2025高考考试生该怎么样选择大学专业，北京高考考试在线团队整理了DeepSeek预测将来10年比较赚钱可能消失的专业，详细情况如下：
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DeepSeek预测将来10年比较赚钱可能消失的专业
DeepSeek预测了可能消失的专业，譬如翻译、传统新闻学、会计基础这类，重要原因是人工智能的冲击。
反过来，这也说明人工智能有关的专业会非常吃香，人工智能技术人才需要增长快，特别是年轻化、高学历的人才，所以AI专业一定是一个重点。现在，不少国内顶尖院校开设了AI专业，说明高校已经在重点进步这个方向了。
第二还有AI伦理、老年生活规划、碳中和、信息安全、智能医学工程、生物医学工程、创意和设计类专业会比较有前景。
那DeepSeek预测的将来10年比较赚钱可能消失的专业具体都有什么呢，一块往下看看叭~
将来10年比较赚钱的专业
01、AI与机器学习
核心方向：AI工程、机器学习、深度学习、自然语言处置、计算机视觉。
驱动原因：人工智能技术已成为全球科技进步的核心引擎，覆盖医疗、金融、制造、交通等范围。人工智能模型的高效化（如Edge 人工智能在边缘设施上的应用）和行业需要激增（如家用电器、通信设施自动化）将推进有关职位薪酬持续走高。
高校调整趋势：顶尖院校（如清华、南大、哈工大）已开设AI实验班，课程体系融合数学、计算机科学和神经科学，强化算法设计与系统构造能力。
院校排名：
1、清华大学
优势：计算机科学与技术学科评估A+，拥有AI研究院、智能技术与系统国家重点实验室，与产业界（如百度、字节跳动）合作紧密。
国际排名：QS计算机学科全球第12（2023），CSRankings 人工智能范围全球前10。
特点：姚班、智班培养顶尖人工智能人才，研究方向覆盖自动驾驶、强化学习等。
2、北京大学
优势：信息科技学院实力雄厚，AI研究院由院士领衔，图灵奖得主参与教学。
国际排名：QS计算机全球第15，CSRankings 人工智能范围中国前三。
特点：侧重理论革新，自然语言处置（如王选研究所）、计算机视觉等范围突出。
3、浙江大学
优势：计算机辅助设计与图形学国家重点实验室（CADCG），人工智能范围产学研结合紧密（如阿里合作）。
学科评估：计算机科学与技术A+，第五轮评估人工智能有关学科表现优秀。
研究方向：计算机视觉、智能医疗、机器人学。
4、上海交通大学
优势：电子信息与电气工程学院覆盖人工智能全范围，联合打造清源研究院（人工智能伦理与安全）。
国际认同：QS工程与技术全球第25，CSRankings系统方向全球领先。
资源：与商汤科技、腾讯等企业合作紧密，实习机会丰富。
5、南京大学
核心优势：LAMDA研究所（周志华领衔），机器学习范围国际顶尖。
学科评估：计算机科学与技术A，AI专业首批建设点。
特点：统计学习、弱监督学习研究领先，学术环境浓厚。
6、中国科技大学
优势：类脑智能技术及应用国家工程实验室，少年班学院培养人工智能交叉人才。
研究方向：神经计算、量子机器学习，科研经费充足。
7、哈尔滨工业大学
特点：自然语言处置（国内Top 1），哈工大讯飞联合实验室。
学科评估：计算机A，第五轮AI方向评分提高显著。
地点：深圳校区提供大湾区产业资源。
8、复旦大学
优势：类脑智能科学与技术研究院，张江校区挨近人工智能企业集群。
研究方向：脑科学交叉、人工智能医疗，与华山医院合作紧密。
9、西安电子科技大学
特点：两电一邮成员，智能科学与技术专业全国前列，第五轮学科评估A类。
