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DeepSeek预测:未来10年赚钱及可能消失的专业!

2025-02-13
来源:好老师升学帮
阅读 445
导读:为了帮助考生和家长了解市场和社会需求,从而更科学地选择专业,本文面向未来升学角度,运用DeepSeek整理了未来10年赚钱的专业。

连日来,DeepSeek大火,不少人用它寻找选题,制作内容,紧跟热点。

为了帮助考生和家长了解市场和社会需求,从而更科学地选择专业,本文面向未来升学角度,运用DeepSeek整理未来10年赚钱的专业
据多篇行业分析报告、市场和社会需求变化、教育改革背景、高校专业调整趋势等内容,综合评估后进行了预测,给出相应内容
本文根据DeepSeek生成内容综合整理,内容不代表本号观点,仅供大家参考。



未来10年最赚钱的专业

DeepSeek预测了可能消失的专业,比如翻译、传统新闻学、会计基础这些,主要原因是AI的冲击。反过来,这也说明AI相关的专业会很吃香,AI技术人才需求增长快,尤其是年轻化、高学历的人才,所以人工智能专业肯定是一个重点。目前,不少国内顶尖院校开设了人工智能专业,说明高校已经在重点发展这个方向了。

然后,Edge AI也就是边缘人工智能的发展很迅速,在智能家居、自动驾驶等领域应用广泛,可能相关的专业比如人工智能工程、数据科学会有需求。不少报道也提到,边缘侧AI会成为趋势,所以这可能推动相关专业的发展。
另外,建议关注新兴领域,比如人工智能伦理、老年生活规划、碳中和。另外,中国将进入中度老龄化,所以老年医学、健康管理这些专业可能有需求。碳中和方面,新能源相关的专业,比如新能源科学与工程,应该也是热门,像新能源汽车的发展,虽然竞争激烈,但需求大。
还有,AI人才集中在计算机科学、软件工程、电子信息等专业,所以这些传统工科可能依然强劲,但需要结合AI技术来提供支持。深度学习和机器学习可能需要更多的复合型人才,比如医疗+AI、金融+数据科学这样的交叉学科。
网络安全方面,数据隐私和安全在Edge AI中很重要,随着AI普及,网络安全问题会更突出,所以信息安全专业需求会增加,也可能促进相关岗位的需求。
医疗健康方面,AI已在医疗中应用,比如医学影像分析、个性化治疗,所以智能医学工程、生物医学工程会有前景。同时,老龄化带来的老年健康管理需求,相关专业也会受益。
碳中和和新能源方面,根据绿色转型的趋势,新能源、环境科学、可持续能源工程这些专业会很重要。特别是中国的新能源汽车市场增长,带动相关产业链的人才需求。
还有,复合型专业,比如“AI+医疗”或“数据科学+金融”,这类专业的选择会增强跨界竞争力。这可能涉及到跨学科课程,需要高校调整专业设置,培养综合能力。
最后,创意和设计类,比如用户体验设计、多媒体内容创作,虽然AI可以辅助,但人类的创意无法替代。摄影专业转向视觉叙事和创意设计,说明设计类专业需要结合AI工具,但核心创意还是关键。



01

人工智能与机器学习


核心方向人工智能工程、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉。

驱动因素:AI技术已成为全球科技发展的核心引擎,覆盖医疗、金融、制造、交通等领域。AI模型的高效化(如Edge AI在边缘设备上的应用)和行业需求激增(如家电、通信设备智能化)将推动相关岗位薪资持续走高。

高校调整趋势:顶尖院校(如清华、南大、哈工大)已开设人工智能实验班,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架构能力。

就业前景

AI工程师、算法研究员、AI产品经理等职位需求旺盛,长三角、粤港澳大湾区等区域薪资领先。猎聘报告显示,家电行业的AI人才需求增长率达93.75%,硕博学历占比超70%。

02

数据科学与大数据分析


核心方向:数据科学、商业分析、统计学、运筹学。

驱动因素:企业依赖数据驱动决策,AI工具(如预测性分析、用户画像)的应用提升了数据分析的效率和价值。传统市场营销、会计等岗位向数据化转型,需掌握Python、SQL及AI辅助工具。

社会需求:全球数据量年均增长30%,中国数字化政策推动下,数据治理与隐私保护相关岗位需求增加。

就业前景

金融、零售、医疗领域的数据科学家年薪普遍超过50万,具备跨领域能力(如“数据+金融”)的复合型人才更具竞争力。

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。

驱动因素:老龄化加剧(中国2035年老年人口将超4亿)和AI医疗技术(如医学影像分析、个性化治疗)的普及,推动医疗健康行业规模扩张。

交叉学科趋势:高校增设“AI+医疗”课程,如深度学习在肿瘤检测中的应用,强化临床与技术的结合。

就业前景

AI辅助诊断工程师、健康数据分析师、老年健康规划师等职位需求增长,结合AI技术的医疗设备研发薪资可达百万级。

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。

驱动因素:全球绿色转型加速,中国“双碳”目标推动下,新能源车、光伏、储能领域投资激增。国际能源署预测,2025年新能源车销量占比超20%。

政策支持:中国超常规逆周期调节政策倾斜新能源基建,高校增设碳中和相关专业,如“能源+AI”跨学科方向。

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求旺盛,长三角和珠三角地区薪资领先。特斯拉、比亚迪等企业高薪争夺核心技术人才。

