未來的發展方向

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未來的發展方向，隨着社會的趨勢的發展，互聯網成爲主流。我們生活中出現了很多新的職業，我們的工作也變得比以前多元化了，不再那麼單一。那麼我們未來的發展方向將會更廣。

未來的發展方向1

第一個趨勢：形成(becoming)

所有的東西都在不斷升級

這是我的書《必然》中的第一章，就是所有的東西，都變成了另外的東西，所有的東西都是一種流動的狀態，都在不斷地改變。

下雨時每一滴水會如何進入到山谷，這個路線是肯定無從瞭解的。但是你一定知道方向——因爲有重力，所以必然向下。而類似於必然發生的“重力”，商業趨勢也是必然的，總體趨勢一定能夠預知。

我們是有選擇的。在未來，新的技術必然會出現，我們可以選擇想要新技術以什麼樣的形式出現——也就是說“到底出現什麼”是我們可以選擇的。

而今天聊到的必然趨勢，互相依賴互相支持。在未來，所有的東西都變成了另外的東西，都在流動和改變。這樣一種流動是時常在發生的。

比如有型的產品變成了無形的訂購服務，過去在商場才能買到商品，但是現在，你可以在網上購買相應的服務，服務的一部分包含了你需要的商品。比如從硬件到軟件，現在所有的東西都是軟件，這也是流動的趨勢。比如現在，名詞變成了動詞，有形的東西變成了無形的。還有產品向服務的轉型，之前賣成品，是有形的，現在採取訂購，訂購服務，是無形的。

我們處在一個液態的世界，所有的東西都在不斷地流動，不斷升級，變得越來越好。比如汽車，這好像是我們能夠想象到的最有形的東西，但是你在睡覺時，特斯拉汽車也在不斷升級，它的確變得越來越好了，這就是我們將要進入的一個新世界。

這些對我們有什麼影響呢?

首先，終身學習，不斷學習。當你一直處於一個學習的狀態時，你永遠都是一個新的人。所有的東西都是不確定的，你永遠都是無知的，不管你多大年紀，處在人生哪個階段，總會有新的東西出現，所以我們要永遠處於學習的狀態。

其次，所有的東西都是在形成的過程中，我們之前看到的是產品，現在看到的是過程。比如，我們以前拿到的是已出版的百科全書，現在的維基百科就不是一本百科全書，它是一個創造百科全書的過程。一直在被改變，一直處在創造的過程中。

第二個趨勢：知化(Cognifying)

與人工智能的合作表現決定你的薪酬

未來技術變革的影響是永久性的。技術將和人工智能相關，技術要做的事情是讓所有的東西更加智能，這個智化的過程就是技術帶來的改變。

未來技術跟人工智能相關，是會給我們社會帶來根本性變革的技術趨勢，可能就像之前的印刷術一樣。

很多東西已經變得很聰明瞭。比如看X光方面的專家會被人工智能所取代的，法律方面的AI可以比人類律師助理更高效地閱讀文件。

還有飛機駕駛員，比如一趟飛機的航程是12小時，人類飛行員只要工作七八分鐘就行了，剩下的時間都是AI駕駛飛機，這些都是已經發生的。

我們爲什麼還需要人工智能去幫助我們開車呢?比如Google的無人駕駛汽車。因爲他們的思考方式跟我們不一樣，不會考慮雜七雜八的事情，只是專注去開車。

我們在AI方面做的事情，並不是讓他們比人做得更聰明，因爲它們很多方面已經比人更聰明瞭，我們要做的是各種各樣的AI，讓他們有多種思維方式。

Google訓練人工智能玩電子遊戲，十年前就開始做了，Google從來沒想過去教AI怎麼玩，而是教AI怎麼學習，AI與人類的不同只在于思考的方式不同。

未來將有數以萬計創業公司，他們從事的是人工智能用於某一個領域的工作。使用者越來越多的話，機器會越來越聰明，這是一種滾雪球的方式。

過去我們對智商的的認知就是一維的，這是一般的認知，我們不應該再這樣看待智商。我們的智商像不同的樂器彈奏不同的樂曲，不同的人彈奏出的樂曲也不一樣，所以大家的IQ不一樣。動物人類和機器的節奏也不一樣，所以IQ也不同。