就业导向：华为、中兴等企业校招重点院校，侧重人工智能硬件结合（如智能芯片）。
10、北京航空航天大学
优势：AI研究院（李未院士牵头），无人机智能控制、空天信息处置特点鲜明。
资源：军工项目多，合适国防人工智能方向。
就业前景
人工智能工程师、算法研究员、人工智能商品经理等职位需要旺盛，长三角、粤港澳大湾区等地区薪酬领先。猎聘报告显示，家用电器行业的人工智能人才需要增长率达93.75%，硕博学历占比超70%。
02、数据科学与云数据剖析
核心方向：数据科学、商业剖析、统计学、运筹学。
驱动原因：企业依靠数据驱动决策，人工智能工具（如预测性剖析、用户画像）的应用提高了数据剖析的效率和价值。传统市场推广、会计等职位向数据化转型，需学会Python、SQL及人工智能辅助工具。
社会需要：全球数据量每年平均增长30%，中国数字化政策推进下，数据治理与隐私保护有关职位需要增加。
院校排名：
1、清华大学
优势：交叉信息研究院（姚期智领衔）、清华-青岛数据科学研究院，开设云数据能力提高项目。
研究方向：云数据系统构造、隐私计算、城市计算（如龙明盛团队）。
资源：与阿里云、腾讯共建实验室，Kaggle竞赛成绩突出。
2、北京大学
学科实力：统计学（A+）、计算机科学（A+），元培学院设数据科学与云数据技术本科专业。
特点：国家进步研究院（云数据经济学）、前沿计算研究中心（云数据可视化）。
国际合作：与CMU、斯坦福联合培养项目。
3、浙江大学
实验室：云数据技术教育部工程研究中心、阿里巴巴联合实验室。
研究方向：金融风控建模、医疗云数据（浙大医学院合作）、高性能计算。
就业：长三角区域网络大厂（阿里、网易）人才输送主力。
4、中国人民大学
核心优势：统计学院（国内Top 1，学科评估A+）、云数据与区块链研究院。
特点：社科云数据剖析（经济、社会互联网）、国家统计局合作项目多。
课程：强调统计学+计算机+范围常识（金融/政务）融合培养。
5、复旦大学
优势：云数据学院（与哥伦比亚大学合办）、类脑智能与云数据交叉研究。
方向：金融云数据（上海金融中心区位优势）、生物医学数据剖析。
资源：上海云数据中心实习机会，与蚂蚁集团联合实验室。
6、中国科技大学
特点：云数据学院（陈恩红领衔）、超算中心（天河二号）。
研究方向：量子机器学习、科学云数据（天文、物理范围应用）。
学术：IEEE BigData等顶会论文产出率高。
7、上海交通大学
学科交叉：电院云数据工程技术研究中心、安泰经管学院（商业剖析方向）。
合作企业：商汤科技、拼多多（电子商务数据剖析实战项目）。
课程：覆盖Hadoop/Spark生态链、数据湖构造等工业级技术。
8、哈尔滨工业大学（深圳）
优势：云数据科学与工程专业（深圳校区），毗邻腾讯、华为、大疆。
特点：工业云数据（智能制造）、城市交通数据剖析（粤港澳湾区合作）。
9、电子科技大学
方向：云数据存储与计算（华为合作）、通信互联网数据剖析（5G应用）。
资源：四川云数据中心共建项目，华为天才少年计划目的院校。
10、北京航空航天大学
特点：云数据与脑机智能高精尖中心，空天云数据（遥感、卫星数据处置）。
军工项目：国防范围数据剖析需要强，保密技术方向突出。
就业前景：
金融、零售、医疗范围的数据科学家年薪常见超越50万，拥有跨范围能力（如数据+金融）的复合型人才更具竞争优势。
03、医疗健康与智能医学
核心方向：生物医学工程、智能医学工程、基因组学、老年医学。
驱动原因：老龄化加剧（中国2035年老年人口将超4亿）和人工智能医疗技术（如医学影像剖析、个性化治疗）的普及，推进医疗健康行业规模扩张。
