网上有关“我国目前就业前景非常好的专业有哪些？”话题很是火热，小编也是针对我国目前就业前景非常好的专业有哪些？寻找了一些与之相关的一些信息进行分析，如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望能够帮助到您。

以前很多学生为了进入自己理想的大学，不惜选择一个很冷门的专业，就业的时候经常会遇到麻烦。

现在竞争越来越激烈，考生择校心态趋于理性。考生更关心专业技能和就业前景。

中国“人才荒”七大专业！大家一起看看吧~

1.人工智能

近年来，随着科学技术的不断进步，人工智能专业已经成为我国高校人才计划开设的热门专业，旨在培养我国人工智能行业的应用型人才，促进人工智能一级学科建设。另外，人工智能属于社会科学和自然科学的交叉学科，所以一些相关专业也会涉及到人工智能领域的学习。

就业前景：国内人工智能相关人才缺口较大，“坑多萝卜少”的现状使得校园人才竞争尤为激烈。

对于学生来说，这意味着人工智能相关专业就业前景广阔，薪资待遇可观

2大数据关联

大数据相关专业是指从数据管理、系统开发、海量数据分析和挖掘等方面，系统地帮助企业掌握大数据应用中各种典型问题的解决方案的专业。

就业前景：越来越多的行业看好大数据的应用，大数据或相关数据分析解决方案的使用是在各个行业，而不仅仅是互联网行业。在“大数据”的背景下，精通“大数据”的专业人士将成为企业最重要的业务角色。“大数据”从业者的人才缺口巨大，薪酬持续增长。

3.物联网工程专业

物联网是继计算机、互联网、移动通信之后信息产业的又一次革命性发展，已被正式列为国家重点发展的战略性新兴产业之一。物联网产业具有产业链长、涉及产业集群多的特点，其应用几乎覆盖各行各业。就业前景：物联网工程专业是一个新兴专业，目前还处于探索阶段。然而，就像互联网行业的迅速崛起一样，物联网的应用范围几乎涵盖了各行各业。很多知名企业都在招聘专业化的物联网人才，但是物联网行业人才缺口很大。感谢国家对这个行业的大力支持，就业前景非常好！

4.民航

行业现状：民航总局局长在全国民航工作会议上指出，2020年我国新增飞机2600多架，民航总局将向机场建设投入5000多亿资金。

就业前景：目前国际民航平均人机比为100: 1，中国民航行业为200: 1。这意味着仅在国际民航水平上，中国未来20年至少需要50万到70万民航人才。

中国机场建设进入加速发展阶段。未来五年，中国民航每年将引进100 ~ 150架飞机，航空运输、客运和货运、邮件运输的总周转量将比目前翻一番以上。因此，地勤、安检、空运人员的岗位需求也将日益增加。

5.微电子专业(集成电路)

"中国半导体行业一直面临着人才短缺的问题."

国务院发布《促进全国集成电路产业发展纲要》，要求到2020年设计行业销售总额达到3500亿元。

就业前景：根据国家集成电路产业规划纲要的目标，2020年在2016年的基础上净增1800亿元。如果2016年集成电路设计行业人均销售额为126万元，那么未来设计行业需要增加的人数为1800亿元除以126万元/人，答案为14.3万人。

所以总体来说，2020年中国半导体行业的人才缺口可能达到30万到40万。

6.遥感科学与技术专业

遥感是20世纪60年代初在航空摄影基础上发展起来的新技术。自1972年美国发射第一颗陆地卫星以来，空间遥感时代迅速向人们靠近。

目前，遥感技术已广泛应用于资源与环境、水文、气象、地质和地理等领域，并已成为一种实用、先进的空间探测技术。

就业前景：将成为未来五年最热门的专业之一。因为除了国家级的地质勘探、环境调查等一些机构和研究所之外，现在逐渐兴起的一些互联网公司对这项技术的需求越来越大，目前该领域的专业人才缺口巨大。