05

网络安全与信息伦理

核心方向:信息安全、网络空间安全、人工智能伦理。

驱动因素:数据泄露和AI滥用风险加剧,各国立法强化数据隐私保护(如欧盟GDPR)。Edge AI的普及要求本地化数据处理与安全防护。

社会需求:AI伦理成为新兴研究方向,涉及算法公平性、AI决策透明性等议题,高校开设相关课程应对技术伦理挑战。

就业前景

网络安全工程师、AI伦理顾问、区块链安全专家年薪普遍超60万,政府与金融领域需求尤其突出。

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。

驱动因素:行业边界模糊化,企业需要既懂技术又懂业务的跨界人才。例如,“AI+金融”需掌握量化交易与机器学习,“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。

就业前景

复合型人才在头部科技公司(如蚂蚁集团、华为)薪资溢价显著,金融科技分析师年薪可达80万以上。

07

创意与用户体验设计


核心方向:交互设计、数字媒体艺术、用户体验(UX)研究。

驱动因素:AI工具(如MidJourney)降低了技术门槛,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。

就业前景

用户体验设计师、AI内容策划师薪资涨幅显著,科技公司(如苹果、Meta)优先招聘具备AI工具使用经验的设计师。

此外,基于对专业前景和行业发展趋势的预测,DeepSeek还给出了如下建议:

基于未来10年行业趋势的实用报考建议涵盖专业选择、个人发展、行业需求与高校资源等


一、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(是否接触过Python/C++)、实验动手能力(如生物/化学竞赛)。适合选择人工智能、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)。适合选择“金融科技、用户体验设计、智能医学管理(如健康政策分析)”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、AI伦理与法律、数字媒体艺术等跨界领域。

性格与职业适配
内向型(专注技术):适合算法开发、网络安全、生物信息学等需要深度钻研的领域。
外向型(擅长沟通):优先AI产品经理、医疗健康顾问、碳中和政策分析师等需跨团队协作的岗位。
二、专业选择策略

1. 瞄准“技术+行业”复合赛道

AI+X:选择与实体产业结合紧密的方向,如:

AI+医疗(华中科技大学、浙江大学智能医学工程);

AI+金融(上海交通大学金融科技班、中央财经大学量化金融);

AI+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分析,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. 关注政策红利领域

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“伪热门”陷阱

避免盲目报考名称时髦但课程陈旧的专业(如部分院校“大数据”专业仅教Excel基础);

核查课程设置:优质专业应包含AI工具链(如TensorFlow/PyTorch)、行业实践(如医疗数据标注、碳交易模拟)等模块。

三、择校核心原则

1. 产业区位 > 学校排名

人工智能/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AI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”标签更重要

查看高校官网“产学研”栏目,选择与龙头企业共建实验室/定向班的院校,例如:

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+AI”(智能司法)、“新闻+数据”(计算传播)**等革新课程;

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(AIGC影视制作)。

四、志愿填报实战技巧


“专业梯度”设计

冲:选择未来5年爆发期专业(如量子信息科学、脑机接口);

稳:瞄准当前高需求领域(如网络安全、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。


利用“新设专业”信息差

教育部新增专业(如2023年生物统计学、未来机器人)往往报考竞争较小,但符合前沿趋势;

参考《高校招生专业目录》,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

目标深造的学生:优先选择本硕博贯通培养项目(如浙江大学图灵班、北航未来空天技术学院);

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AI专业)。

五、长期发展建议

■ 避免“唯技术论”误区

未来高薪人才需兼具技术硬实力+人文软实力,例如:

AI工程师需理解医疗伦理;

新能源政策制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AI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);

谨慎选择高度标准化、易被AI替代的专业(如基础会计、外语翻译)。


—— 总结与建议 ——

未来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、跨学科整合)、社会刚需(如老龄化、碳中和)、政策支持(如AI基建、新能源补贴)
报考时应——
■ 拒绝盲目跟风:避免扎堆ChatGPT相关专业,关注底层技术(如多模态大模型需要的计算机视觉人才)。
■ 避免选择:技术替代性强:结构化、重复性工作易被AI自动化(如翻译、会计)。专业定位模糊:交叉学科若缺乏核心技能,易被市场边缘化(如信息管理与信息系统)。市场需求萎缩:行业转型导致对口岗位减少(如传统媒体衰退影响下的广告学)。
■ 建议选择:选择复合型专业:如“AI+医疗”“数据科学+金融”,增强跨界竞争力。关注新兴领域:人工智能伦理、老年生活规划、碳中和等方向潜力大。提升不可替代技能:创意设计、情感沟通、复杂决策等人类核心优势。
■ 强化“人机协作”思维:利用AI工具提升效率(如用Copilot写代码),但保留人类决策权。
■ 提前卡位新兴领域: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“AI+行业”的复合技能,并强化情感沟通、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:兴趣特长 × 行业趋势 × 院校资源 = 最优解

建议考生制作“三维评估表”,横向对比专业前景、个人适配度、目标院校实力,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,没有永远的热门专业,只有持续进化的终身学习者。

最终,选择比努力更重要,但唯有持续进化的人才能赢得长期竞争。


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