交叉学科趋势：高校增设人工智能+医疗课程，如深度学习在肿瘤测试中的应用，强化临床与技术的结合。
院校排名：
1、清华大学
优势：清华-协和医学院联合培养，精确医学研究院、生物医学交叉研究院。
研究方向：医学影像人工智能（如DeepDR眼科诊断）、手术机器人、基因组云数据剖析。
资源：与北京协和医院、301医院临床数据合作，联合腾讯人工智能 Lab开发智能诊疗系统。
2、北京大学
学科交叉：医学部与信息科技学院共建智慧医疗研究中心。
特点：人工智能病理诊断（北大人民医院）、可穿着打扮健康监测设施研发。
国际合作：与约翰霍普金斯大学共建医疗云数据联合实验室。
3、上海交通大学
医学实力：交大医学院（国内Top 3）与电子信息学院联合培养。
实验室：Med-X研究院、医疗机器人研究院（血管介入机器人国内领先）。
产业合作：联影智能、商汤科技联合开发医学影像人工智能平台。
4、浙江大学
交叉平台：生物医学工程与仪器科学学院（生仪学院）、阿里云-浙大智慧医疗联合实验室。
研究方向：脑机接口、人工智能辅助癌症早筛（邵逸夫医院合作）。
成就：达摩院医疗人工智能多项专利转化落地。
5、华中科技大学
医学背景：同济医学院（全国Top 10），附属协和、同济医院临床资源丰富。
工科支撑：光电国家研究中心（医疗人工智能硬件研发）、联影集团联合实验室。
特点：智能医学影像（CT/MRI重建算法）、智慧医院信息管理软件。
6、复旦大学
医学+人工智能：类脑智能研究院（张江校区）、华山医院神经外科人工智能辅助手术。
研究方向：脑疾病预测模型（阿尔茨海默症）、人工智能药物设计。
资源：上海影像医学研究所、联影医疗产学研基地。
7、东南大学
学科优势：生物医学工程（A+学科），国内首个智能医学工程本科专业。
实验室：儿童进步与学习科学教育部重点实验室（儿童健康监测人工智能）。
合作：华为智能基座项目，开发医疗物联网解决方法。
8、四川大学
华西医学院：全国顶级临床医学资源，华西医院牵头国家医学中心。
研究方向：人工智能辅助罕见病诊断、医疗自然语言处置（电子病历剖析）。
企业合作：腾讯觅影（肺部CT筛查）、希氏异构（消化内镜人工智能）。
9、北京航空航天大学
医工交叉：生物与医学工程学院，专注手术导航机器人、康复辅助器械。
军工技术转化：航天级传感器应用于可穿着打扮医疗设施。
10、南方医科大学
医学特点：原第一军医大学，附属南方医院、珠江医院数据资源丰富。
智能医学工程：与腾讯人工智能 Lab合作开发病理切片辨别系统。
就业前景
人工智能辅助诊断工程师、健康数据剖析师、老年健康规划师等职位需要增长，结合人工智能技术的医疗设施研发薪酬可达百万级。
04、碳中和与新能源工程
核心方向：新能源科学与工程、环境工程、可持续能源技术。
驱动原因：全球绿色转型加速，中国双碳目的推进下，新能源车、光伏、储能范围投资激增。国际能源署预测，2025年新能源车销售量占比超20%。
政策支持：中国超常规逆周期调节政策倾斜新能源基建，高校增设碳中和有关专业，如能源+人工智能跨学科方向。
院校排名：
1、清华大学
优势: 清华大学在能源与环境范围有深厚的研究基础，其碳中和与新能源工程有关专业依托于强大的工科背景，科研实力雄厚。
研究方向: 清洗能源、碳捕集与封存、能源系统优化等。
2、浙江大学
优势: 浙江大学在新能源与碳中和范围有较强的科研能力，特别在太阳能、风能等可再生能源技术方面表现突出。
研究方向: 可再生能源、能源存储、低碳技术等。
3、上海交通大学
优势: 上海交通大学在能源与动力工程范围有较强的学科优势，碳中和与新能源工程专业结合了前沿技术与工程实践。
