更新时间：作者：小小条
田雨
1月22日，教育部发布《关于做好2026年普通高校招生工作的通知》（教学〔2026〕1号），意味着2026年高招工作正式开启。2022-2025年，高考报名人数始终在高位运行，分别为1291万、1342万、1335万。1335万的绝对规模意味着高考是全球规模最庞大的标准化选拔考试之一，其社会关注度和竞争压力并未因总人数的轻微回落而根本性缓解。
一、近年高考全景
从全景来看，近年高考呈现如下四个特征：
1、总体录取率高。以数据较为完整的2024年为例，全国普通本科、职业本科和专科的总录取人数约为1057.91万人，整体升学率（录取率）接近80%。这意味着高等教育的入学渠道整体是畅通的。
2、优质本科“独木桥”效应显著。若聚焦于更受社会关注的本科层次，竞争十分严峻：2022-2024年本科录取率分别约为39.2%、37%、36.5%。这意味着，近三年超过六成的报名者最终无法进入本科学*，且录取比例呈逐年下降趋势。上述本科录取率数据包含了所有办学性质的高校。若将范围缩窄至更受青睐的公办普通本科，录取率更为降低。
3、复读生群体庞大。2024年的数据显示，复读生数量达到413万人，占当年总报名人数的比例超过30%。这意味着每三个考生中就有一人是往届生。这批经历过一次完整备考、目标明确（往往瞄准本科或更好学校）的考生加入竞争，显著抬高了录取分数线，加剧了应届生的压力。400多万的庞大复读生群体是高考竞争中不可忽视的结构性变量。
4、地区录取率差异较大。北京、上海、吉林等地本身拥有大量优质高校，这些学校会投放相当数量的招生名额给本地考生，因此录取率遥遥领先。河南、河北、湖北等高考大省，考生基数庞大，但省内顶尖高校资源相对稀缺，导致竞争异常激烈，本科录取率相对较低 。
二、七类专业分析
对于1300多万高考考生来说，在高考入口端激烈争夺不足四成左右的本科席位，在就业出口端又将与1270万同龄毕业生同台竞争的大背景下，选择一个既能缓解当下竞争压力，又能在未来就业市场建立长期优势的专业，牵动着千万考生及家长的心。这是一个宏大的课题，不能简单说哪个专业好，哪个专业不好，这里面需要考量的有国家战略、市场需求，有需求面，也有供给面，有当前需求，也有未来需求，有当前供给，也有未来供给。笔者仅从部分细分专业做素描式分析，希望能为考生和家长提供一些参考。
1、人工智能、大数据相关专业。人工智能是深刻重塑千行百业的现实驱动力。选择此赛道，意味着进入一个机遇与挑战都无比巨大的领域。相关预测显示，数据科学与大数据技术专业的就业率超过90%，相关招生计划仍处扩招通道，反映出长期、稳定的人才需求。某咨询机构预测，到2030年中国对AI专业人才的需求将达600万人，而人才缺口可能高达400万人。某平台数据显示，2025年AI相关新发岗位数量同比增长超过10倍。但岗位需求高度集中在核心技术研发岗。近六成企业对应届生的技术研发（算法、架构）需求增长。60%的高科技企业已将AI人才列为核心招聘目标，远超金融、专业服务等行业。校招中，部分互联网大厂的AI岗位占比已超过60%甚至90%。薪酬极度向具备深厚数学算法功底和创新能力的高端人才倾斜。企业招聘的评估标准正在发生根本性转变。“数学与算法基础” 和“实际项目/实*或竞赛经历” 已成为最重要的因素，远超过“名校学历”的重要性。这意味着，“纸上谈兵”式的求职者正在迅速失去市场。
必须看到，这一专业必须持续学*前沿技术（如大模型、多模态），否则会迅速被淘汰。也要看到顶尖资源和机会高度集中在一线城市及少数顶尖高校的实验室。而且，基础数据处理岗位已呈现饱和迹象，薪资增长停滞。“技术 + 行业知识” 越来越被看重。既懂大数据技术，又熟悉金融、医疗、政务等特定领域业务逻辑的人才，竞争力与薪资会显著提升。
