摘要：很多家长朋友在后台私信咨询张老师，现在AI发展这么迅猛的情况下，还有必要学习计算机专业吗？

很多家长朋友在后台私信咨询张老师，现在AI发展这么迅猛的情况下，还有必要学习计算机专业吗？

特别是这两天非常火的国产大模型deepseek，连老美都急眼了，不管是画图设计还是写代码都非常牛逼。

以前我们觉得国产大模型和人家的还有差距，现在我们另辟蹊径，在算法上下功夫，已经赶上甚至在某些领域超过了老美的AI大模型。

我们自己的模型，没有很多的使用限制，在国内大家都可以用，而且是免费的，只要你把需求说清楚，大模型很快就能把你想要的东西做出来，包括写程序等。

那我们是否还有必要报考计算机专业呢？针对这个问题，张老师给大家分析一下，供参考。

1. 报考热度与竞争压力

计算机专业虽然大家都说人才过剩，但这几年的热度依旧很高，特别是头部985和强211，大家注意看，大部分学校的最高分都是计算机相关专业占据。

根据教育部阳光高考平台数据，截至2024年，全国有986所院校开设计算机科学与技术专业，非重点院校扩招尤为明显，2022年计算机类在读学生达177万，占工科总人数的四分之一。

这种扩招导致毕业生数量激增，2024届计算机类就业落实率已跌至工科倒数，市场呈现明显的供过于求。

计算机专业

说白了，计算机行业培养的学生太多了，过剩了，市场不需要那么多，也提供不了那么多的岗位。

2. 就业市场的两极分化

但不管怎样，即便现在供需不平衡，岗位竞争激烈，但互联网行业顶尖人才的薪资水平仍然有很大的吸引力。

比如，某互联网大厂，算法岗起薪就是50万/年，开发岗稍微低一些，但能力出色的，也在20万-40万/年之间。

但总的来说，行业分化也比较明显：

高薪领域：人工智能、大数据、芯片设计等核心技术岗位需求旺盛，但对学历（硕士及以上）和技能（如算法能力、科研经历）要求极高。

传统领域：普通开发岗、测试岗因人才饱和，薪资增长乏力，部分中小企业甚至出现“学历定价”现象（如本科年包仅15万左右），低端岗位被AI取代的可能性最大。

计算机专业就业现状

3. 长期趋势与潜在机遇

未来五年，计算机行业将呈现两大趋势：

技术融合：人工智能、物联网、区块链等新兴技术与传统行业（如制造、医疗、生物等）深度融合，催生跨领域岗位需求，也就是我们常说的计算机+。

国产替代与自主创新：高端芯片、操作系统等“卡脖子”领域急需人才，政策扶持下相关岗位的稳定性和发展空间显著提升。

二、如何选择计算机相关专业？

1. 专业方向细分与特点

计算机大类包含多个细分方向，需结合兴趣与职业目标选择：

计算机科学与技术（CS）：侧重理论基础（如算法、操作系统、硬件），适合考研深造或从事芯片设计、科研工作。

软件工程：偏向应用开发（如Web、移动端），课程更贴近企业需求，但考研时可能因专业课差异处于劣势。

人工智能/大数据：新兴方向，需数学与编程基础扎实，适合对算法研究或数据分析感兴趣的学生。

网络空间安全：政策驱动型领域，就业相对比较稳定（如政府、金融机构），但对实践能力要求较高。

2. 院校选择策略

头部院校优先：985/211院校在师资、科研资源和校企合作上肯定是有优势的，所以为啥建议高分孩子报考，选择名校，这样你以后才有更好的机会能够优质就业。

计算机专业头部院校

地域考量：优先选择一线城市：这些地方的高校更易获得实习和校招资源，北上广深就不说了，其他新一线城市的头部院校优先考虑，部分二线城市院校，如果有实力比较强的学校也可考虑。