研究方向: 氢能技术、智能电网、碳中和技术等。
4、华中科技大学
优势: 华中科技大学在能源与动力工程范围有较强的科研实力，特别在新能源材料与器件方面有突出表现。
研究方向: 新能源材料、能源转换与存储、碳中和系统等。
5、西安交通大学
优势: 西安交通大学在能源与动力工程范围有悠久的历史和深厚的积累，碳中和与新能源工程专业结合了传统能源与新兴技术。
研究方向: 清洗能源技术、能源系统优化、碳捕集与封存等。
6、哈尔滨工业大学
优势: 哈尔滨工业大学在能源与环境工程范围有较强的科研实力，特别在新能源技术与碳中和系统集成方面表现突出。
研究方向: 新能源技术、能源系统集成、碳中和政策等。
7、北京理工大学
优势: 北京理工大学在新能源材料与器件、能源系统优化等方面有较强的研究能力，碳中和与新能源工程专业结合了前沿技术与工程应用。
研究方向: 新能源材料、能源系统优化、碳中和政策等。
8、天津大学
优势: 天津大学在能源与环境工程范围有较强的科研实力，特别在碳捕集与封存、可再生能源技术方面表现突出。
研究方向: 碳捕集与封存、可再生能源、能源系统优化等。
9、东南大学
优势: 东南大学在能源与环境工程范围有较强的科研实力，特别在新能源技术与碳中和系统集成方面表现突出。
研究方向: 新能源技术、能源系统集成、碳中和政策等。
10、华南理工大学
优势: 华南理工大学在能源与环境工程范围有较强的科研实力，特别在新能源材料与器件、能源系统优化等方面表现突出。
研究方向: 新能源材料、能源系统优化、碳中和政策等。
就业前景
新能源工程师、碳资产管理师、电池技术研发专家需要旺盛，长三角和珠三角区域薪酬领先。特斯拉、比亚迪等企业高薪争夺核心技术人才。
05互联网安全与信息伦理
核心方向：信息安全、互联网空间安全、AI伦理。
驱动原因：数据泄露和人工智能滥用风险加剧，各国立法强化数据隐私保护（如欧盟GDPR）。Edge 人工智能的普及需要当地化数据处置与安全防护。
社会需要：人工智能伦理成为新兴研究方向，涉及算法公平性、人工智能决策透明性等议题，高校开设有关课程应付技术伦理挑战。
院校排名：
1、清华大学
优势：互联网科学与互联网空间研究院（段海新团队）、交叉信息研究院（密码学与量子安全）。
研究方向：互联网攻防技术、区块链安全、人工智能伦理治理（智源研究院参与国家政策拟定）。
资源：与奇安信、360共建实验室，承担国家互联网空间安全重大专项。
2、北京航空航天大学
学科实力：计算机科学与技术（A）、互联网空间安全一级学科博士点。
特点：信息对抗技术（国防特点）、数据安全与隐私保护（蓝盾联合实验室）。
就业：航天科工、中国电科等军工企业定向培养。
3、上海交通大学
交叉平台：互联网安全技术研究院（谷大武领衔）、AI治理与法律研究中心。
研究方向：工业网络安全、自动驾驶系统伦理、密码学理论。
合作：与阿里云、商汤科技拓展数据合规与人工智能伦理研究。
4、武汉大学
特点：国家互联网安全学院（国家网安基地校区），唯一互联网安全学院+革新产业谷模式。
学科融合：法学院（信息伦理与互联网法治）、计算机学院（系统安全）。
资源：国家级虚拟仿真实验教学中心，承担护网国家级攻防演练。
5、西安电子科技大学
核心优势：密码学国内顶尖（第五轮学科评估A+），军工信背景深厚。
实验室：综合业务网理论及重点技术国家重点实验室（ISN）。
方向：量子密码、互联网攻防靶场（广受青睐CTF战队XDSEC）。
6、北京邮电大学
互联网空间安全学院：中国最早开设信息安全专业的高校之一，与华为共建鸿蒙生态安全实验室。
