不追热词,找到长期成长的方向

薛正辉教授

    本报记者 肖知潞

    面向智能时代工科如何选择？6月16日，由贵州省招生考试院联合贵州教育报、天眼新闻推出的“黔程似锦·专业零距离”公益直播活动第6期正式开播。本次直播，北京理工大学集成电路与电子学院党委书记、教授薛正辉带大家走进工学类：信息与智能类专业，拆解专业核心内容，全方位解析学科升学路径、就业前景与发展趋势，为广大考生和家长答疑解惑。

    为什么说

    工学是面向未来的重要选择

    “理学更多追问‘为什么’，工学更多追问‘怎么做’。”直播一开始，薛正辉就用一句通俗的话帮助考生和家长厘清了理学与工学的区别。

    工学是怎样把规律变成设备，把算法变成系统，把实验室技术变成可靠工程方案。因此工学专业离不开数学、物理、计算机和实践训练。学计算机要懂算法、系统和工程开发；学电子信息要理解电路、信号、通信、芯片和感知；学自动化要懂控制、传感、执行和稳定性。

    薛正辉介绍，工学与科技创新、产业升级、国防安全和重大工程紧密相关。载人航天、高铁、通信网络、集成电路、智能制造、新能源汽车、低空经济、医疗机器人、网络安全等背后都需要工科人才。到了人工智能时代，信息技术正在成为工程系统的“神经系统”：车辆需要传感器、芯片、软件和控制，工厂需要数据采集和智能调度，无人机需要感知、导航、决策和安全。

    “今天我们讨论‘工学门类中的信息与智能相关专业’，不是追热点，而是看一个长期趋势：工程问题正在越来越多地转化为‘硬件+软件+数据+算法+系统’的综合问题。”薛正辉说，对于贵州考生来说，工学既连接国家战略，也连接区域发展。贵州在大数据、数字经济、算力基础设施、智能制造等方向具有现实需求，信息与智能相关工科专业不只是“热门”，也可能成为参与产业升级和重大工程的路径。

    信息与智能相关专业

    到底学什么

    在专业解读环节，薛正辉详细介绍了信息与智能相关的本科专业和专业方向，清晰介绍各专业的学习内容、核心定位与培养目标。

    计算机类，通常学习程序设计、数据结构、算法、计算机系统、数据库、网络、软件工程、人工智能、大数据等。计算机类培养的人才，既可做软件系统开发，也可做算法、数据、云计算、智能平台、工业软件和网络系统。

    电子信息类，关注信号、通信、雷达、传感、电子系统、芯片和信息传输。电子信息类像智能系统的“感官和通信网络”。无人车感知环境、卫星手机通信、AI模型进入终端设备，都离不开信号、芯片、嵌入式系统和边缘计算。

    自动化类，不是简单地“让机器自己动起来”，而是研究复杂系统如何感知、建模、决策、控制和稳定运行。

    人工智能相关专业和培养方向，不是简单地“会用聊天机器人”，而是要理解模型训练、数据处理、算法评估、系统部署，以及智能决策如何与工程安全结合。

    智能无人系统、机器人工程和智能装备方向，这些专业共同特点是“智能系统落地”：既有硬件，又有软件；既要懂机械、控制、传感，也要懂算法和系统集成。

    网络空间安全和信息安全方向，这个可以理解为数字世界的“安全底座”。

    低空技术与工程、智能医学工程等新兴交叉方向。低空技术与工程建立在航空宇航、信息与通信、力学等优势学科基础上，聚焦低空飞行器设计研发和低空交通空管等技术；智能医学工程则面向健康中国和大健康产业需求，强调医工交叉、人工智能、大数据、机器人等前沿技术。