地域这个还是比较重要，大家随便去找几个院校，看他们的就业质量报告，里面有一项学生就业地区，大部分的都是在本地，本省或者本区域，比如长三角，珠三角等。

计算机产业也是有本地属性的，你在上大学的时候，能够有更多的机会去接触去实习，这就是优势（比如杭州的阿里系）。

1. 夯实基础能力

编程与算法：掌握至少一门主流语言（Python/Java/C++），参与LeetCode、ACM竞赛提升算法能力。

数学与逻辑：线性代数、概率论是人工智能和数据分析的核心基础，建议选修相关课程。

2. 实践与项目经验

校内项目：加入实验室或导师团队，参与科研项目或开源社区贡献（如GitHub）。

企业实习：大二起争取大厂实习机会（如腾讯、字节跳动），实习转正率高达60%以上，且能积累行业认知。

实习

3. 学历与证书

1. 主流就业赛道分析

算法工程师：高薪（50万+/年）但竞争激烈，需顶会论文或竞赛奖项（如Kaggle）。

全栈开发：需求量大，技术要求全面（前端+后端+数据库），适合快速积累经验。

网络安全：政策红利期，薪资中上（年包25万-40万），但需持续学习攻防技术。

传统行业IT岗：如银行、车企的信息技术部门，稳定性高但薪资较低（年包15万-25万）。

2. 应对行业挑战的策略

避免“技术陷阱”：警惕低门槛方向（如基础运维）的技术替代风险，向架构师、技术管理岗位转型。

跨界复合能力：掌握“计算机+行业”技能（如生物科技、智慧医疗、人工智能、机器人等），提升不可替代性。

计算机+人工智能

3. 长期职业规划

技术深耕路线：从初级工程师→架构师→CTO，需持续学习新技术（如量子计算、边缘AI）。

转型管理或产品：具备技术背景的产品经理（如AI产品经理）在互联网公司薪资可达30万-50万/年。

1、AI编程工具的效率提升

当前AI代码生成工具（如GitHub Copilot、通义灵码）已能显著提升开发效率。

例如，阿里云工程师30%的代码由AI生成，华为工程师效率提升34%。AI可自动补全代码、生成测试用例、搭建项目框架，甚至完成简单需求的原型开发。

但AI生成的代码仍需人工审核和调试。例如，OpenAI的o3模型虽能在编程竞赛中击败99.9%的参赛者，但在复杂业务场景中仍可能产生“幻觉代码”（如逻辑漏洞或安全风险），需程序员修正。

2、AI无法替代的核心能力

需求理解与架构设计：软件开发涉及与客户沟通、需求抽象和系统架构设计，这些需要人类的业务敏感性和经验积累。例如，华为高级架构师需解决十万门店系统的卡顿问题，这类无固定套路的复杂任务AI难以胜任。

创新与跨领域融合：AI无法独立提出新算法或设计创新解决方案。例如，AI模型的训练框架、分布式计算平台仍需程序员搭建。

安全与伦理判断：代码中的隐私保护、数据安全等需人类决策，AI缺乏实践经验和伦理判断能力。

3、低端程序员仍然面临竞争压力

简单、重复性任务（如基础开发、Bug修复）逐渐被AI工具或“资深工程师+AI”组合替代。例如，Salesforce通过AI减少初级岗位招聘，转向成本更低的印度市场。

企业更倾向招聘具备AI协作能力的中高级工程师，导致初级岗位需求萎缩。2025届计算机专业就业落实率已跌至工科倒数，但高技能岗位（如算法、架构师）薪资仍保持高位。

1、开发流程的重塑

AI将接管编码、测试等执行类任务，程序员转向需求分析、架构设计和AI调度。例如，阿里云工程师通过指挥多个“AI程序员”分模块开发，自身专注于系统整合与纠偏。

团队规模缩小但效率提升，企业更青睐“全栈工程师+AI”模式，减少对单一技能岗位的依赖。

2、行业长期展望

风险与机遇并存：AI可能淘汰低技能岗位，但也创造新职业（如AI训练师、伦理审查员）。麦肯锡报告显示，AI每取代1个职位，会新增2.6个职位。

1、理性看待AI的影响

AI不会让程序员失业，但会淘汰“仅会写代码”的那部分人。未来属于“懂业务、善协作、能创新”的复合型人才。

如果只是

2、给学生的建议

拥抱AI工具：将其作为学习与工作的“加速器”，而非威胁。

聚焦高价值领域：选择算法、安全、架构等方向，避免扎堆饱和岗位。

保持终身学习：技术迭代加速，需持续关注行业动态（如量子计算、边缘AI）。

理性评估自身条件：若分数不高，不建议报考，若实在喜欢，可侧重开发岗或细分领域（如测试、运维）；若目标高薪前沿领域，需提前规划考研保研。

重视软实力：沟通能力、团队协作与英语水平（尤其是外企或跨境业务）同样关键。

来源：张老师聊升学