研究方向：5G安全、社交互联网隐私保护、信息内容治理。
就业：三大运营商、字节跳动安全部门核心生源校。
7、电子科技大学
优势：互联网安全技术国家级实验教学示范中心，华为鸿蒙OS安全生态合作基地。
特点：区块链安全（张小松团队）、人工智能模型鲁棒性研究。
地域：成都国家互联网安全产业园提供实习机会（中国网安、无声信息）。
8、中国人民大学
跨学科特点：法学院（信息法、数据伦理）、信息学院（互联网安全技术）。
政策研究：参与《数据安全法》《个人信息保护法》立法咨询，伦理研究突出。
资源：国家社科基金AI伦理重大项目牵头单位。
9、华中科技大学
互联网空间安全学院：拥有互联网空间国际治理研究基地（中央网信办支持）。
研究方向：医疗数据安全、互联网舆情治理（与腾讯安全联合实验室）。
10、东南大学
特点：信息科学与工程学院（移动通信安全）、法学院（科技伦理研究中心）。
合作：与中兴通讯共建5G安全联合实验室，聚焦物联网设施安全。
就业前景
互联网安全工程师、人工智能伦理顾问、区块链安全专家年薪常见超60万，政府与金融范围需要特别突出。
06复合型交叉学科
核心方向：金融科技（FinTech）、数字孪生技术、智能城市规划。
驱动原因：行业边界模糊化，企业需要既懂技术又懂业务的跨界人才。比如，人工智能+金融需学会量化买卖与机器学习，智能建造需融合工程与物联网技术。
高校调整趋势：清华大学姚班、人大高瓴学院等开设跨学科项目，课程设计强调硬科技+软技能结合。
院校排名：
1、北京大学
以卓越的学术实力和前瞻性的学科布局，在自主设置二级学科和交叉学科的数目上稳居第一，共计94个。这类学科覆盖了自然科学、社会科学、工程技术等多个范围，特别重视跨学科研究，旨在培养具备宽厚入门知识和交叉学科视线的复合型人才。
2、浙江大学
紧随北京大学之后，以74个自设二级学科和交叉学科的数目位列第二。浙江大学在维持传统优势学科的同时，也积极探索新兴学科和交叉学科的进步，如AI、生物信息学、新能源技术等。
3、四川大学
以67个自设学科的数目位列第三。四川大学在医学、材料科学、生命科学等范围获得了显著进展，展示了该校在学科建设上的不懈奋斗与显著成就。
4、中南大学
以61个自设学科的数目紧随其后，展示了该校在学科建设上的不懈奋斗与显著成就。中南大学在冶金工程、矿业工程、交通运输工程等传统优势学科基础上，不断拓展新的研究方向，形成了独特的学科特点。
5、武汉大学
自设二级学科和交叉学科的总数也超越了50个，这类学科涵盖了从自然科学到社会科学，从工程技术到人文静术的广泛范围。
6、复旦大学
在交叉学科建设上获得了显著成就，通过设立如金融数学、数据科学等交叉学科，有效推进了学科间的深度融合。
7、厦门大学
自设学科数目也超越了50个，这类学科同样覆盖了广泛的范围，并在交叉学科研究方面获得了显著进展。
8、中国人民大学
自设学科数目也超越了50个，展示了该校在学科建设上的积极探索与成就。
9、华中科技大学
自设学科数目也超越了50个，这类学科在交叉学科研究方面同样获得了显著成就。
10、河南大学
自设学科数目也超越了50个，为培养具备跨学科思维和革新能力的人才提供了平台。
就业前景
复合型人才在头部科技公司（如蚂蚁集团、华为）薪酬溢价显著，金融科技剖析师年薪可达80万以上。
07、创意与客户体验设计
核心方向：交互设计、数字媒体艺术、客户体验（UX）研究。
驱动原因：人工智能工具（如MidJourney）减少了技术门槛，但创意设计、情感化交互仍是人类核心优势。智能硬件（如AR眼镜）的普及需设计人才支撑。
院校排名：
