾致远师从邱锡鹏教授。如今，身在北京的他每天9点前往中关村字节跳动的办公室参与研究至深夜，企业导师提供了将想法落地所需的大量资源与工程视角，邱老师则在线上从学术角度指导他将研究价值最大化，提升工作的理论深度。从本科的软件工程到硕士的自然语言处理，再到如今聚焦大模型推理与强化学习，小曾的学术轨迹始终紧跟AI前沿，在他看来，“同质化的算法和数据劳动都可能被自动化，但‘理解原理+能跨界落地+能持续学习’的复合能力不会”。从数学基础到系统能力、科研训练，再到真实场景经验这条链，压缩不掉。
【记者手记】
不要仅因“顶薪”传闻入场
采访过程中，一位业内人士的话令人印象深刻：“这个领域学起来其实是非常苦的，交叉学科多，周期长，如果不是真心喜欢，很难坚持下去。”
“AI字头”专业既非金矿也非陷阱，它是一个前置成本极高、分层极其陡峭，但底层能力可迁移的领域。在选择是否迈入这一浪潮时，需要做的准备不少。
首先是摒弃“速成暴富”的片面认知，不要仅因“顶薪”传闻入场。应判断自己是否真的感兴趣，能否接受长期钻研、持续迭代的行业特性，在此基础上结合自身特点、学科优势选择报考路径，合理规划发展方向。目前报考主要分为三条路径，没有绝对优劣，适配不同特质的考生。一是直接报考人工智能相关专业，适合目标明确、立志深耕该领域，且数学、编程能力较强的考生。二是先选择计算机科学与技术专业，后续切入AI方向，适合对计算机领域整体感兴趣、希望拓宽就业面的考生。计算机专业基础覆盖面更广，除AI外，还可转向软件开发、网络安全、系统运维等多个领域，容错率更高，考生可在打好计算机专业基础后，通过选修课、科研项目、研究生阶段深耕AI。三是先选择数学专业，再转向AI，特别适合数学思维突出、热爱逻辑推导的考生。数学是人工智能的核心根基，数学功底扎实的学生，在算法创新、理论研究方面后劲十足，是高端AI研发岗位青睐的对象。
其次，摒弃“唯专业名称论”，甄别专业真实办学实力。当下带有“智能”“AI”字样的专业数量繁多，但质量差距悬殊。考生和家长不要仅凭专业名称判断优劣，可登录院校官网查阅完整培养方案。对于刚更名、仓促增设的“智能”类专业保持谨慎。
再次，优先考量院校地域与产业配套，借力区域生态发展。同等办学水平下，优先选择上海等AI产业发达城市的高校，学生在校期间可便捷参与企业项目、前沿论坛，提前对接行业资源。对于偏向工程应用、希望毕业直接就业的考生，地域带来的资源优势会更加明显。
最后，即便进入非AI专业，也可以通过学校开设的双学位、微专业、选修课学习AI知识，走“X+AI”的交叉发展路线，同样能在数字化时代获得广阔的发展空间。
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