機器人與人工智能大數據等大學專業火爆的背后，機遇與挑戰并存！
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教育部近日公布2018本科專業備案和審批結果。據人民網微博數據圖表得知，數據科學與大數據技術、機器人工程、智能科學與技術成為新增備案數量較多的本科專業，各大高校紛紛爭取設立機器人相關專業內容以及大數據相關學科，展現了對于機器人以及大數據的極高熱情。
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就審批數量上來看，國家適當放開了人工智能和網絡安全板塊的專業，代表了對于行業的重視以及支持，也側面反映了行業目前大熱的情況，但是該趨勢在各大學紛紛設立之后，是否會成為下一個類似2013年電子商務專業的火爆趨勢從而帶動行業，抑或只是曇花一現呢？
2013年，對于電子商務熱潮，各大高校在電子商務的逐漸火熱下設立專業，但學習教育解決的任然只是C端應用服務板塊，也就是營銷工具的方法學習，但是實際操作領域例如物流，快遞等B端行業的教育發展，任然沒有得到很好的改善，做工廠生產的少了，做渠道營銷的多了。需求看似拉動了生產，但是人才的流失和從業者的減少，確實已經隨著人口老年化，逐漸顯露出來。
機器人和人工智能行業，與互聯網行業有很大不同，工業領域更多還是在于研發和生產，而不是應用和傳播。大多數普通人對于工業領域，目前還是不太熟悉和了解階段，大多數人對于機器人的理解更多還是停留在服務機器人的成型品印象中，但是促進行業發展的，以及目前行業面臨最大的問題，卻不是機器人的生產與銷售，更多的還是機器人本體上游——核心零部件領域的創新與開發。
工業領域中，機器人和人工智能更多的服務還是在于企業端群體，因此營銷和包裝反倒是更加依賴于人才，而不同于電子商務的用戶端增長需求拉動模式，加強工業產業鏈中生產環節，用數據和應用實踐補足技術和研發領域的不足，才是解決工業化產業升級的重要方法。因此工業行業需要從幾個方面全面改善，整體產業鏈才有可能機會進一步提升。
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第一點問題是工業行業發展的源頭——教育，依然存在問題。據了解，目前工業行業的從業者問題還是在于教育前端的缺失，很多學生在進行完高考后，很多人對于工業行業字面上的專業介紹，存在不了解，不敢選的情況，這決定了學生更容易選擇耳熟能詳的專業，例如互聯網公司宣傳較多的互聯網和金融服務板塊內容。
被各行業從業者公認的是，我國的初高中教育還是停留在簡單的理論教育為主模式里，對于機械工業制造專業，由于大多數教育者的不了解，以及工業應用實踐教育的陌生，導致對于工業生產產業鏈以及產業歷史不太熟悉，學生選擇興趣也不大。
因此大學選專業的盲目性，導致了認知以及接觸咨詢較多行業的熱門，而工業以及生產領域，卻人才逐漸流失。很多大學進入相關專業，對于研究的時間卻過于短暫，很多人都是大學從零基礎開始了解行業，學習專業知識，大學實踐以及沉淀時間較短，因此進入企業后一定程度很難進行創新和發展，反而需要重新學習。
第二點問題是社會輿論和認知上，對于工業的介紹以及傳播程度依舊不夠，傳統媒體對于工業領域的宣傳，沒有深入到普通人領域，導致大多數的普通人對于行業還是處于陌生狀態。隨著互聯網的發展，在各行業資訊發展的年代，傳統制造業依舊行業壁壘較高，大多數普通人了解程度非常低。媒體在宣傳過程中，行業內溝通能夠理解，但是不能夠較好的將內容用更加簡單易懂的形式表現，呈現給普通人來看，專業程度較高，導致普通人難以了解，這也導致了新生代的工業行業從業者在做出專業選擇以及從業抉擇的時候，非常困難。
第三點問題在于大環境政策，社會結構和福利。對本身于工業制造的偏重比并不高，雖然隨著信息渠道的不斷拓展，但是近年來社會對于工業從業者的福利待遇問題認知依舊不高，隨著行業轉型以及工業自動化程度提升，工業行業企業逐漸從勞動密集型向著技術研發的結構轉型，人才福利待遇標準逐漸轉型也同樣應該轉型，但在信息不對等情況下，工程師的行業地位在社會中所處的不高，圈層也較為封閉，媒體包裝和宣傳力度傳播到行外也較小，沒有形成行業內非常有影響力的傳播渠道和手段，年青一代家長讓孩子選擇工業行業的難度不小。
因此各大高校對于機器人以及大數據等專業的重視，雖然能夠滿足一部分行業的發展后端人才需求，但是前端產業鏈以及工業生產中存在的問題，依舊無法通過增設專業得到改善，社會發展中的行業轉型是一個大趨勢，也面臨非常大的問題，如何讓高校教會學生工業產業鏈的機會與挑戰，讓社會初始家長和學生看到工業行業自動化領域的福利和待遇，讓政府和政策環境也能加大上游產業發展投入，人才解決上游產業鏈的研發和生產難題，實現自我造血，這才是學校教育行業面領的最大問題與挑戰。
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