高考特辑：一份关于AI的报考指南

总而言之，如果只想成为一颗产业的螺丝钉或搬运工，总是使用前人做好的工具来解决问题，那么数学可能没那么重要。但如果企业需要基础层面的突破，比如算法创新就需要深入研究底层的数学细节，基础学科的背景优势也就展现出来了。

不过，对于产业界而言，本科生能够运用已知的方法和工具解决简单的应用问题就足够了。

因此，基础学科最好进行长时间学习，在读完硕士、博士之后再进入产业界。应用数学和统计学专业尤其如此。

关联指数☆☆☆

经常看我们文章的小伙伴可能会发现，脑机接口、视觉机制、类脑芯片等等，这些与强人工智能息息相关的技术，都与脑科学有着不解之缘。

原因也很简单，人工智能发展的终极目标就是让机器能够自己进行理解、思考与学习，要实现这一点，摆脱传统计算机结构的束缚、发展类脑计算系统和器件、探索人类大脑的运行机制，就变得至关重要了。

中国科学院院士、美国国家科学院院士、中科院神经科学研究所所长蒲慕明就说过，“AI未来要想进一步发展，需要从脑科学得到启发。”

长期来看，脑科学和神经科学与AI的融合，将是下一周期的发展重点。这个领域的跨学科人才将会非常稀缺。具备脑科学、神经科学的人才，再融合AI和计算机科学专业知识，将是一条具有旺盛生命力的发展方案。

但需要提醒的是，脑科学与神经科学相关专业的学习难度也比较“烧脑”，“AI+脑科学”的融合发展，又需要等候比较漫长的时间才能开花结果。在这期间，考生往往会在学术、就业等多方面承受一定的压力。

关联指数☆☆

现在才说到机器人专业，想必很多同学都觉得不可思议。近些年AI概念的出现，导致很多学校相继开设了机器人工程专业，今年更是有101所高校新增了机器人工程，绝对属于“爆款”。而很多家长和同学也容易“望文生义”，把二者混合起来。

严格意义上来说，机器人专业，跟AI专业是有关系的，但绝对不足以支撑起如此高的“热度”。 因为在学科体系上，两个领域是分开的，而大部分人想象中的“机器人专业”，指的都是与人工智能交叉的产物——人造智能机器人。

机器人领域的本科学习阶段，主要集中在机械制造及其自动化上，核心课程是电路分析、机械设计基础、模拟电子技术、数字电子技术、自动控制原理等工程类的。

（编辑：PHP编程网 - 湛江站长网）

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