7.把握时间，不要慌张

这个专业一般去保险公司、财务公司、投资公司等工作。，尤其是保险公司，那里年薪非常非常高！

然而，我们应该特别注意教育和学校更重要。所以，如果你想学习这类专业，一定要努力取得好成绩。当然这里说的人才也是高级人才，所以对人才本身的要求比较高。

精算师不仅可以成为商业保险行业的核心精英，还可以在金融、投资或咨询等多个领域担任重要职务。他们可以被描述为一个相当高级的职业，通常被称为“金领中的金领”。无论是工作环境，就业前景，工作保障，还是薪酬水平，各方面都有突出的优势。

华人在人工智能领域很牛，那到底有多牛

世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学，从政府到艺术，这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词：“大数据”。大数据时代什么意思?大数据概念什么意思?大数据分析什么意思?所谓大数据，那到底什么是大数据，他的来源在哪里，定义究竟是什么呢?　

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一：大数据的定义。

1、大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。

3、大数据应用，是

指对特定的大数据集合，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务需求、数据集合和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展，才能充分实现大数据的价值。

当你的技术达到极限时，也就是数据的极限”。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。　

二：大数据的类型和价值挖掘方法

1、大数据的类型大致可分为三类：

1)传统企业数据(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM

systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。

2)机器和传感器数据(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫记录(CallDetail

Records)，智能仪表，工业设备传感器，设备日志(通常是Digital exhaust)，交易数据等。

3)社交数据(Socialdata)：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。

2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：

1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。

2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。

3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。

4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。

三：大数据的特点

业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。具体来说，大数据具有4个基本特征：

1、是数据体量巨大

数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量;百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB(1PB=1024TB)，这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。

2、是数据类别大和类型多样

数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化

数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。

3、是处理速度快

在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。

4、是价值真实性高和密度低

数据真实性(Veracity)高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。

四：大数据的作用

1、对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点

移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。

大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya

Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。

2、大数据是信息产业持续高速增长的新引擎

面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。

3、大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素各行各业的决策正在从“业务驱动”

转变“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对;可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持;可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务;在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性;在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。

4、大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变

例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。

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五：大数据的商业价值

1、对顾客群体细分

“大数据”可以对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。

2、模拟实境

运用“大数据”模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。

云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。交易过程、产品使用和人类行为都可以数据化。“大数据”技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案投入回报最高。

3、提高投入回报率

提高“大数据”成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。“大数据”能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据”能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用“大数据”创造商业价值。

4、数据存储空间出租

企业和个人有着海量信息存储的需求，只有将数据妥善存储，才有可能进一步挖掘其潜在价值。具体而言，这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用户两大类。主要是通过易于使用的API，用户可以方便地将各种数据对象放在云端，然后再像使用水、电一样按用量收费。目前已有多个公司推出相应服务，如北京开运联合、网易、诺基亚等。运营商也推出了相应的服务，如中国移动的彩云业务。

5、管理客户关系

客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性)，从不同角度深层次分析客户、了解客户，以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失率、提高客户消费等。对中小客户来说，专门的CRM显然大而贵。不少中小商家将飞信作为初级CRM来使用。比如把老客户加到飞信群里，在群朋友圈里发布新产品预告、特价销售通知，完成售前售后服务等。

6、个性化精准推荐

在运营商内部，根据用户喜好推荐各类业务或应用是常见的，比如应用商店软件推荐、IPTV视频节目推荐等，而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析算法后，可以将之延伸到商用化服务，利用数据挖掘技术帮助客户进行精准营销，今后盈利可以来自于客户增值部分的分成。

以日常的“垃圾短信”为例，信息并不都是“垃圾”，因为收到的人并不需要而被视为垃圾。通过用户行为数据进行分析后，可以给需要的人发送需要的信息，这样“垃圾短信”就成了有价值的信息。在日本的麦当劳，用户在手机上下载优惠券，再去餐厅用运营商DoCoMo的手机钱包优惠支付。运营商和麦当劳搜集相关消费信息，例如经常买什么汉堡，去哪个店消费，消费频次多少，然后精准推送优惠券给用户。

