普渡大学公布了全面的人工智能发展战略，宣布将“AI 工作能力”列为基本能力，毕业要求里新增了“AI working competency”这一项硬性指标。

斯坦福大学开设了一门不教学生写代码的 CS 课程，这门课程的讲师 Mihail Eric 鼓励学生直接用 Cursor 这样的 AI 编程工具，在课程中探讨 AI 编程工具如何提升开发者的生产力、如何让软件工程面向更广泛的受众实现民主化等。

香港大学开了个人工智能、伦理和社会学文学硕士专业，研究我们是否应该以及如何允许人工智能改变我们的生活，思考 AI 对伦理、社会、政治的影响。涵盖了哲学、计算机科学、社会科学、法律、政治科学和人文学科等多个学科领域。

这样的案例很多，其实说明一个问题，未来需要的不仅仅只是会创造 AI 的人、用好 AI 的人，还有会制定 AI 规则的人。

回到留学生的专业选择上，想要学习 AI 相关专业，到底要如何规划，如何选国家、如何选专业呢？

一是搞清楚未来需要什么样的人才，二是看明白各个国家各个大学在 AI 专业上是怎么布局的。

1. 大学在 AI 上的布局，比想象中超前。

除了上述几个案例，在 AI 应用方面，牛津大学开设了商业人工智能理学硕士，这个专业瞄准了技术与商业的交汇点，目的是教学生如何把AI真正的落地到企业决策和商业场景中，培养能在企业中设计、部署和管理 AI 解决方案的复合型人才。

新加坡南洋理工大学的企业人工智能理学硕士，也是聚焦 AI 在企业中的应用，培养学生在 AI 战略、数据分析和决策方面的能力，未来的职业发展方向就是当下最紧缺的人工智能项目负责人、数字化转型战略专家。

AI 技术本身已经很强大了，很多企业的问题是不知道怎么用 AI 来创造价值，组织协同、技术与业务结合等等方面都强烈的影响着企业在引入 AI 时是否能够成功。自然，能够把技术和商业连接起来的人，最稀缺！

再看香港中文大学的人工智能法法学硕士，研究 AI 应用如何影响法律制定和法律实践，当 AI 能写合同、能判案了，法律体系会受到何种影响？要不要改？怎么改？AI 短剧、AI 设计等，知识产权应如何归属？这些事情总要有人去想！

剑桥大学成立了贝内特公共政策学院，采用多学科方法，结合计算机科学、工程、经济学、法律和历史的见解，打破传统的学术壁垒，培养未来的政策制定者，即既懂 AI 又懂政策的复合型人才，这种人才，未来政府机构、国际组织、大企业都需要！

2. 选专业的关键：不是牺牲热爱，而是找到自己在 AI 时代的位置。

我们常常接到家长的提问，觉得当下时代，要么学 AI 要么被淘汰，或者是本科学了某某专业，觉得未来用不上了，硕士阶段不知道怎么选专业，觉得怎么选都“不景气”，悲观看待专业选择。

AI 影响着全行业、全人类，它不是一个孤立的学科。就像互联网一样，20 年前很多人也在问“要不要让孩子学习互联网”，但现在互联网已经融入所有行业了。

所以底层逻辑是，无论孩子擅长什么、热爱什么领域，文学、艺术、医学、法律、商业，都不需要牺牲这份热爱，而是要找到自己在 AI 时代下的位置。

举个例子：

如果孩子喜欢文学，可以去研究 AI 对创作、对传播的影响；

如果孩子喜欢商业，可以学习利用 AI 优化企业决策；

如果孩子就是喜欢技术，那当然最简单，直接去学计算机科学、数据科学这些专业。

3. 选留学国家、选大学、选专业：一个简单的框架。

对于对 AI 相关专业感兴趣的家庭来说，第一步，了解孩子热爱什么、擅长什么。未来更适合成为创造 AI、利用 AI 还是制定 AI 规则的人。

第二，看大学在 AI 专业上的布局。不要只看综合排名，要看大学在 AI 专业上的设置，是纯技术型，还是交叉型？是理论导向，还是应用导向？是否和产业界有合作？这些细节决定了学生能学到什么。

第三，看产业环境。我们国家注重推动人工智能 + 全面赋能，在人工智能应用规模化方面走在前列；欧洲更加重视推动 AI 在金融、医疗健康、制造业等传统领域的发展；美国则是以技术创新为核心，聚焦前沿技术探索。

最后，大学在 AI 时代的专业布局，还是超前的，这意味着无论孩子有什么兴趣、什么背景、什么职业规划，大概率都能找到一个适合的专业。关键不是追逐热点，而是找到匹配自己热爱的方向，在这个时代，找到自己的位置。