很多人也非常擔心，機器人會跟我們搶工作。有一些工作實際上是可以直接讓機器人來做的，我們在AI上做的事情不是要讓AI更聰明，而是讓AI自己去學習，有更多思考和思維。

有很多新工作，是機器人去幫助你完成的，工作職位是不斷增加的。

AI幫助人類從電力電氣蒸汽時代到現在多彩紛呈的現代世界。現在的汽車，人類用手的肌肉力量即可開動250馬力，我們假設將250馬力的車轉換成250種思想，那麼你開的就不是車，而是自動化的電腦。人類未來的目標，是將智力作爲一種服務，可以像電力一樣傳輸。

所以，對效率要求不高的工作更適合人類，比如要求創造力的工作，因爲創造本身就是不講究效率的，不用考慮正確性，這是人類適合去做的工作。任何看上去特別重複性的沒有意思的沒有什麼樂趣可爲的事情，都可以讓機器完成。所以阿爾法狗和人比賽，是不公平的比賽，因爲AI吸收了過去所有的套路。

未來不管是哪個領域，實際上它都是最聰明的人加上機器。與人工智能的合作表現決定了你的薪酬，你必須要和機器進行合作，而不是和他們對抗。

第三個趨勢：屏讀(Screening)

任何一種平面都可以成爲屏幕

這個趨勢已經圍繞在我們周圍了，屏幕無處不在。任何一種平面都可以成爲屏幕，看的書是一個屏幕，接觸的所有平面都可以是一個屏幕。甚至有的人衣服都可以當成屏幕。

不同的屏幕之間形成了生態系統，不僅我們看他們，他們也在看我們。屏幕可以跟蹤你的眼神，知道我們注意力聚焦在那兒了，我們重視什麼東西，然後改變屏幕上呈現出來的內容。

情緒跟蹤就是很好的例子，屏幕可以做注意力跟蹤情緒跟蹤。可以根據用戶的注意力情緒做調整。知道你什麼時候高興，什麼時候困擾。我們即將進入屏幕時代，無處不在的屏幕，以前是讀書，現在是讀屏。

原來書本給人權威，現在是流動開放雜亂的世界，現在的真相是要不斷地自己組裝。

第四個趨勢：流動(Flowing)

你做的所有生意，都是數據

計算機中的三大階段：原來是文件夾，之後是網絡，現在我們處於一個數據流動的時代。現在的階段就是流標籤，雲端組成各種各樣的流，通過微信微博 Facebook等等，我們可以聽流媒體上的音樂，看流媒體上的電影電視，所有東西都成爲一種流。

什麼東西在流動呢?數據，不管你是做房地產醫藥化工，還是教育，其實你做的生意都是數據。

商業乃數據之商業。歸根結底，你在處理的都是數據。處理數據和處理客戶一樣重要。

全世界都處於同一個經濟脈搏，企業不可能永遠增長。但是城市不一樣，城市永遠在增長。

因特網像一個城市，而不是一個企業，正因爲它擁有着無限增長的特質。比如Facebook現在有15億的社交連接，15億人相互連接可以做的事情太多太多了，可以產生的價值也不可估量。

很多公司已經意識到了這一點。這麼多的數據像是形成了超級生物體，遠遠超過人腦的容量了，這樣一個巨大的機器星球，其實是全球化的一個運作，全世界的經濟好像都以同樣的脈搏在跳動，以同樣的行爲方式在運作。

第五個趨勢：重混(Remixing)

大多數創新都是現有事物的重組

經濟學家發現，全新的東西很少，大多數創新都是現有事物的重新組合。這種重組就是我這裏所說的重混。這是世界發展的方向，重要的趨勢。

做重組或者重混時，首先是要做一個拆解，把它拆解成非常原始的狀態，再以另外一種方式進行重組，之後不斷進行這樣的循環，就像你把樂高拆開後再組裝。

其實報紙也是一樣，報紙不是一個單一的物體，它是一個組合，就是把不同的東西組合在一起：體育賽事天氣情況書評，包括菜譜等等。英特網上也是，不同的信息組合在一起，把之前所有的報紙拆解了，然後組合在一起。

同樣，我們也可以拆解銀行，把不同的銀行功能分解之後重新組合起來，汽車也是這樣，基本上所有的東西都可以這樣做。

把化學概念運用到企業當中來，就像一張元素週期表，看一下企業當中的元素週期表，有哪些必要的元素，進行多次拆解重組，會形成新的東西。企業想要升級，需要拆解企業的構成，再進行重組，在重組的過程中產生新事物。