7、数据搜索

数据搜索是一个并不新鲜的应用，随着“大数据”时代的到来，实时性、全范围搜索的需求也就变得越来越强烈。我们需要能搜索各种社交网络、用户行为等数据。其商业应用价值是将实时的数据处理与分析和广告联系起来，即实时广告业务和应用内移动广告的社交服务。

运营商掌握的用户网上行为信息，使得所获取的数据“具备更全面维度”，更具商业价值。典型应用如中国移动的“盘古搜索”。

六：大数据对经济社会的重要影响

1、能够推动实现巨大经济效益

比如对中国零售业净利润增长的贡献，降低制造业产品开发、组装成本等。预计2013年全球大数据直接和间接拉动信息技术支出将达1200亿美元。

2、能够推动增强社会管理水平

大数据在公共服务领域的应用，可有效推动相关工作开展，提高相关部门的决策水平、服务效率和社会管理水平，产生巨大社会价值。欧洲多个城市通过分析实时采集的交通流量数据，指导驾车出行者选择最佳路径，从而改善城市交通状况。

3、如果没有高性能的分析工具，大数据的价值就得不到释放对大数据应用必须保持清醒认识，既不能迷信其分析结果，也不能因为其不完全准确而否定其重要作用。

1)由于各种原因，所分析处理的数据对象中不可避免地会包括各种错误数据、无用数据，加之作为大数据技术核心的数据分析、人工智能等技术尚未完全成熟，所以对计算机完成的大数据分析处理的结果，无法要求其完全准确。例如，谷歌通过分析亿万用户搜索内容能够比专业机构更快地预测流感暴发，但由于微博上无用信息的干扰，这种预测也曾多次出现不准确的情况。

2)必须清楚定位的是，大数据作用与价值的重点在于能够引导和启发大数据应用者的创新思维，辅助决策。简单而言，若是处理一个问题，通常人能够想到一种方法，而大数据能够提供十种参考方法，哪怕其中只有三种可行，也将解决问题的思路拓展了三倍。

所以，客观认识和发挥大数据的作用，不夸大、不缩小，是准确认知和应用大数据的前提。

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七：最后北京开运联合给您总结一下

不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。

1、从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：

1)手握大数据，但是没有利用好;比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。

2)没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它;比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。

3)既有数据，又有大数据思维;比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。

2、未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：

1)拥有大数据思维的人，这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益;

2)还未有被大数据触及过的业务领域。这些是还未被挖掘的油井，金矿，是所谓的蓝海。

大数据是信息技术与专业技术、信息技术产业与各行业领域紧密融合的典型领域，有着旺盛的应用需求、广阔的应用前景。为把握这一新兴领域带来的新机遇，需要不断跟踪研究大数据，不断提升对大数据的认知和理解，坚持技术创新与应用创新的协同共进，加快经济社会各领域的大数据开发与利用，推动国家、行业、企业对于数据的应用需求和应用水平进入新的阶段。

人工智能的发展会产生那些不好影响？

人工智能这把火已经烧到了国家战略层面，连美国总统和政府机构也卷了进来。上周四，奥巴马主持白宫前沿峰会，展望美国在未来50年的发展。峰会中，白宫发布报告《国家人工智能研究与发展策略规划》。

这两天，自媒体没少炒作这个报告；我自己呢，倒是特别地对这个报告中的两张趋势图感兴趣。报告中说，从2013年到2015年，SCI收录的论文里，提到“深度学习”的文章增长了约六倍，同时强调，“按文章数计算，美国已不再是世界第一了。”

美国不是世界第一？谁是世界第一呢？来看报告中的两张趋势图：

1.

