在近年高考志愿填报中，人工智能专业的关注度持续走高。这一现象的背后，是国家战略层面的有力推动。早在2017年，国务院发布的《新一代人工智能发展规划》就明确提出"完善人工智能领域学科布局，设立人工智能专业"的发展方向，要求试点院校建立人工智能学院，扩大相关学科硕博招生规模。
教育部数据显示，2019年度普通高校本科专业备案结果中，人工智能专业以180所高校新增的规模领跑新增专业榜单。这一数字较2018年的35所有着5倍的增长，折射出高等教育体系对人工智能人才培养的高度重视。值得注意的是，包括南京大学在内的多所高校已率先成立独立的人工智能学院，构建起从本科到博士的完整培养体系。
2020年，教育部、国家发改委与财政部联合印发《关于"双"建设高校促进学科融合加快人工智能领域研究生培养的若干意见》，进一步要求"双"高校构建赶超世界先进水平的人才培养体系，重点培育具有国际竞争力的人工智能领军人才。这些政策的密集出台，既反映出我国人工智能产业的快速发展，也揭示了高端技术人才的迫切需求。
要理解人工智能专业的价值，首先需要明确其学科定位。根据教育部专业目录，人工智能专业（代码080717T）属于工学门类下的电子信息类，与电子科学与技术、通信工程等同属一级学科。专业代码中的"T"标识，表明这是为适应经济社会发展特殊需求而设立的新兴交叉学科。
从技术本质看，人工智能是计算机科学的重要分支，主要研究如何通过理论、方法与技术实现机器的智能模拟与扩展。其核心目标是让机器具备感知、思考与决策能力，具体研究领域涵盖机器人学、语言识别、图像识别、自然语言处理等方向。与传统电子信息类专业相比，人工智能更强调软硬件结合的综合能力，要求学生既能掌握底层算法逻辑，又能实现技术落地应用。
调研多所高校的培养方案可见，人工智能专业的课程体系呈现"厚基础、强交叉"的特点。公共基础课包括数学分析、大学物理、电路原理、模拟/数字电子技术等，为后续学习奠定数理与工程基础；专业核心课则涵盖机器学习、计算机视觉、自然语言理解、模式识别等前沿领域；拓展课程还涉及脑科学、认知科学、智能控制等交叉学科。这种课程设置既了学科深度，又强化了跨领域融合能力。
2016年被称为"人工智能元年"，这一年AlphaGo击败人类围棋冠军的事件，将AI技术推向公众视野。但事实上，人工智能的理论探索可追溯至上世纪50年代。真正推动技术落地的关键节点出现在2012年——"卷积神经网络"与"深度学习"的突破，让机器在图像识别、语音处理等领域的性能实现跨越式提升，开启了AI技术的实用化进程。
技术突破随即引发资本热潮。互联网巨头率先布局：Google收购多伦多大学深度学习团队，快速将技术应用于相册搜索、街景门牌识别；Facebook、亚马逊等企业也通过投资或并购抢占技术高地。与此同时，风险投资持续涌入，2012-2016年间全球新增AI企业5154家，融资规模达224亿美元，占2000-2016年总融资额的77.8%。其中2016年单年融资92.2亿美元，相当于此前13年融资总和的近6倍。
资本的加持加速了技术落地。以AI芯片为例，这类专门处理海量计算任务的硬件模块，已成为数据中心、智能终端的核心组件。从手机中的图像处理器到自动驾驶汽车的决策芯片，AI硬件的创新正持续拓展技术应用边界。
当前，人工智能技术已深度渗透到经济社会各领域，具体应用可分为六大方向：
这些应用场景的持续扩展，直接拉动了对人工智能专业人才的需求。据《全球人工智能人才发展报告》预测，未来5年全球AI领域人才缺口将超过500万，其中具备跨学科能力的复合型人才尤为紧缺。这也意味着，选择人工智能专业的学生，将在市场中拥有更广阔的发展空间。
面对人工智能专业的报考热潮，考生需结合自身兴趣与能力理性决策。该专业对数学、物理等基础学科要求较高，适合逻辑思维强、对计算机技术感兴趣的学生。在院校选择上，可重点关注设有独立人工智能学院的高校，这类院校通常拥有更完善的培养体系与行业资源。
需要特别说明的是，人工智能是典型的交叉学科，学习过程中需注重跨领域知识的积累。建议学生在掌握核心算法的同时，主动了解应用领域的行业需求，通过实习、项目实践等方式提升技术落地能力。
