研究数据：1.2%的应届本科生进入AI赛道，月收入超8000元

麦可思研究院最新数据显示，2025届本科毕业生中，1.2%已进入AI相关职业赛道，近九成AI新人为工科背景。

AI相关职业本科生月收入达8180元，较工学平均水平高出1147元；就业满意度84%，也高于工学平均水平。

但高薪背后亦有隐忧：在从业不满意的AI新人中，57%认为“发展空间不够”。对高校而言，超五成AI新人指出“实习实践不足”“课程内容陈旧”。

近期，一张清华姚班学生晒出的DeepSeek实习offer刷屏——税前日薪5500元。这虽非普遍行情，却折射出AI时代顶尖技术人才市场定价的急剧攀升。当我们把目光从“天才个案”转向“普通毕业生”，在AI人才缺口仍持续扩大的背景下，哪些本科毕业生正在填补这一缺口？

麦可思最新研究数据显示：2025届本科毕业生从事的AI相关职业，主要包括人工智能工程技术人员、大数据工程技术人员、云计算工程技术人员、集成电路工程技术人员等。

从AI新人的专业构成看，近九成来自工科，计算机科学与技术、电子信息工程、软件工程等专业毕业生占据主流。且进一步的研究还发现，“拿到入场券”的不只是专业对口的幸运儿——院校资源与学历正在放大竞争优势。持续走高的就业满意度与收入回报，也让这条赛道展现出越来越强的吸引力。

PART.01

1.2%的应届本科生进入AI赛道

AI新人工科生占九成

麦可思综合2023—2025届数据发现，从事AI相关职业的本科毕业生中，来自工科专业的比例占近九成。计算机科学与技术、电子信息工程、软件工程、数据科学与大数据技术、电气工程及其自动化、物联网工程、通信工程、机械设计制造及其自动化、自动化、网络工程等是最主要的专业来源。

在AI相关岗位招聘需求快速增长的背景下，2025届本科毕业生从事AI相关职业的比例为1.2%，与2021届（1.1%）基本持平。从院校类型来看，“双一流”院校毕业生从事AI相关职业的比例达到2.3%，明显高于地方本科院校（1.1%），说明AI核心岗位具有较高知识密度和能力门槛，对专业基础、实践能力和学校培养支撑要求更高。

另一方面，AI相关职业对学历门槛的要求也相对较高。麦可思对2020届本科生毕业五年后的跟踪数据显示，将学历提升至研究生的毕业生中，从事AI相关职业的比例为4.5%，高于未提升学历的本科毕业生的比例（1.4%）。总体而言，具备更强学科基础和人才培养资源的高校毕业生，在进入AI相关岗位时更具优势。

PART.02

AI新人就业满意度持续提升

“发展空间不够”是工作不满意的重要原因

岗位价值稀缺性也带来了更好的收入回报与就业体验。麦可思数据显示，2025届从事AI相关职业的本科毕业生月收入达到8180元，高于同期工学本科毕业生平均水平（7033元）1147元。从长期趋势来看，该群体收入水平也保持稳步增长，2025届相较2021届（7423元）增长757元，增幅超10%。

就业体验方面，2025届从事AI相关职业本科毕业生的就业满意度为84%，高于同期工学本科毕业生平均水平（81%）。从长期趋势来看，该群体就业满意度由2021届的80%提升至2025届的84%，呈现持续提升态势。

进一步分析发现，2025届本科毕业生从事AI相关职业且对就业不满意者，因“发展空间不够”（57%）、“工作氛围不好”（27%）的比例，明显高于同期工学本科毕业生平均水平（分别高出9个、7个百分点）；因为“收入低”（58%）的比例，明显低于同期工学本科毕业生平均水平（65%）。

这表明，AI岗位虽然具有较好的收入回报和就业体验，但由于技术更新速度快、行业竞争强，从业者更加关注职业成长空间和长期发展机会。

PART.03

超五成认为学校教学实习不足、课程陈旧

超七成希望“开设跨学科AI应用课程”

人工智能产业的发展，也正在改变企业对人才能力结构的要求。

麦可思数据显示，2025届从事AI相关职业本科毕业生认为，最重要的五项基础工作能力分别是：逻辑思维、积极学习、疑难排解、解决复杂问题、电脑编程，对应的满足度分别为91%、91%、89%、91%、90%。这些能力体现出，AI时代人才竞争不仅在于掌握某项具体技术，更在于能否持续学习、分析问题并解决复杂问题。

毕业生也对高校AI人才培养提出了新的要求。数据显示，2025届从事AI相关职业本科毕业生对母校教学满意度为91%，低于同期工学本科毕业生平均水平（93%）。在教学改进方面，“实习和实践环节不够”（54%）和“课程内容不实用或陈旧”（53%）是该群体提及比例最高的两个问题，且均高于工学本科毕业生平均水平（分别为51%、47%）。

与此同时，2025届从事AI相关职业本科生对母校AI培养也提出了具体期待。其中，希望学校“开设跨学科AI应用课程”的比例最高，为73%；其次是希望“加强AI底层技术教学”（68%）、“加强AI校企联合项目实践”（65%），以及期待学校“提供丰富的AI资源”（60%）。

这些反馈为高校AI人才培养的优化提供了清晰路径：从单一技术传授向跨学科应用拓展，从课堂教学向产教协同深化，从知识灌输向实践能力培养转型。

数据说明： 2025届大学生毕业半年后培养质量的跟踪评价，于2026年3月初完成，收回全国本科生样本为19.5万，覆盖了522个本科专业。 麦可思曾对2020届大学毕业生开展了毕业半年后的跟踪评价，并于2025年底完成了针对这一群体的再次跟踪评价（即毕业五年后）。覆盖全国本科生样本约9.9万人，涉及416个本科专业。

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