上图是每年SCI收录的文章里，提到“深度学习”或“深度神经网络”的文章数量变化趋势，同时按国家做了区分。数据本身是从Web of Science核心数据库里查询得到的。

2.

第二张图和第一张图其他条件一样，只是增加了一个“文章必须至少被引用一次”的附加条件。也就是说，第二张图统计的文章数，是被引用过的“有效文章数”，相对来说更合理一些。

两张图里，中国都在2014年和2015年超过了美国（以及其他所有第二梯队的国家），居于领跑者的位置。

问题来了，在AI研究领域，中国人真有这么强吗？

从这些年的直觉看，中国人/华人在人工智能领域里的大牛比比皆是，吴恩达、孙剑、杨强、黄广斌、马毅、张大鹏 ……随口可以说出一大串，我自己在Google的研究团队，微软研究院等地亲眼看到的，也到处是中国人、华人的面孔。但这只是直观感受。整体来看，中国人/华人所做的科研贡献到底有多重要，对人工智能的推动作用到底有多大？白宫报告里的统计是不是科学、合理？

其实，对美国国家战略规划里的统计，我自己是有几个疑问的，主要包括：

直接搜索关键字“深度学习”、“深度神经网络”，真的能涵盖这些年人工智能领域的所有科学研究进展？像机器人、智能控制、机器视觉、无人驾驶等领域里，没有提及深度学习的文章眼见还有不少。严格按关键词匹配会漏掉多少相关文章？是否影响统计结果？

“文章至少被引用一次”，比较科学，但好像还远远不够。这种统计，真的不需要考虑SCI的影响因子吗？不考虑的话，会混进多少较差期刊上发表的比较水的论文？这些数据会不会被国内研究机构靠SCI引用数来评职称的风气污染？

在全球化时代，按国家统计，会不会有明显偏差？白宫报告没有提到被统计的文章是如何归入不同国家的。如果按作者发表文章时的所在机构，那大量在国外机构访问的中国学者会不会被算成外国人？中国人和外国人合写的文章该如何统计？如果按期刊所属国家和地区，那不同国家间的期刊水平（影响因子）差异是不是会让统计结果带有偏见？

基于此，我也想自己去做个统计。

统计前，给自己设了几条原则：

从期刊的影响因子出发，只统计影响因子高的顶尖期刊。

从Web of Science主题词出发，涵盖人工智能相关的所有科研领域，而不仅是深度学习方面的文章。

关注对象是华人，而不是用国家分类的办法去比较中国和外国——这个是我自己的选择，因为今天的学术界，国家间的合作和交流已不可忽视。类似吴恩达这样的外籍华人，其实也在为中国的人工智能发展做贡献。与其限定国家，不如从整体上看一看，地球上的华人科学家、研究者群体，到底有多厉害。

关注时间范围是2006到2016年，跨度10年左右——因为许多人说，这一波人工智能大潮是从2006后的几年时间里，才开始真正兴起的。

我的统计结果

来看下2006到2016年间华人作者的平均贡献：

3.

在2006到2016年的时间段里，近两万篇最顶级的人工智能文章中，由华人贡献的文章数和被引用数，分别占全部数字的29.2%和31.8%。近十年，华人用五分之一左右的作者人数，平均贡献了三成的顶级AI研究文章和被引用数。统计角度，这已经是超出平均水平的科研贡献了。

但平均数并不能看出华人科学家、研究者在最近几年的发力程度。来看2006到2015年间，华人贡献的文章数和被引用数的变化趋势：

4.

