【特别策划】AI人才需求旺盛​，专业对口与否正在拉开就业差距

为服务国家战略需求，近年来高校持续增设“智慧”“智能”类专业。教育部今年4月发布的《普通高等学校本科专业目录（2026年）》中，新增专业38种，其中与“智慧”“智能”“数字”相关的专业占比超过1/3。结合教育部新增备案或审批本科专业点来看，“智慧”“智能”类专业新增布点数量保持在高位。

麦可思研究发现，冠以“智慧”“智能”的相关专业，整体薪资水平可观。2025届本科“智慧”“智能”类专业月收入为7047元，明显高于本科月收入平均水平（6435元）。依托持续扩大的用人需求与优质就业条件，这类专业整体具有较强的就业竞争力。但部分专业毕业生就业满意度、工作与专业相关度不及预期，值得关注。

下面，本文选取智能制造工程、人工智能2个具有代表性的“智慧”“智能”类专业进行分析。

智能制造工程专业：

薪资优势明显 岗位需求量大

但从业初期心理落差明显

智能制造工程专业隶属于机械类专业。根据阳光高考网数据，目前全国开设该专业的高校有383所，普通高校毕业生规模为1.2-1.4万人。

麦可思数据显示，2025届智能制造工程专业毕业生的月收入为7134元，高于工学平均月收入（7033元），体现了智能技术相关人才具备一定的薪资溢价优势。该专业的工作与专业相关度（75%）高于工学平均（70%），且未从事专业对口工作人群中，因“专业工作岗位招聘少”的比例（2%）极低，反映了就业市场对该专业人才的强劲需求。

从行业类流向看，智能制造工程专业本科毕业生主要进入机械设备制造业、电子电气设备制造业、交通运输设备制造业，从事机械/仪器仪表类工作。

随着近年来高端装备产业的快速发展，相关行业吸纳本科毕业生的规模扩大。麦可思数据显示，本科毕业生在机械设备制造业就业的比例由2021届的2.6%上升至2025届的4.2%，在交通运输设备制造业就业的比例则由2021届的1.3%上升至2025届的2.3%。在此背景下，智能制造工程专业毕业生未来可能有更广阔的就业空间和发展平台。

但需要注意的是，智能制造工程专业的就业满意度（76%）相对较低，低于工学平均（81%）5个百分点。在就业不满意的原因中，认为加班太多（52%）、工作环境条件不好的比例（32%）明显高于工学平均水平（分别为35%、28%）。这或与智能制造工程专业毕业生从业初期，岗位职责要求扎根生产车间、项目现场等地，条件相对艰苦，学生心理预期与现实不匹配有关。建议高校加强该专业的职业认知教育与适应力教育，引导学生理性看待岗位现状。

人工智能专业：

“学以致用”群体薪资优势明显放大

但毕业生因能力问题从事非对口工作比例高

人工智能专业隶属于电子信息类专业。根据阳光高考网数据，目前全国开设人工智能专业的高校有664所，普通高校毕业生规模2.4-2.6万人。作为近年来增设势头最猛的专业，其就业情况同样备受关注。

麦可思数据显示，2025届人工智能专业本科毕业生主要进入信息传输、软件和信息技术服务业，电子电气设备制造业，从事计算机与数据处理、互联网开发及应用等相关工作。其月收入为7084元，就业满意度为80%，均与工学平均（7033元、81%）基本持平；工作与专业相关度（56%）甚至远低于工学平均（70%），整体就业表现并未呈现出显著优势。

但若将该专业就业人群分为对口就业群体和非对口就业群体，其就业特征进一步显现：人工智能专业对口就业群体的月收入（7651元）不仅显著高于非对口就业群体（6462元），收入差距达到1189元，也高于工学平均。这意味着，能够学以致用的人工智能专业毕业生，其薪资优势被明显放大。

那么什么原因使近半数人工智能专业本科毕业生并没有从事对口工作？

数据显示，该专业选择与专业无关工作的毕业生中，因“专业工作岗位招聘少”比例很低，仅为7%；但因“达不到专业相关工作的要求（31%）”而选择非对口工作的比例却较工学平均（14%）高出17个百分点。

这组数据对比说明，就业市场对人工智能专业其实有很大的人才缺口，但部分人工智能专业毕业生尚未完全匹配岗位要求，使其在竞争中被动流向非对口领域。

进一步剖析高校培养短板。数据显示，2025届人工智能专业毕业生认为母校教学中，实习和实践环节不够（54%）、课程内容不实用或陈旧（52%）是最需要改进的环节，且分别比工学平均高出3个、5个百分点。

事实上，这类问题并非人工智能专业独有。麦可思数据显示，“智慧”“智能”类专业毕业生整体在实习实践、课程内容方面都表现出较高的改进需求，反映出这类新兴专业在课程体系设置、教学内容更新、产业实践衔接方面仍存在一定脱节。建议高校加快专业课程迭代步伐，深化产教融合与实践育人，推动教学内容紧跟行业前沿，弥合学用差距。

“智慧”“智能”类人才能力重塑：

从单一技术转向复合能力

随着智能化技术在各行业加速渗透，“智慧”“智能”类专业人才的能力结构正在发生变化。除了需要具备扎实专业功底之外，更强调技术能力与综合软技能的融合。

以人工智能专业为例，其毕业生主要流向计算机与数据处理、互联网开发与应用等职业领域。对于这两类职业而言，“电脑编程”的重要性仍居于首位，反映了技术能力在职业初期的核心地位。同时需要关注的是，根据2025届毕业生反馈，相关岗位对“逻辑思维”能力的重要程度正在稳步提升。这意味着在技术类岗位中，逻辑分析、理性判断等软性综合能力，正在成为影响从业者工作成效与职业发展的关键变量。

这一变化在智能制造工程专业中表现得同样明显。智能制造工程专业毕业生主要从事机械/仪器仪表类职业。在这类职业从业群体的基本工作能力评价中，“疑难排解”“科学分析”等传统技能的重要性，已经被“理解性阅读”“解决复杂问题”等更具综合性的能力取代。

换句话说，此类岗位对毕业生要求已经从“能完成单项技术任务”转向“能理解复杂系统、判断问题原因”等。岗位能力结构不再只是技术执行层面的熟练度，而是对问题本质的识别能力与系统性处理能力。

据麦克思研究院数据说明：

2021届、2025届大学生毕业半年后培养质量的跟踪评价，分别于2022年3月初和2026年3月初完成，覆盖全国本科生样本分别为12.5万、19.5万人。（策划：赵莹 许磊）