每年高考季都能看到家长群刷屏讨论"AI专业值不值得报"，地铁里穿着校服的学生也在用手机搜"数据科学家薪资有多高"。这些名字听着就带金边的专业背后，藏着数学建模作业写到凌晨三点的秃头焦虑，也有简历投了二十家公司全部石沉大海的毕业生。真实情况是：某985高校AI班应届生真正拿到算法岗offer的不足15%，而软件工程专业的学生平均手握3份录用通知。
数据科学看似高端的建模分析，本质是清理数据里的垃圾信息。见过做银行风控的实习生连续两个月都在处理客户地址里的错别字，真正接触模型优化不到三天。某电商平台公开的数据分析师招聘要求写着"数学建模能力"，实际入职后80%时间在写SQL查数据异常。数学卷子上压轴大题做不出来的学生，报这个专业前最好查查自己头皮还剩几根头发。
人工智能岗高薪背后是博士生抢饭碗的现状。某大厂去年秋招算法工程师岗位收到六千份简历，其中80%是国内外顶尖院校的硕士博士。普通本科生哪怕刷遍LeetCode题库，连简历初筛都过不了。更残酷的是自动驾驶公司裁员时优先裁掉应用层开发，真正懂核心算法的那批人照样拿百万年薪。就像买股票要分清概念股和绩优股，选专业得看自己是真能啃论文的天才，还是只会调库的普通码农。
软件工程被嫌弃"没技术含量"实在冤枉。某三本院校毕业生靠着扎实的Java基础和十个GitHub项目，照样进了二线城市的国企信息化部门。看不上八千起薪的应届生可能不知道，某AI独角兽去年裁掉的视觉算法团队里，35岁的工程师转行去教少儿编程。写代码这门手艺就像开车，高端赛车手确实风光，但会开出租车的永远饿不死。
培训机构天天吹嘘的"三个月转型AI工程师"根本是智商税。见过培训班出来的学生把K-means聚类算法当人工智能吹，实际工作连数据预处理都搞不定。反观某双非院校软件工程专业的学生，大二就开始给学校食堂开发订餐系统，毕业时项目经验写满两页纸。选择专业这事和打游戏选职业一样，高爆发的法师看着爽，但血厚防高的战士才能扛过版本更新。