2、新能源相关专业。在国家“双碳”战略和“十五五”规划重点扶持下，新能源产业已成为确定性最高的增长极之一，为不同学历层次的人才提供了多元化的上升通道。行业市场规模持续扩大，直接带动人才需求激增。仅新能源汽车维修技师缺口就达120万。高端研发层（硕博学历/资深专家）年薪30-80万是普遍范围。代表岗位包括储能系统工程师、氢能技术专家、新能源AI算法工程师。核心技术与制造层（本科学历）是产业的中坚力量，起薪普遍在12-25万元/年。硕士学历在电池、材料等研发岗年薪可达25-40万元，代表岗位包括电池研发工程师、工艺工程师、新能源运维工程师。应用技能层（大专/职校学历 + 证书）注重实操，需求巨大。持有新能源汽车维修、高压电工、CDA数据分析师等权威证书的技工，起薪可比无证者高800-1500元/月，一线城市成熟技工月薪可达1.5万元以上。代表岗位包括新能源汽车维修/检测技工、光伏/风电运维员。
必须看到，这一专业若押注的特定技术路线（如某种电池技术）可能存在迭代或被替代的风险。同时行业发展与补贴、碳交易等政策紧密相关，需关注政策连续性。对于有志于海外市场的毕业生，需提前准备语言能力和对国际规则的理解。
3、生物医药相关专业。生物医药产业是典型的“三高”（高增长、高壁垒、高回报）领域，在人口老龄化、健康需求升级和技术创新的驱动下，正进入高质量发展的“黄金期”。2026年市场规模预计将突破3.5万亿元。技术创新呈爆发态势。AI制药预计在2026年渗透率达26%，能将药物发现周期从3-5年缩短至18个月。在强大市场需求的带动下，人才需求较大。研发金字塔尖（博士/博士后）起薪普遍在35-65万元。AI制药算法工程师年薪范围在45-120万元，中位数可突破60万元。应届临床监查员（CRA）、注册专员起薪约10-20万元/年。5年经验后，年薪可达25-50万元，国际注册专员薪资更高。目前临床试验领域人才缺口达6万人。应届工艺工程师、QC专员年薪约8-15万元。该领域需求稳定，是追求稳健发展的技术型人才的优选。技术革命催生了全新的人才需求，以下专业人才因“断层式”缺口而薪资溢价显著：基因细胞治疗CMC（化学、制造与控制）、ADC（抗体偶联药物）工艺开发、AI药物筛选工程师、真实世界数据（RWD）科学家。
必须看到，这一专业研发周期长，投入巨大，且存在较高的失败风险，从业者需有较强的心理承受能力。整个产业链受GMP、GCP等严格法规监管，合规压力大。核心研发岗位普遍要求硕士以上学历，博士是进入顶尖机构的标配。
4、计算机相关专业。该专业已告别“普涨红利期”，整体就业率承压。据某研究机构数据，2024届计算机类毕业生去向落实率82.4%，在主要专业类中排名倒数第十一，显著低于全国本科平均水平（86.7%）。薪资增长亦放缓，2023届本科毕业半年后平均月收入为 6771元，连续三年下滑。目前呈现“精英化”和“专业化” 竞争局面。市场薪资呈“倒金字塔”结构，高薪集中于AI、网络安全、云原生、硬科技等“黄金赛道”。大厂核心岗超60%要求硕士学历，GitHub开源贡献、大厂实*经历（暑期实*转正率＞40%）、顶尖竞赛成绩远比一纸文凭重要。但在传统开发岗（如Java后端）,技术门槛相对普及，人才供给出现过剩现象，竞争非常激烈。
5、金融相关专业。传统金融分析、基础核算等岗位需求受政策规范和AI替代影响而锐减，银行柜员等基础岗位月薪可能不足 6000元，且岗位缩编明显，竞争激烈，职业发展空间有限。但数字经济和金融科技的崛起，创造了大量高附加值岗位，对 “技术+金融”的复合型人才需求激增。金融的高薪神话已演变为结构性机会。Python、SQL、数据分析等技能成为标配，CFA/CPA/FRM证书加上2-3段高质量顶尖实*经历是进入核心岗位的敲门砖。
6、医学相关专业。医学是典型的长周期、高回报领域，但其内部不同专业的职业路径、回报曲线和风险点截然不同，出口也日益多元化，远非“只能当医生”。医学就业呈现 “高端科学家紧缺、高级蓝领崛起、跨学科融合加速” 的特征。选择多元化，可进入医药企业（CRA、医学事务）、互联网医疗、公共卫生、医院管理等多个领域。机构选择上，三甲医院代表高风险高回报；社区医院与基层编制提供稳定与平衡；民营医疗机构则意味着市场化高激励。同时也必须注意到医学影像科初级技师、医学检验科部分标准化岗位正面临人工智能（AI）技术的替代风险，若不向AI系统操作或高端分析领域转型，职业竞争力将下降。
7、通用型文科专业。通用文科专业面临严峻的结构性压力。部分传统文科专业，如国际贸易、新闻传播学等，平均就业率低于高校毕业生平均水平。这与专业培养模式与市场实用技能需求脱节有关。需要注意的是，会计学、教育学、汉语言文学等具备明确职业出口（如财务、教师、考公考编）的应用型文科专业，就业率仍可保持较高水平，属于文科内部的“安全区”。