1、同济大学设计创意学院
同济大学是中国顶尖的985大学之一，设计创意学院在可持续设计革新方面有非常强的教学和研究能力。
2、上海交通大学设计学院
上海交通大学作为上海顶尖的211大学，其设计学院融合了人文静术与科技，培养理论与实践相结合的设计精英。
3、中国美术学院工业设计学院
中国美术学院在工业设计范围具备较高的教学水平，特别在产学研结合的教学模式上有着独到的经验。
4、西安美术学院设计艺术学院
西安美术学院的设计艺术学院开设了多个设计方向，如视觉传达设计、艺术与科技等，具备较强的专业特点。
5、江南大学设计学院
江南大学作为211工程和双一流建设高校，其设计学院致力于革新型、国际化、研究型设计教育。
6、浙江理工大学服饰学院
浙江理工大学的服饰学院在中国纺织和服饰设计范围具备非常高的声誉，尤其是在服饰高等教育方面有着悠久的历史。
7、武汉理工大学艺术与设计学院
武汉理工大学的艺术与设计学院强调服务国家策略和学科交叉协同的进步策略，培养具备行业特点的设计人才。
8、湖北工业大学设计学院
湖北工业大学的设计学院专注于培养设计类革新型人才，尤其是在工业设计范围有着显著收获。
9、南昌大学建筑与设计学院
南昌大学的建筑与设计学院在培养高素质、专业化、复合型的艺术人才方面有着突出的表现。
10、广东轻工职业技术学院艺术设计学院
虽然广东轻工职业技术学院在综合排名上不是最顶尖，但其艺术设计学院在设计教育范围也有不俗的表现和影响力。
就业前景
客户体验设计师、人工智能内容策划师薪酬涨幅显著，科技公司（如苹果、meta）优先招聘拥有人工智能工具用经验的设计师。
除此之外，基于对专业前景和行业发展势头的预测，DeepSeek还给出了如下建议：
基于将来10年行业趋势的实用考试报名建议（涵盖专业选择、个人进步、行业需要与高校资源等）
1、自我评估与定位
■兴趣与能力匹配
理科生：优先评估数理逻辑（数学/物理成绩）、编程基础（是不是接触过Python/C++）、实验动手能力（如生物/化学竞赛）。合适选择AI、数据科学、新能源工程等。
文科生：关注语言表达（语文/英语）、社会洞察力（历史/政治）、艺术感知（美术/设计）。合适选择金融科技、客户体验设计、智能医学习管理（如健康政策剖析）等。
交叉型人才：若文理均衡且兴趣广泛，可瞄准智能城市规划、人工智能伦理与法律、数字媒体艺术等跨界范围。
■性格与职业适配
内向型（专注技术）：合适算法开发、互联网安全、生物信息学等需要深度钻研的范围。
外向型（善于交流）：优先人工智能商品经理、医疗健康顾问、碳中和政策剖析师等需跨团队协作的职位。
2、专业选择方案
1. 瞄准技术+行业复合赛道
人工智能+X：选择与实体产业结合紧密的方向，如：
人工智能+医疗（华中科技大学、浙江大学智能医学工程）；
人工智能+金融（上海交通大学金融科技班、中央财经大学量化金融）；
人工智能+制造（哈工大机器人工程、同济大学智能建造）。
数据+X：结合具体行业的数据剖析，如：
数据+零售（中国传媒大学计算广告）；
数据+交通（北京交通大学智慧交通）。
2. 关注政策红利范围
新能源与碳中和：优先选择拥有国家重点实验室的院校（如清华大学能源与动力工程、西安交通大学储能科学与工程），重点关注长三角（上海电力大学）、珠三角（华南理工大学）等新能源产业聚集区高校。
智能医学与老龄化服务：选择附属医院资源强的医学院（如首都医科大学智能医学工程、南方医科大学健康服务与管理）。
3. 警惕伪热点陷阱
防止盲目考试报名名字时髦但课程陈旧的专业（如部分院校云数据专业仅教Excel基础）；