未來的發展方向2

一 80年代：熱點專業不太明顯，除了醫學

80年代大學生基本上都是分配，保證畢業後有工作，幹部身份，而且各行各業差別不大，現在都看不上的工廠待遇很好，因此熱點專業不明顯。因此行業性大學比較吃香，因爲可以直接分配到你想去的崗位。

而且大學和專科學校差別不大，武大浙大畢業很可能和XX專科學校分配到一個部門，幹差不多的工作。地礦油銀行財政稅務商業略吃香一些，這些行業的專科學校分配去向都不錯，後來很多人轉了公務員。軍校也比較熱門，軍醫大更是熱門，軍人和醫生當時地位的都比較高，還能免學費算軍齡有補貼，當時大部分家庭都比較窮，比較看重這一點。

二 90年代：商科法學外語

進入90年代，隨着鄧公南巡講話，改革開放力度加大，出國熱全民經商熱潮來臨，國家領導人也公開說中國缺一百萬會計律師什麼的，金融會計法學外語國際貿易尤其受到追捧。以兩財一貿爲代表的財經類大學熱度很高，外交學院

外經貿上財都能收到不少可以讀清北的生源，某些年份江財東財都能達到浙大武大分數。理工農師範等專業受到一定的冷落，但醫學一直堅挺。那時候最熱門的就業去向是外企，90年代的外企都能拿到好幾千月薪，是國企和民企的十倍，外企最熱的是以寶潔爲代表的快消行業。外企尤其青睞兩外和外交學院這樣的`院校。當年的外交學院畢業生，央視前足球評論員黃健翔

在一期綜藝節目中聊到母校的同班同學現狀，說他算是混的比較差的，不要以爲他是謙虛，從錢程

的角度看還真是，只是沒他名氣大，他的同學現在基本上都是標準的成功人士。以外企和金融業快銷行業高管爲主，很多都做到了亞太總裁中國區總經理這個級別爲主，尤其集中在汽車珠寶奢侈品金融領域，就連做過外交部發言人的也成了德意志銀行高管，曾經在新華社人民日報

海外版待過的人也成了基金經理（掌舵人）風險投資負責人，兩外也有類似現象。

三 2000-2010年

2000年前後是世紀之交，發生了很多大事，金融危機國企改革國家機關改革下崗潮房產市場化大學擴招國家基礎建設投資加大（拉動內需）城市化規模化家電下鄉汽車下鄉，刺激消費進程加快。

外企熱度有所下降，電力房地產三大電信運營商三桶油菸草銀行（得益於城市化和基建熱潮）極爲熱門。在此背景下，經管法外等熱度有所下降（但仍很高），土建電氣石油石化電信銀行熱度上升，IT和互聯網熱度也慢慢增加，但遠不及現在，更集中在硬件和通訊電子領域，互聯網集中在門戶網站電商和社交（社區）等領域，共享經濟還沒到來。

專業方面，土木工程建築學城鄉規劃

風景園林金融學石油通信工程機械（車輛相關）車輛工程熱度高漲，計算機和軟件工程算是中規中矩。

四 2010-現在隨着城市進程的放緩國家宏觀調控政治體制改革八項規定等。

各行各業，包括壟斷行業傳統行業房地產銀行外企都出現頹勢。國家不斷強調消費新經濟文化創新，在此背景下，電商新金融共享經濟直播短視頻社交影視等得到了極大發展，這些都離不開互聯網。

BAT核心業務還是電商（包括移動支付互聯網金融）社交娛樂（遊戲短視頻影視）共享經濟。以互聯網爲代表的IT行業異軍突起一枝獨秀，計算機類專業成爲了唯一的熱門專業。

所以，宏觀來看，熱點專業基本上十年一輪迴。

跟當時的政治經濟形勢息息相關，跟大環境和熱錢流動方向息息相關，誰也別說學了某個專業一輩子都紅紅火火。哪怕現在，如日中天的IT和互聯網行業也只是局部熱點，行業和人才基本集中在一線和準一線城市，10個城市都不到。二線及以下的城市，真正的高收入行業還是集中在電力電信醫療教育銀行政府機構事業單位（公務員和事業編）。

