🎓 高考后，AI是“香饽饽”，还是“天坑”？

“你要不考虑一下人工智能专业？现在不是最火的吗？”

这是每年高考填志愿时，家长群、贴吧、知乎、公众号底下最常出现的建议之一。

而越来越多的学生，也在“前沿、高薪、未来趋势”的诱惑下，纷纷将AI相关专业填在志愿表的前列。

但很多人不知道的是：人工智能，是一门“天才起点”的专业。

🤖 热门≠适合，大部分学生学不下去

在AI的宣传语中，我们看到的是：

• “平均薪资30w+”
• “大厂抢人”
• “科技前沿主力军”

可现实中，真正能达到这些的人，往往是那10%的人——要么出身985、211，要么竞赛履历爆炸，要么是能从大一开始刷开源项目的自驱型选手。

而大多数普通学生，在进入人工智能专业后，迎接他们的是：

• 高等数学+线性代数+概率统计+离散数学+编程+数据结构，缺一不可
• TensorFlow / PyTorch 开局就劝退，不搞懂 backpropagation 就永远进不了深水区
• 学了两年发现，“原来AI不是画画、做机器人，而是调参、写代码、改论文”

甚至有同学调侃：“我原以为学AI是研究AlphaGo，结果发现是训练AI识别猫。”

💼 AI行业真的好找工作吗？

我们翻翻真实的数据，冷静一下：

• 2025年AI相关毕业生人数将突破20万人次
• 大厂招聘要求普遍是：双一流+研究生+实战项目
• AI岗位要求高技术门槛+极强算法能力+跨学科背景
• 许多高校的“人工智能专业”仍停留在“贴标签”，课程设置脱节产业

结果就是：热门专业 + 入门难 + 岗位少 = 天坑陷阱

很多学生大三开始就考虑转行、考研保命、甚至想重修专业。

🧠 不是不能学AI，而是要看你是不是那个“适合的人”

所以问题的核心不是“AI是不是好专业”，而是：

你真的适合学AI吗？

以下这几类人，更可能在AI领域跑得远：

1. 数学基础好，乐于解决抽象问题
2. 对代码敏感，能够独立 debug、查文档
3. 能坐得住板凳，有长时间自学能力
4. 不仅想“靠AI赚钱”，而是真的对它感兴趣

反之，如果你只是因为“这个专业好就业”“听说年薪高”，就报考AI，很可能三年后你会陷入：挂科→补考→换方向→自我怀疑 的死循环。

每一个“选错专业”的故事背后，都是一段难以追回的时间成本。

人工智能是未来，但不一定是你的未来。

专业选得再热，如果你走不进去、也坚持不住，它就只是一个写在毕业证上的“标签”。

选择之前，不如先问问自己：我是不是那个能走到最后的人？