核查课程设置：优质专业应包括人工智能工具链（如TensorFlow/PyTorch）、行业实践（如医疗数据标注、碳买卖模拟）等模块。
3、择校核心原则
1. 产业区位 学校排名
AI/芯片：优先长三角（上海交大、南京大学）、粤港澳（华南理工、香港科大）等半导体与人工智能企业密集区；
金融科技：瞄准北京（清北人央财）、上海（复旦、上财）、深圳（港中深）等金融中心；
新能源：合肥（中科大、合工大-比亚迪联培）、西安（西安交大-隆基合作）等产业链基地。
2. 校企合作资源比985/211标签更要紧
查询高校官方网站产学研栏目，选择与龙头企业共建实验室/定向班的院校，比如：
华为鸿蒙班（武汉大学、电子科技大学）；
特斯拉新能源联合研究院（上海理工大学）；
腾讯优图实验室合作院校（中山大学、厦门大学）。
3. 文科生重点关注技术赋能型院校
传统文科强校（如人大、武大）开设**法律+人工智能（智能司法）、新闻+数据（计算传播）**等改革课程；
艺术类院校转型方向：中国美术学院（元宇宙设计）、北京电影学院（人工智能GC影视制作）。
4、志愿填报实战方法
专业梯度设计
冲：选择将来5年爆发期专业（如量子信息科学、脑机接口）；
稳：瞄准目前高需要范围（如互联网安全、数据科学）；
保：保留基础学科（如数学与应用数学、统计学）作为转型跳板。
借助新设专业信息差
教育部新增专业（如2023年生物统计学、将来机器人）总是考试报名角逐较小，但符合前沿趋势；
参考《高校招生专业介绍》，筛选近3年开设**智能+、数字+**前缀专业的院校。
保研/出国通道预规划
目的深造的学生：优先选择本硕博贯通培养项目（如浙江大学图灵班、北航将来空天技术学院）；
计划留学者：关注中外合作办学（如上海纽约大学数据科学、西交利物浦人工智能专业）。
5、长期进步建议
■防止唯技术论误区
将来高薪人才需兼具技术硬实力+人文软实力，比如：
人工智能工程师需理解医疗伦理；
新能源政策拟定者需懂环境社会学；
大学期间选修哲学、社会学等通识课程。
■关注抗人工智能淘汰能力
强化人类独特优势：复杂谈判（法律）、创意叙事（设计）、情感关怀（护理）；
小心选择高度标准化、易被人工智能替代的专业（如基础会计、外语翻译）。
总结与建议
将来10年高薪专业= 技术壁垒 社会价值 政策杠杆。
换句话说就是：技术不可替代性（如复杂决策、跨学科整理）、社会刚需（如老龄化、碳中和）、政策支持（如人工智能基建、新能源补贴）
考试报名时应：
1、拒绝盲目跟风：防止扎堆ChatGPT有关专业，关注底层技术（如多模态大模型需要的计算机视觉人才）。
2、防止选择：
①技术替代性强：结构化、重复性工作易被人工智能智能化（如翻译、会计）。
②专业定位模糊：交叉学科若缺少核心技能，易被市场边缘化（如信息管理与信息管理软件）。
③市场需要萎缩：行业转型致使对口职位降低（如传统媒体衰退影响下的广告学）。
3、建议选择：
①选择复合型专业：如人工智能+医疗数据科学+金融，增强跨界竞争优势。
②关注新兴范围：AI伦理、老年生活规划、碳中和等方向潜力大。
③提高不可替代技能：创意设计、情感交流、复杂决策等人类核心优势。
4、强化人机协作思维：借助人工智能工具提高效率，但保留人类决策权。
5、提前卡位新兴范围：关注量子计算、脑机接口等潜在爆发点，通过辅修/双学位布局。
考生应关注人工智能+行业的复合技能，并强化情感交流、伦理判断等软实力。高校专业调整已向跨学科、高实践性方向倾斜，建议优先选择与产业紧密联动的院校及专业。
核心公式：兴趣专长 行业趋势 院校资源 = 最佳解
