一、选科要求趋严，物理+化学成标配

人工智能与大数据专业对选科的限制更为明确。

  • 必选物理+化学：全国99.7%的人工智能专业要求考生必须同时选考物理和化学，仅极少数院校（如昆明理工大学）要求物理+化学+生物。
  • 新高考政策影响：新高考省份（如四川、河南）的“3+1+2”模式下，物理组考生更易匹配专业组要求，而历史组考生基本无法报考此类专业。

    • 二、专业热度持续攀升，竞争加剧

    人工智能与大数据专业：高考志愿填报的新趋势有哪些

  • 行业需求驱动：人工智能和大数据技术广泛应用于金融、医疗、智能制造等领域，就业前景广阔，薪资水平高。
  • 录取分数上涨：新工科专业（包括人工智能）因选科限制和行业热度，录取位次预计持续上涨，尤其是热门院校（如清华、浙大）和一线城市高校。
  • 跨学科融合：部分高校将人工智能与医学、交通等结合，形成“智能+”专业方向，如智能医学工程、智能交通。

    • 三、志愿填报策略与技术工具革新

  • 大数据与AI辅助工具普及：
  • 智能推荐系统：通过输入分数和选科，AI工具（如“圆梦志愿”APP）可自动生成“冲稳保”志愿方案，预测录取概率。
  • 数据对比功能：院校与专业对比工具可分析就业率、考研率、薪酬等，帮生科学决策。
  • 梯度填报原则：新高考下采用“冲稳保”策略，45-48个志愿需合理分配（如冲15%、稳50%、保35%），并优先匹配选科要求。

    • 四、政策与培养模式变化

  • 专业组招生模式：院校将选科要求相同的专业归为同一组，考生需关注组内专业调剂风险。例如，某高校“物理+化学”组可能包含人工智能、计算机等专业，考生需权衡是否服从调剂。
  • 产教融合加强：部分高校与企业合作开设定向班（如华为云学院），强化实践能力培养，此类项目可能设置独立招生代码。

    • 五、长远规划与职业导向

  • 兴趣与就业平衡：建议考生结合兴趣、学科优势及行业趋势选择专业，避免盲目跟风热门但竞争激烈的领域（如金融、纯理论AI），可关注细分方向（如数据安全、智能医疗）。
  • 升学规划前置：人工智能领域对学历要求较高，考生需提前规划考研或留学路径，优先选择有硕士点、科研实力强的院校。

    • 人工智能与大数据专业的志愿填报需综合选科、分数、行业趋势及政策变化，同时借助智能工具优化决策。考生应重点关注物理+化学选科组合，合理分配志愿梯度，并利用大数据分析工具规避风险，最终实现分数与兴趣的最优匹配。