未來，誰也不好說。可能是環境行業，可能是生命科學

，可能是智能製造工業互聯網。人工智能不是一個具體的行業，而是可以應用到各行各業的技術手段。有一定可以確定，未來的熱門行業一定是交叉行業和細分行業，絕不是具體的傳統行業，熱點也不會只集中在一個大行業中，而是星羅棋佈。

常青樹

行業和專業。縱觀這幾十年，無論怎樣變化，醫療教育法律軍警館藏行業一直不錯，主要是准入門檻較高，是社會必需品，或者基本上面向公務員事業編，相關專業也一直比較熱門，但不是最熱門的那一批。中文會計則屬於中規中矩的萬金油專業，跟行業無關。

不用糾結現在學了熱門專業是不是飽和了。20多年前，各大高校最熱衷開設的專業是什麼？金融會計法學外語國際貿易，當時報紙上也經常討論這些專業是不是飽和了，爆炸了。現在看，這些專業依然屬於熱門，飽和歸飽和，總體依然過得去，依然是二八定律

10多年前，各大高校最熱衷開設的專業是什麼？土建電氣自動化通訊機械電子工程

當時媒體上也經常討論這些專業是不是飽和了，爆炸了。現在看，這些專業依然屬於中規中矩，飽和歸飽和，還是比很多專業強點。

時間來到現在，各大高校最熱衷開設的專業是什麼？計算機軟件工程人工智能大數據機器人工程，現在知乎上也經常討論這些專業是不是飽和了，爆炸了，肯定的，程序員算法工程師數據工程師

很快就要爆炸了，但依然是好專業，不然怎麼辦，抄底生化環材？學農林礦冶金地質？幾乎所有人，都只會也只能立足當下，你不可能知道未來，不知道十年後二十年後哪個風口起來了，能抓住現在就不錯了。

未來的發展方向3

01 人工智能技術應用

問：就業前景怎麼樣？

2019年，華爲的一則通知披露了8位“天才少年”的年薪，引發網友熱議。其中，博士鍾釗

畢業於中國科學院自動化研究所研究方向是深度神經網絡，年薪爲182-201萬人民幣/年；博士秦通畢業於香港科技大學

機器人研究所研究方向包括機器視覺SLAM等，年薪也是182-201萬人民幣/年。

誠然，如果只是普通的人工智能崗位，收入不會比其他行業高太多。根據獵聘發佈的《2019年中國AI&大數據人才就業趨勢報告》，AI和大數據人才的平均月薪是22322元，但在普通人羣中也屬佼佼者。

就具體職能而言，平均月薪排名最高的是數據架構和數據科學家，分別爲37451元 36570元，深度學習圖像識別推薦算法等崗位的平均月薪較高，超過2萬，分別爲28185元 27671元和27033元。

問：人工智能確實好，但專科學歷夠用嗎？

答：人工智能技術服務專業可行性論證報告分析指出，人工智能作爲新興產業，高層中層和低層人才都有大量社會需求，且呈現出金字塔結構。如果將能夠把人工智能理論模型技術化的人工智能高級工程師設定爲1，那麼其上層做人工智能基礎理論研究的科學家所佔的比例爲0 01，人工智能產業實用人才的需求比例則爲100，而後者是高職院校培養的重點。

02 集成電路技術

問：就業前景怎麼樣

薪資高於絕大多數行業，低於壟斷行業和支柱行業。前端驗證後端數字模擬 RF CPU等幾乎每個領域都缺人。

知乎“芯片（集成電路）話題的優秀答主”謝丹

預測下一個十年，集成電路還會是比較好的行業，“因爲我們擁有下游產業電子行業，產業鏈往上走，國家也在這方面大力投入（即上市前景好），可能類似30年前的家電業。”

問：剛畢業的專科生能找到怎樣的工作？

答：集成電路在西方已經非常成熟了，但是在國內還屬於新興產業。目前集成電路國內市場需求大，人才缺口多。

在工作中，跟着有經驗的工程師積累經驗，一般有3-5年工作經驗後，薪資還能喜迎翻番~

03 微電子技術

問：就業前景怎麼樣？

目前，我國開設本科層次微電子專業的大學並不多，專科層次亦只有23所。因此，其稀缺性進一步彰顯了畢業生的價值。

總體來說，微電子技術專業在學術和業界都有發展空間，不過比較刷經驗，薪資和發展都比較穩健。