建议考生制作三维评估表，横向对比专业前景、个人适配度、目的院校实力，优先选择能提供产业导师、真实项目实训、头部企业校招通道的高校。记住，没永远的热点专业，只有持续进化的终身学习者。
最后，选择比努力更要紧，但唯有持续进化的人才能取得长期角逐。
将来十年可能消失的专业
01、翻译/小语种专业
人工智能翻译技术已在平时场景中达成95%的准确率，覆盖中英、日、韩等多语种，大幅降低基础翻译职位需要。普通高校的小语种专业因就业对口率低（仅14%）和高阶翻译人才门槛提高，可能逐步被淘汰，仅顶尖院校保留高档研究方向。
将来趋势
翻译专业可能更重视跨文化交流、专业范围翻译（如法律、医学）与人工智能工具的用法。
02、图书馆学与信息管理
数字化和人工智能技术的普及使得传统图书馆管理需要降低，智能化系统可以更高效地处置信息检索和资源管理。图书检索、分类、借阅管理等步骤已达成自动化，可高效处置大量数据。
将来趋势
专业可能融入信息科学或档案管理学科，或转型为数据科学或数字资产管理方向。
03、传统新闻学
人工智能写作工具和智能化新闻生成技术的兴起，降低了传统新闻编辑和记者的需要。深度报道虽仍需人类记者，但基础职位需要锐减。
将来趋势
新闻学可能更重视数据剖析、多媒体内容创作和人工智能工具的应用。专业能力方面，需强化调查新闻和内容创意方向。
04、会计学（基础方向）
人工智能和智能化软件（如智能财务管理系统）可以高效处置记账、报税等基础会计工作。90%的基础财务工作（如记账、出纳）可通过智能管理系统智能化。
将来趋势
可能向财务剖析、策略咨询和人工智能审计等高阶方向进步，传统会计课程体系面临重构。
05、基础计算机编程
低代码/无代码平台和人工智能编程工具的兴起，减少了传统编程的门槛。
将来趋势
编程教育可能更重视算法设计、人工智能开发和系统构造等高阶技能。
06、传统市场推广及广告策划
人工智能和云数据剖析工具可以更精确地预测市场趋势和买家行为，伴随人工智能数据剖析工具普及，传统营销推广方案的拟定可能被算法优化取代，降低了传统市场调查和广告策划的需要。
将来趋势
市场推广可能更重视数据驱动方案、人工智能工具应用和客户体验设计。
07、基础摄影与摄像
人工智能图像生成技术（如MidJourney、DALLE）和智能化编辑工具的普及，减少了传统摄影的技术门槛。
将来趋势
摄影专业可能更重视视觉叙事、创意设计和人工智能工具的结合。
08、公共事业管理
就业高度依靠考公考编，职位数目有限，且角逐激烈，就业率持续低迷。高校已渐渐将它转为研究生课程或融入行政管理专业，本科单独设立的必要性受质疑。
将来趋势
伴随技术进步和社会进步，该专业将愈加重视数字化、自动化和跨学科能力的培养。对于学生而言，学会数据剖析、政策剖析工具与跨范围协作能力将成为竞争优势的重点。
09、传统外语教育
人工智能语言学习工具（如Duolingo、ChatGPT）和实时翻译技术的普及，降低了对外语教师的需要。
将来趋势
外语教育可能更重视跨文化交流、专业范围语言应用和人工智能辅助教学。
10、基础人力资源管理
人工智能招聘系统、智能化绩效评估工具和职员管理平台的普及，降低了传统HR的工作需要。
将来趋势
人力资源管理可能更重视组织行为学、职员体验设计和人工智能工具的应用。
需要强调的是，即使这类专业在将来真的消失了，也并不意味着有关范围的终结，而是其核心技能和常识体系将融入更高阶或跨学科的范围。
将来教育将更重视培养创造力、批判性思维和跨学科能力，以适应迅速变化的技术和市场需要。
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