麥可思研報：AI重構人才需求，港校學者談專業選擇底層邏輯香港新聞網6月12日電 AI重構人才需求！麥可思昨（11日）發佈的《2026年中國大學生就業報告》顯示，本科綠牌專業（指就業質量持續較高，且產業需求增長的專業）已全部轉為工科，方向集中在新能源、集成電路、智能製造等當下熱門產業，曾經熱門的計算機類專業陸續退出榜單。針對AI對就業市場的重塑，香港科技大學副校長鄭光廷給出了專業選擇的核心建議。 本科綠牌專業與中國智能產業發展成正比 隨著新技術革命和產業升級，傳統專業和新興專業的熱度也有了些許變化。據中國教育研究機構麥可思6月11日發佈的《2026年中國大學生就業報告》（下稱“報告”）顯示，2026年本科綠牌專業分別為：電氣工程及其自動化、微電子科學與工程、自動化、能源與動力工程、車輛工程、新能源科學與工程，均為工科專業，其中，自動化為2026年首次躋身綠牌專業榜單。 這份綠牌專業名單幾乎可以直接映射到如今市場的熱門產業主題——集成電路、光模塊、智能製造、具身智能、新能源電力設備等。這些專業的就業市場熱度與近年來產業發展成正比。 以今年霸榜的電氣工程及其自動化為例，它在海外高校屬EE（Electrical Engineering）學科，是現代科技領域中的核心學科之一。在中國，工程系和電相關的專業，基本都能歸在EE領域，例如電子工程、電氣工程、通信工程、信息工程、自動化、測控儀器等。EE的就業範圍也相當廣，小到集成電路的設計，大到南極輪船上的儀表操縱，都包含其中。 具體來看EE的就業，涉及面也比較廣，強電方向例如電氣自動化，這個方向的學生畢業後主要流向與電力電氣直接相關的企業，比如電網、發電廠、供電部門等；弱電方向比如通信工程，畢業生主要流向通信廠商或者互聯網企業；另外，芯片設計等也是包括在EE大領域里的。 根據報告，上述位列綠牌專業榜首的電氣工程及其自動化專業，畢業生平均月收入為7160元，位列本科生畢業半年後月收入較高專業的第16位；專業相關度為87%，位列本科生畢業半年後專業相關度較高專業的第15位；就業滿意度為87%，位列本科生畢業半年後就業滿意度較高專業的第3位。 中國高校專業應市場需求進行改革探索 AI的盡頭是算力，算力的盡頭是電力。特別是有了雙碳目標、能源轉型等加持，現在的電力行業，中國已經做到了全球第一，這方面人才缺口非常大。隨著全球碳中和趨勢下新能源不斷發展，這幾年強電方向的就業前景特別好。 今年首次進入綠牌榜單的自動化專業，發展方向則包括工業機器人、智能產線、數字化車間等。 去年，上海交大將萬人大院電子信息與電氣工程學院拆分為四個新學院：電氣工程學院、自動化與感知學院、計算機學院、信息與電子工程學院。自動化與感知學院今年新增了機器人工程專業。 據上海交大自動化與感知學院副院長李元龍對媒體介紹，當前以AI為代表的新一輪科技革命正加速演進，機器人技術正由傳統的“程序驅動”邁向“自主智能”——即向著具備自主意識與感知能力的方向演化。技術範式的變革，必然帶來人才培養本質的變化。未來機器人領域需要的不僅是單一的技術人才，更是兼具系統思維、創新能力及工程實踐能力的綜合性領軍人才。 而自主智能系統是一個典型的複雜的系統工程，實踐對於能力的培養也至關重要。課程設置上，他們圍繞典型場景構建課程體系，推動課程內容與產業需求、科研前沿深度連接，設置融通型課程，強化多學科知識融通，確保學生“既懂技術原理，又懂系統設計與工程實踐”。 與這些上榜綠牌的“新工科”專業形成鮮明對比的，是計算機類專業的境遇。報告顯示，2022年前後上榜的網絡工程、信息安全、數字媒體技術等專業，近年來已退出綠牌榜單。 港校學者：所有的技術都是在解決人類的問題 2022~2026年間，中國的大學共有13個本科專業進入綠牌榜單，不同專業的上榜次數和時間分布呈現出較為清晰的變化特征：逐漸從信息技術領域擴展并轉向“先進製造+能源轉型+關鍵技術”領域，工程屬性不斷增強。 從整體上看，近五年綠牌專業演變呈現出“信息化→智能化→產業化”的發展軌跡。隨著AI加速產業變革，單純的信息技術應用能力已不再是稀缺優勢，而能够支撐智能製造、能源轉型、集成電路和高端裝備發展的工程技術人才，正成為就業市場需求更加旺盛的人才群體。 上述計算機類專業的式微也和AI的發展直接相關。今年5月，美國AI公司Anthropic發佈內部研究數據，截至2026年5月，Anthropic生產代碼庫中超過80%的代碼由Claude自動生成；而在Claude Code於2025年2月上線時，這一比例還是個位數。2026年第二季度，Anthropic工程師每天合併的代碼量是2024年的8倍。 對於AI快速發展對已有專業的影響，香港科技大學副校長（研究及發展）鄭光廷在接受記者採訪時表示，建議所有學子，不管學哪個專業，都要對人有更深的了解。 鄭光廷表示，電子是非常基礎的技術，但更重要的問題是：這個基礎能用來解決什麼？我們所有的技術，歸根結底都是在解決人類的問題，而人類的問題非常廣——電機專業可以解決，土木可以解決，物理也可以解決。任何一個專業，只要能够真正理解人類的需求，在AI時代就能找到方向，一路迭代下去。 需求一直會變。“沒有人能預期五年、十年後會走到哪里。所以我始終相信兩件事：一是對人的深度理解，二是扎實的fundamentals（基礎）。有了這兩樣，你才能在職業生涯里ready to reset multiple times（做好了一次次重新出發的準備）。”鄭光廷說。 （完） 【編輯：錢林霞】
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