    什么样的学生

    适合选择这些专业

    “这些专业听起来很好，但什么样的学生适合报考？”面对学生和家长最关心的问题，薛正辉给出了五条朴素的判断标准。

    适合对数学、物理、计算机、电子、编程、机器人或人工智能有持续兴趣的学生。不是说高中阶段必须已经写过复杂程序，也不是说必须拿过竞赛奖，但至少面对抽象问题、逻辑推理、公式模型和工程系统时，学生不是本能排斥，而是愿意琢磨。

    适合逻辑能力较强、愿意动手调试、愿意面对复杂问题的学生。工科不是所有题都有标准答案。写程序会报错，电路会不通，机器人会失控，模型训练效果可能不好，项目汇报也可能被老师追问。愿意查资料、改参数、复现实验、反复调试，是很重要的学习品质。

    适合有较强持续学习能力和抗挫折能力的学生。信息与智能相关专业更新很快。大学四年里，工具会更新，框架会更新，行业需求也会变化。真正有竞争力的学生，不是只学会某个软件，而是掌握数学基础、工程思维、编程能力和系统学习方法。

    高中阶段物理、数学基础较好，选考科目符合要求的学生更适合。以北京理工大学2025年贵州物理类招生计划为例，多数工学相关招生大类选考要求为“物理+化学”。这对贵州新高考考生尤其重要：志愿填报前一定要核对当年高考志愿系统中的选考要求，不能只看专业名称感兴趣就填报。

    如果参加过信息学竞赛、机器人竞赛、科技创新、电子制作、编程实践、航模无人机、数学建模等活动，通常能更早接触这些专业的真实面貌。这些经历不是唯一门槛，但能帮助学生判断自己是不是真的喜欢“把想法做出来”。

    “同时也要提醒大家，不要因为‘人工智能热门’就盲目选择。”薛正辉说，如果一个学生非常排斥数学、物理、编程、实验和工程调试，只喜欢概念层面的新鲜感，那么选择这些专业时要谨慎。热门专业往往学习强度不低，竞争也不小，只有长期投入，才可能把热度转化为能力。

    这些专业未来能做什么

    “学生家长关心就业，这很正常。但在信息与智能类专业里，我们要避免简单承诺‘哪个专业一定高薪’。”薛正辉说，这些专业对应的行业面较宽，岗位层次差异很大，个人能力、学校平台、项目经验、实习经历和是否继续深造，都会影响未来发展。

    从本科毕业直接就业看，计算机和软件方向常见岗位包括软件开发、系统研发、云计算、工业软件；人工智能和数据方向包括算法、机器学习、数据工程、智能产品；电子信息方向包括通信、雷达信号、嵌入式、电子系统和集成电路；自动化和机器人方向包括控制、机器人、智能制造、智能车辆；网络空间安全方向包括网络安全、密码、安全运营和信息对抗；低空技术、智能无人系统、智能医工则对应低空经济、无人系统、航空航天、智能医疗等新场景。

    从深造看，相关方向可继续攻读计算机科学与技术、软件工程、人工智能、控制科学与工程、电子科学与技术、信息与通信工程、网络空间安全、机器人工程、航空宇航科学与技术、兵器科学与技术、智能无人系统、智能感知、智能制造、智能医学工程等研究生方向。

    薛正辉提醒，不同岗位对学历要求不同。算法、芯片、控制、网络安全、高端科研院所和部分国防科技工业单位，往往更重视研究生阶段训练。本科阶段要重视数学基础、编程能力、工程项目和科研训练。报考时也要追问：学生更喜欢软件还是硬件，更喜欢算法还是系统，更愿意进入国家重点行业还是市场化科技企业？这些问题比“哪个名字更热”更重要。

    直播最后，薛正辉用一句朴素的话结束了分享：“志愿填报不是追一个最热的词，而是找到一个自己愿意长期成长的方向。”他表示，北京理工大学的信息与智能相关工科专业，背后是信息、电子、控制、计算机、人工智能、无人系统、网络安全和智能装备的融合。适合那些愿意把科学规律变成工程系统，把个人兴趣放进国家需求，把四年大学学习看作长期能力建设起点的同学。