到2027年，率先实现人工智能与6大重点领域（科学技术、产业发展、消费提质、民生福祉、治理能力和全球合作）广泛深度融合，新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%，智能经济核心产业规模快速增长，人工智能在公共治理中的作用明显增强，人工智能开放合作体系不断完善。
到2030年，我国人工智能全面赋能高质量发展，新一代智能终端、智能体等应用普及率超90%，智能经济成为我国经济发展的重要增长极，推动技术普惠和成果共享。
到2035年，我国全面步入智能经济和智能社会发展新阶段，为基本实现社会主义现代化提供有力支撑。
整个意见明确了人工智能行业发展路径，精准回应了市场关切，释放了积极的政策信号。但无论怎么发展人才都是人工智能的核心要素。如果未来想从事人工智能相关工作，在专业选择上可以有哪些考虑呢？
人工智能专业
人工智能主要归属于工学门类下的电子信息类专业大类。根据教育部最新发布的《普通高等学校本科专业目录（2024版）》，人工智能专业代码为080717T，属于电子信息类（0807）二级学科。实际中这取决于学校具体学科建设方向。例如，清华大学的人工智能专业设置在电子信息大类下，而南京大学则归入计算机科学与技术学院。
人工智能专业是一个以计算机科学为基础，由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉专业、新兴专业，研究开发用于模拟延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，努力了解智能的实质，并生产出新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专&家系统等。 旨在培养扎实掌握人工智能基础理论、基本方法和应用技术，能在中国人工智能科学与技术产业发展中发挥作用的优&秀人才。
根据软科2025中国大学生专业排名，人工智能专业前5名高校。
并不是只有你学了“人工智能”这个专业，才能从事人工智能相关的工作。事实上，人工智能不是一个孤立的学科，而是一个高度交叉、融合、协同的综合性领域。它的发展离不开多个工程与技术学科的共同支撑。
我们可以以当前人工智能领域的“明星产品”——人形机器人为例，来直观理解这一点。一台能够行走、对话、抓取物体、甚至自主学习的人形机器人，背后凝聚的是多个学科的智慧结晶：
计算机类
这是人工智能最直接的“大脑”所在。机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等核心技术，都源于计算机科学。操作系统、算法设计、高性能计算、软件工程等，为AI提供了运行的“思维框架”和“语言工具”。没有强大的软件系统，再先进的硬件也只是一堆零件。
电子信息类
人工智能本身就是电子信息大类的重要组成部分。从芯片设计、信号处理、无线通信，到嵌入式系统、FPGA开发，电子信息工程为AI提供了底层硬件平台和信息传输通道。比如，AI芯片（如GPU、TPU、NPU）的研发，就离不开微电子与集成电路技术的突破。
仪器科学与技术类
人形机器人要“感知”世界，离不开各类高精度传感器——视觉摄像头、激光雷达、惯性导航、力觉传感器、温度湿度检测等。这些都属于仪器科学的范畴。仪器类专业不仅负责传感器的研发与集成，还涉及数据采集、系统标定、精度控制等关键环节，是AI实现“眼、耳、手、触觉”的物理基础。
自动化类
自动化是人工智能实现“行为”的桥梁。运动控制、反馈调节、路径规划、多体协同等，都依赖于自动控制理论。机器人如何稳定行走？如何在复杂环境中避障？这些都需要先进的控制算法（如PID、MPC、强化学习控制）来实现。可以说，自动化让人工智能“动起来”。
电气工程类
再智能的系统，也必须“通电”才能运行。电气工程为AI设备提供电力系统设计、电机驱动、能源管理、配电安全等支持。从电池管理系统（BMS）到高效电机控制，从电源模块到电磁兼容设计，电气工程保障了AI系统的稳定“生命力”。
机械工程类
人形机器人的结构设计、材料选择、关节传动、轻量化制造等，都离不开机械工程。仿生结构、柔性驱动、减震降噪、热管理等，都是机械专业为AI硬件提供的关键支撑。没有合理的机械结构，AI再“聪明”也无法稳定行走或完成精细操作。
人工智能不是某个单一专业的“专属领地”，而是一个多学科协同作战的“系统工程”。它像一座大厦，计算机是它的“大脑”，电子信息是“神经系统”，自动化是“小脑与脊髓”，机械与材料是“骨骼与肌肉”，电气是“血液循环”，仪器是“感官”，而数学则是“地基”。
因此，无论你学的是计算机、电子、自动化、电气、机械、仪器，甚至是数学、物理、材料，只要你具备扎实的专业基础，愿意学习新技术，主动向AI领域靠拢，你都有机会成为人工智能时代的重要参与者甚至引领者。
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