2006到2015年间，华人作者参与的顶级AI论文，占全部顶级AI论文数量的比例，从23.2%逐年递增到42.8%。而华人作者参与的顶级AI论文被引用次数，占全部顶级AI论文被引用次数的比例从25.5%逐年递增到55.8%（2016 年数据较少，未用于趋势比较）。

也就是说，即便只统计顶级出版物里的顶级文章，中国人/华人在人工智能领域的贡献，在发展趋势上也和白宫报告中揭示的规律如出一辙——无论从哪个角度来说，中国人/华人正在人工智能领域里发挥举足轻重的作用，而且，从2014年，2015年开始，中国人/华人已经处于人工智能研究的领先地位，占据了人工智能科研世界的半壁江山！

个案分析

会有人觉得这个统计很不可思议吗？这个结果会出乎很多人意料吗？我们还可以拿一个更具体的例子，来深入分析一下。

在顶级人工智能期刊和会议录里，我来举个大名鼎鼎的例子吧：IEEE模式分析与机器智能汇刊（IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，简称PAMI），2015年影响因子6.077，高到没朋友，想往这里投稿的同学可能都知道被接受和发表的难度有多恐怖。

我从《IEEE模式分析与机器智能汇刊》里按引用数选出2006到2016年间的前500篇论文，下面是这500篇论文的引用数分布情况：

5.

其实很恐怖的，前500篇文章最高引用数2715，最低引用数41——真顶级期刊！普通期刊难以望其项背呀。

那么，这500篇最顶级的人工智能论文里，华人科学家、研究者的贡献如何呢？先说几个数字：500篇顶级文章的作者一共1220人，其中华人科学家、研究者316人，占25.9%。所有作者单独累加计算的被引用数总和是231361次，其中，华人科学家、研究者被引用数总和是63846 次，占27.6%。如果单看2014年（当年华人的文章数、引用数均较高）的数据，华人科学家、研究者被引用数占51.8%，超过了半数。

6.

如果只看《IEEE模式分析与机器智能汇刊》在2006到2016年间，引用数最多的10位华人作者和10位非华人作者的具体情况，也是一个很有趣的表格：

7.

《IEEE模式分析与机器智能汇刊》的华人前10位大牛，与非华人前10位大牛，在每个人的总引用数上几乎不相上下。的确，最顶尖的人工智能科学家里，中国人/华人的贡献丝毫不亚于其他科学家。

另外，如果对人工智能特别是模式识别的研究领域不熟悉，那么，记住表中这20位顶尖科学家的名字吧。有兴趣的话，大家可以去搜一搜他们的简历，看看他们都在哪里工作，在哪里做研究，他们的学生、同事都是谁，相信会有很多发现。

人工智能与机械不同，机械被制造出来是用来代替人类做重复单调的体力劳动的，目的是解放双手，而人工智能被制造出来是用来代替人类做复杂的脑力劳动的，目的是解放大脑。

明白这个道理后，我们不禁好奇，当大脑和双手都被解放后，人类存在的意义是什么？无尽地享乐？

无论是自动驾驶还是智能音箱，还没有表现出这个态势，他们所代替我们做的，终究还是体力劳动，只不过这些体力劳动更为复杂，最终的目的不是解放大脑，而是让人们的生活更加便捷。

而目前人工智能最大的“坏处”，可能就是将会导致越来越多的非脑力劳动者失业，因为几乎一切简单的劳动都可以被机器取代，之所以现在的还没有，无非是成本问题。比如海底捞餐厅，已经出现了机器人服务员，虽然噱头大于实用性，但这个苗头已经显现出来。

其次是生活在人工智能的加持下变得更加舒适便捷之后，人类变得越来越懒了。其实这在我看来根本就不算个缺点，好吃懒做本来就是人类的天性，也正是在这个天性的驱使下，人们才会不断地发展科技，让自己可以生活得更加舒适。

目前的人工智能还没有太多值得担心的坏处，与其担心这担心那，还不如多担心一下这些不够成熟的人工智能会不会对我们的人身和信息安全造成威胁。科幻片里出现的人工智能统治人类的场景起码短时间内还是不可能的事，如今的人工智能本质上还是机械的一种。

关于“我国目前就业前景非常好的专业有哪些？”这个话题的介绍，今天小编就给大家分享完了，如果对你有所帮助请保持对本站的关注！