实现“产品系列化、运营集团化、通路国际化、服务本地化、办公智能化”
的目标，打造世界一流的智能应用及运营管理平台。
近日，教育部官宣2021年度新增备案和新增审批专业名单。其中，最火的人工智能、智能制造工程、大数据类专业依旧新增最多。下文将针对此进行详细解读，2022高考生重点关注。
2月24日，教育部发布《关于公布2021年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》，并对普通高等学校本科专业目录进行了更新。
2021年度新增备案和新增审批专业中，目前最热的人工智能、智能制造工程、大数据类的专业依旧新增最多。此外，还新增了很多教育类专业，例如一些副科专业：音乐教育、小学教育、思想教育、体育教育等。
近年来，人工智能领域发展迅猛，人工智能专业（本科）也成为了高校招生的亮点和热点。人工智能（Artificial Intelligence）作为中国普通高等学校本科专业，是一个以计算机科学为基础，由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科、新兴学科，研究开发用于模拟延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，努力了解智能的实质，并生产出新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能导论、高级语言程序设计、Python程序设计、离散数学、数据结构、机器学习、深度学习、信号与系统、计算机视觉、数字信号处理、数字图像处理、统计学、模式识别、随机过程、优化方法、人工智能系统综合设计、数据挖掘、自然语言处理、几何感知与智能、智能硬件与交互设计、虚拟现实与增强现实、区块链、认知心理学、生物启发智能。
近年来，中国人工智能发展迅速，国家也高度重视人工智能领域的发展。今年2月，人力资源和社会保障部发布《新职业——人工智能工程技术人员就业景气现状分析报告》。报告中显示我国人工智能人才目前缺口超过500万，国内的供求比例为1：10，供求比例严重失调。
随着当前人工智能企业增多，人工智能人才的紧缺程度加剧，特别是语音识别岗位的人才供需缺口更大。
智能制造已发展成为是基于新一代信息技术，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的网络协同化的先进制造过程、系统与模式的总称，其本质是基于“信息物理系统”(CPS)实现“智能工厂”，涵盖智能生产、智能物流、智能装备、智能监测、智能设计、智能管控等环节，其开发和实现需要计算机、自动化、机械、工业工程等学科知识的结合。
现代工程制图、机械设计基础、电工与电子学、电气控制与PLC应用、传感器与检测技术、机电传动控制、数控机床、工业机器人技术、计算机辅助设计与制造、智能设备故障诊断与维修、人工智能技术、机器视觉技术及应用、物联网技术与应用、智能制造执行系统（MES）、智能工厂集成技术。
本专业毕业生就业面广，能够在智能装备设计生产、智能系统集成、工业物联网、云制造等企业，从事整体方案设计、系统集成、机械设计、生产线设计仿真、电气设计、安装调试、MES系统设计、SCADA设计、设备维护保养、智能生产管理等工作，也可继续深造攻读研究生硕士学位。
以互联网+和大数据时代为背景，主要研究大数据分析理论和方法在经济管理中的应用以及大数据管理与治理方法。例如：商务数据分析、商务智能、电子健康、大数据金融、数据挖掘、大数据管理与治理等。
高等数学、线性代数、概率论与数理统计、经济学原理、管理学、统计学、金融学、Python程序设计、数据结构、数据资源管理、数据可视化、数据挖掘、多元统计分析与R建模、网络与信息安全、数据库与数据仓库、管理信息系统、文本分析与文本挖掘、数据质量管理、金融数据分析、计量经济学等。
本专业就业前景美好，数据产业相关的职位从初级的商业数据分析师，到高级的数据科学家，甚至公司的高管“首席数据官”或者“首席信息官”都是未来的就业方向。学生毕业后可在各级各类组织机构，如电商企业、政府管理部门、金融机构等，从事大数据管理、数据分析、信息资源管理和管理决策等工作，亦可在相关院校和研究部门从事教学、科研等工作。
数字经济是继农业经济、工业经济之后的一种新的经济社会发展形态，急需大量既熟练掌握经典经济学理论知识，又懂互联网、大数据相关知识的专业人才。
数字经济主要研究数字经济的运行规律，测度数字经济的规模，促进数字产业化与产业数字化发展，实现数字技术与工业、农业、服务业等行业的深度融合。例如：数字化识别货架上的商品缺货率等进行运营分析，对企事业单位的数字化转型进行规划和实施等。
《计量经济学》、《统计学》、《区块链原理及应用》、《数据库原理及应用》、《数字经济概论》、《宏观经济学》、《微观经济学》、《互联网+运营管理》、《Python大数据分析》、《管理学》。
毕业生可就业于数字经济相关的国家各级管理部门、工商企业、金融机构、科研单位及数字产业部门，从事数据分析、产业数字化建设等。例如可以从事有关区块链、人工智能、物联网、机器人、电子商务等新兴领域的相关经济分析、金融分析和运营管理等工作，能够将所学知识灵活运用于数字资产管理、社群协作、互联网金融服务、用户价值分析等领域，达到理论和实际相结合。
数据科学与大数据技术是一门跨学科专业，以数学学科、统计学学科、计算机学科为支撑学科，涉及人工智能、机器学习、数据可视化、信号处理以及概率模型等学科领域知识，旨在培养具有大数据思维、掌握大数据分析应用技术的高层次大数据人才。从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地培养学生掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，提升学生解决实际问题的能力。
数据科学与大数据技术专业一般开设数学基础（微积分、线性代数、数理统计等）和计算机基础（计算机组成与体系结构、程序设计基础、计算机与软件工程概论）等课程，在此基础上也会开设数据科学与大数据专业理论和技术学习（数据结构、云计算与大数据平台、数据库新系统等)等专业课程。
我国先后出台了《促进大数据发展行动纲要》《大数据产业发展规划(2016-2020年)》等政策文件，鼓励大数据产业发展，推动大数据行业的高质量成长，激发大数据市场活力。
据预测，到2025年我国大数据产业规模将达1.9万亿。人社部《新职业——大数据工程技术人员就业景气现状分析报告》显示：2020年中国大数据行业人才需求规模将达210万，2025年前大数据人才需求仍将保持30%—40%的增速，需求总量在2000万人左右。
就业方向有科学研究、互联网领域数据分析、数据挖掘、大数据工程应用开发、商业信息分析、信息架构开发等。
人才培育是大学的重中之重，本科教育在人才培养的过程中占据基础性地位。随着新时代大数据、互联网、人工智能等新技术新知识的奔腾而至，如何培育出更符合当下社会发展需求的本科人才，如何科学设立符合学校定位和学科建设的本科专业，是每一所国内高校都亟需思考的问题。
世纪扬帆期待这些敢于冲在时代前面，立足国家战略和社会需求，布局发展新专业的高校，合理利用学科优势，在专业建设上做出优秀成果，培养更多一流人才！返回搜狐，查看更多