高考完了，对于填报志愿一脸懵，毫无方向怎么办？
每个人的情况不同，具体的信息你也没提供太多，我只想谈几个原则。 1. 社会变迁太快 时代发展太快了，而且还在加速。中国人眼中的好专业几经变迁。 对70年代末到80年代初大学生而言，最热门的专业是文史哲等基础学科专业。 80年代中期，我国的“四化建设”方兴未艾，但经济人才极缺。那时财经专业的毕业生分配去向非常好，大都去了银行、审计等待遇优厚的部门。 而到了80年代末90年代初，对外贸易、国际贸易等名字和“国际”沾边的专业又取代了财经专业，成了最热门的专业。这与当时我国实行一系列的外贸体制改革、外汇体制改革和启动入世谈判的时代大背景密不可分。国际贸易、国际关系等专业被看作“皇冠上的明珠”。 90年代中期，第一次互联网浪潮在国内兴起，计算机专业广受追捧，高峰时期，信息技术和计算机专业的学生数量占全国所有理工科学生总数的三分之一。但随着02年互联网泡沫的爆炸，计算机从高考时的“热门”却成了就业时的“冷门”。计算机专业也在08年至11年间还被连续被列为“红牌专业” 2000年之后传统工科接棒计算机，非常很火爆。机械行业梁稳根依靠三一重工登上中国首富，电气行业凭借电网如日中天，通信行业3G大规模应用华为中兴蒸蒸日上，土木行业凭借四万亿投资赚的盆满钵满。可到了10年代，产能过剩，供给侧结构性改革，传统工科进入了下行通道。 12年之后，随着移动互联网崛起，计算机专业卷土重来，微信支付宝美团滴滴开始全方位的改造我们的生活。 2. 跟上历史的潮流 仔细想想，你会发现中国用改革开放四十年走完了美国两百年的发展历史，如今中国和美国某些方面非常相似。这句话你也许听不懂，那我来分析分析。 一百年前，美国西进运动，大规模修铁路，修公路，现如今基本已经停滞。中国房地产高速发展三十年，大兴土木，成千上万的高楼拔地而起，高铁每年修建历程已经超过全世界其他国家之和，公路也早已村村通，但现如今需求大减，基本已经陷入停滞。所以土木，建筑，工程造价等专业不建议。 一百年前，本茨发明汽车，福特发明生产线，汽车行业火遍美国，机械是那个时代最火的专业，如今曾经最大的汽车基地底特律破产，08年金融危机三大车企差点倒闭。中国也一样，十年前一汽大众何等威风，一次性发64个月年终奖，伴随着中国汽车产量破一千万，人均汽车保有量逐渐饱和，如今一汽大众跌下神坛被迫减薪，我同学入职五年，薪水却一年不如一年，何等心酸。 一百年前，美国钢铁大王卡内基在匹兹堡创建美国钢铁公司，为美国的基建和汽车工业提供基础材料，那时候搞金属材料的学生风头正劲，现如今匹兹堡早已不做钢铁，转而变成世界计算机和人工智能的中心。而中国大炼钢铁，钢产量早已世界第一，供给侧改革后，不推荐材料及材料加工类专业。 你会发现怎么这些行业最红火的时候都是一百年前了，是的，这些都是非常老的行业和专业了。我再举几个稍微年轻点的。 电子这行当从真空电子管开始 差不多也一百年了 贝尔发明电话 摩托罗拉发明对讲机 MIT林肯实验室发明雷达 惠普兄弟发明微波测试技术 也差不多是第一次世界大战的事了，你敢信？微电子就是半导体，我们现在的芯片都是得益于此，但PN结的发现已经是上世纪40年代的事情了，经过50年代的分立半导体晶体取代真空管，60年代集成电路的发展，70年代计算机体系结构和指令集的发展，但带领下芯片技术突飞猛进摩尔定律逐步失效，英特尔新一代芯片只比上一代快了5%，你说气不气？最近，中兴事件出来，大家都义愤填膺，说要投身芯片行业，却忽视了芯片行业早已是夕阳行业的事实。 说了这么多，那美国现在什么行业是历史的浪潮：计算，数据，智能。 那中国未来会有什么行业是历史的浪潮：我觉得也是计算，数据，智能。  3. 为何是计算、数据、智能？ 1）先说计算，计算主要是涉及计算机体系结构和部分IC设计。在国外有个分类叫计算机工程（computer engineering）。 自人类迈入大数据时代以来，人类一直面临算力不足的困境。解决算力瓶颈，解放生产力，是未来重要的发展方向。 现有的一些方向有： 分布式计算体系，如Hadoop，原理就是把计算任务分发到很多普通计算机上计算，最后在汇总出结果。现在很多大数据技术讲得就是这套分布式计算技术。 异构计算，非CPU计算就可称为异构计算。最常见的就是GPU。利用GPU上千的计算核心并行计算数据，使得计算效率大大提高。此外，还有一些AI专用芯片，如寒武纪，华为NPU。甚至未来硅光子芯片都可能大有可为。 量子计算，随着谷歌量子霸权的逐步推进，我预计十年内，某种程度上的量子计算机将会被实现。量子计算将带来世界的巨大变革。 推荐专业：计算机科学与工程，微电子（IC设计方向），物理学。 2）数据是指对数据的采集，分析及利用。马云曾经提出过一个概念叫data technology（DT），并表示：“人类正从IT时代走向DT时代”。 而最纯血的研究数据的学科是统计学，统计学是一个长期被低估的学科，现如今和大数据技术的结合，使之迸发出越来越强大的力量。甚至很多人不知道，统计学里的分支统计学习是现有人工智能技术的基石之一。 另一个面向数据非常好的专业是信息管理与信息系统专业。信息管理简直是最被低估的好专业，最接近数据科学和人工智能AI，课程设置也非常好，有C有JAVA，还有计算机四大基础课，配合上信息检索与数据挖掘，非常适合时代的发展方向。 推荐专业：统计学，信息管理与信息系统，大数据科学与技术，数学。 3）智能指的是赋予机器智能的学科。首先，我参考UCLA朱松纯教授对人工智能的分类： （1）计算机视觉 -> 人类的视觉能力 （2）自然语言处理 -> 人类的语言文字能力 （3）语音识别与生成 -> 人类的听与说能力 （4）机器人学 -> 人类的运动能力和运动智能 （5）机器学习 -> 人类的学习能力 所以可以看出智能有很多方面，想从事人工智能方面的工作也可以有很多专业的选择。 计算机视觉可以选计算机专业（计算机视觉方向），也可以选自动化专业（模式识别方向），亦或是电子信息工程里的信号处理及图像处理方向。 自然语言处理，可以选择计算机专业（自然语言处理方向），也可以选择语言学专业里的计算语言学方向。 语音识别与生成可以选择计算机的语音方向，或者自动化的模式识别方向，甚至声学专业的相应方向。 机器人可以选择机械专业里的机器人方向，或者自动化里的机器人方向。 机器学习可以选择统计学里的统计学习方向。 当然，还有将人工智能设立成一个专业的智能科学与技术，人工智能专业这两个专业也是非常推荐的。