為服務國家戰略需求，近年來高校持續增設“智慧”“智能”類專業。教育部今年4月發布的《普通高等學校本科專業目錄（2026年）》中，新增專業38種，其中與“智慧”“智能”“數字”相關的占比超過1/3。結合教育部新增備案或審批本科專業點來看，“智慧”“智能”類專業新增布點數量保持在高位。

麥可思研究發現，冠以“智慧”“智能”的相關專業，整體薪資水平可觀。2025屆本科“智慧”“智能”類專業月收入為7047元，明顯高于本科月收入平均水平（6435元）。依托持續擴大的用人需求與優質就業條件，這類專業整體具有較強的就業競爭力。但部分專業畢業生就業滿意度、工作與專業相關度不及預期，值得關注。

下面，本文選取智能制造工程、人工智能2個具有代表性的“智慧”“智能”類專業進行分析。

智能制造工程專業：

薪資優勢明顯 崗位需求量大

但從業初期心理落差明顯

智能制造工程專業隸屬于機械類專業。根據陽光高考網數據，目前全國開設該專業的高校有383所，普通高校畢業生規模為1.2~1.4萬人。麥可思數據顯示，2025屆智能制造工程專業畢業生的月收入為7134元，高于工學平均月收入（7033元），體現了智能技術相關人才具備一定的薪資溢價優勢。該專業的工作與專業相關度（75%）高于工學平均（70%），且未從事專業對口工作人群中，因“專業工作崗位招聘少”的比例（2%）極低，反映了就業市場對該專業人才的強勁需求。

從行業類流向看，智能制造工程專業本科畢業生主要進入機械設備制造業、電子電氣設備制造業、交通運輸設備制造業，從事機械/儀器儀表類工作。

隨著近年來高端裝備產業的快速發展，相關行業吸納本科畢業生的規模擴大。麥可思數據顯示，本科畢業生在機械設備制造業就業的比例由2021屆的2.6%上升至2025屆的4.2%，在交通運輸設備制造業就業的比例則由2021屆的1.3%上升至2025屆的2.3%。在此背景下，智能制造工程專業畢業生未來可能有更廣闊的就業空間和發展平臺。

但需要注意的是，智能制造工程專業的就業滿意度（76%）相對較低，低于工學平均（81%）5個百分點。在就業不滿意的原因中，認為加班太多（52%）、工作環境條件不好的比例（32%）明顯高于工學平均水平（分別為35%、28%）。這或與智能制造工程專業畢業生從業初期，崗位職責要求扎根生產車間、項目現場等地，條件相對艱苦，學生心理預期與現實不匹配有關。建議高校加強該專業的職業認知教育與適應力教育，引導學生理性看待崗位現狀。

人工智能專業：

“學以致用”群體薪資優勢明顯放大

但畢業生因能力問題從事非對口工作比例高

人工智能專業隸屬于電子信息類專業。根據陽光高考網數據，目前全國開設人工智能專業的高校有661所，普通高校畢業生規模2.4~2.6萬人。作為近年來增設勢頭最猛的專業，其就業情況同樣備受關注。

麥可思數據顯示，2025屆人工智能專業本科畢業生主要進入信息傳輸、軟件和信息技術服務業，電子電氣設備制造業，從事計算機與數據處理、互聯網開發及應用等相關工作。其月收入為7084元，就業滿意度為80%，均與工學平均（7033元、81%）基本持平；工作與專業相關度（56%）甚至遠低于工學平均（70%），整體就業表現并未呈現出顯著優勢。

但若將該專業就業人群分為對口就業群體和非對口就業群體，其就業特征進一步顯現：人工智能專業對口就業群體的月收入（7651元）不僅顯著高于非對口就業群體（6462元），收入差距達到1189元，也高于工學平均。這意味著，能夠學以致用的人工智能專業畢業生，其薪資優勢被明顯放大。

那么什么原因使近半數人工智能專業本科畢業生并沒有從事對口工作？

數據顯示，該專業選擇與專業無關工作的畢業生中，因“專業工作崗位招聘少”比例很低，僅為7%；但因“達不到專業相關工作的要求（31%）”而選擇非對口工作的比例卻較工學平均（14%）高出17個百分點。

這組數據對比說明，就業市場對人工智能專業其實有很大的人才缺口，但部分人工智能專業畢業生尚未完全匹配崗位要求，使其在競爭中被動流向非對口領域。

進一步剖析高校培養短板。數據顯示，2025屆人工智能專業畢業生認為母校教學中，實習和實踐環節不夠（54%）、課程內容不實用或陳舊（52%）是最需要改進的環節，且分別比工學平均高出3個、5個百分點。

事實上，這類問題并非人工智能專業獨有。麥可思數據顯示，“智慧”“智能”類專業畢業生整體在實習實踐、課程內容方面都表現出較高的改進需求，反映出這類新興專業在課程體系設置、教學內容更新、產業實踐銜接方面仍存在一定脫節。建議高校加快專業課程迭代步伐，深化產教融合與實踐育人，推動教學內容緊跟行業前沿，彌合學用差距。

“智慧”“智能”類人才能力重塑：

從單一技術轉向復合能力

隨著智能化技術在各行業加速滲透，“智慧”“智能”類專業人才的能力結構正在發生變化。除了需要具備扎實專業功底之外，更強調技術能力與綜合軟技能的融合。

以人工智能專業為例，其畢業生主要流向計算機與數據處理、互聯網開發與應用等職業領域。對于這兩類職業而言，“電腦編程”的重要性仍居于首位，反映了技術能力在職業初期的核心地位。同時需要關注的是，根據2025屆畢業生反饋，相關崗位對“邏輯思維”能力的重要程度正在穩步提升。這意味著在技術類崗位中，邏輯分析、理性判斷等軟性綜合能力，正在成為影響從業者工作成效與職業發展的關鍵變量。

這一變化在智能制造工程專業中表現得同樣明顯。智能制造工程專業畢業生主要從事機械/儀器儀表類職業。在這類職業從業群體的基本工作能力評價中，“疑難排解”“科學分析”等傳統技能的重要性，已經被“理解性閱讀”“解決復雜問題”等更具綜合性的能力取代。

換句話說，此類崗位對畢業生要求已經從“能完成單項技術任務”轉向“能理解復雜系統、判斷問題原因”等。崗位能力結構不再只是技術執行層面的熟練度，而是對問題本質的識別能力與系統性處理能力。

數據說明： 2021屆、2025屆大學生畢業半年后培養質量的跟蹤評價，分別于2022年3月初和2026年3月初完成，收回全國本科生樣本分別為12.5萬、19.5萬人。

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