必须强调，“热门专业”和“专业降温”是一个相对和动态概念。计算机专业内依然有年薪百万的算法专家，金融领域仍有收入可观的投行精英，文科背景也诞生了顶级的作家、学者和公务员。 问题的核心不在于专业本身，而在于个体的能力准备与市场最新需求的匹配度。
三、考生和家长的四项报考功课
对于考生和家长而言，选择热门专业，必须做好“精英化”竞争的心理准备。这意味着需要更早进行职业规划，通过攻读更高学历（硕士/博士）、积累尖端领域的高质量实*与项目经验、主动学*跨学科技能，来构建自身的“护城河””。
2026年的高考志愿选择，与其说是挑选一个“热门”标签，不如说是在评估一个“能力-产业-城市”的三维坐标中，找到那个自己能长期坚守并持续增值的位置。为此，考生和家长需要做好四项功课。
功课1、做定位。定好“安全线”与“冲刺线”。首先明确你所在省份的本科录取率与公办本科录取率。警惕“一本线”附近的竞争区。对于高分段（省排名前1%-5%）考生，享有最大选择权。决策核心从“能否上学”转向“如何最大化长期职业价值”，有实力冲刺人工智能、临床医学（八年制）、金融科技等顶尖赛道。对于中分段（本科线以上）考生，面临最经典的“学校、专业、城市”三元悖论。在公办本科竞争白热化的背景下，需优先考虑 “专业壁垒” 与 “技能稀缺性”，放弃对学校名气的过度执着，选择在新一线城市有产业聚集的实用专业。对于本科线附近及专科段考生，核心逻辑是 “技能证书 > 学校牌子” 。应瞄准专业技工等高技能、持证上岗的方向，选择与龙头企业共建实训基地的院校，确保毕业即具备市场认可的实操能力。
功课2、选赛道。基于定位，在可行的院校范围内，用数据驱动而非感觉驱动筛选专业。建议根据就业稳定性（就业率）、薪资成长性（起薪与天花板）、个人兴趣匹配度、能力门槛四个维度，对目标专业进行评分。主动规避正在经历“红利期结束” 、进入“金字塔分化”阶段的领域，避开人才饱和区（如无细分方向的通用计算机本科、无实*经理的传统金融本科）、技术替代区（基础数据标注、AI测试工程师、受AI冲击的医学影像/检验初级岗）、市场收缩区。
功课3、问自己“能否胜任”，而不仅是“是否喜欢”。选定赛道方向后，必须评估自身能力特质与赛道核心门槛的匹配度，这是避免入学后陷入困境的关键。要拆解目标岗位的“能力基因”。例如，人工智能/算法岗最看重 “数学与算法基础” 和“实际项目/竞赛经历”，远超“名校学历”。你是否擅长数学逻辑，并有动力从大一开始参与Kaggle、GitHub开源项目？大数据/高薪技术岗需要Hadoop/Spark、Python、SQL等技术栈，以及金融、医疗等行业知识的复合能力。你是否有持续学*复杂工具和跨学科知识的耐心？高质量的实*、竞赛获奖已成为简历硬通货。你是否有规划在大学期间积累2-3段高质量实*的意识？查阅心仪专业顶尖院校的培养方案，看其核心课程（如深度学*、集成电路设计、细胞生物学）你是否感兴趣且有能力学好。查询目标行业龙头企业的招聘简章，明确其对技能、证书（如CFA、FRM）、学历（硕士占比60%以上）的具体要求，并以此反推大学四年的规划。
功课4、定地域。在多个备选方案中做出最终抉择时，城市选择应享有更高的权重，因为它决定了实*机会、产业氛围和毕业起点。要遵循“产业集聚”原则，比如学*新能源，优先考虑有整车厂或电池巨头布局的城市，当地企业校招需求大，政策补贴优厚。要做“城市-学校-专业”三联匹配，做出最终选择前，进行最后一次核查：该城市是否有我目标行业的产业集群？（查当地产业规划）这所学校的该专业，是否与当地龙头企业有共建实验室、产业学院或定向培养计划？（查学校官网、就业报告）。你的分数，在此城市是否有更优的“专业-学校”组合？例如，放弃一线城市普通院校的冷门专业，选择新一线城市重点院校的王牌专业。
最终，做好上述功课的核心输出，不是一个分数匹配的“最优解”，而是一个基于深度调研的“无悔选择”。 它要求考生与家长从“打听哪个专业好”的被动咨询，转向“基于数据、分析自身、主动规划”的决策主体。在2026年这座千万人同过的桥梁上，清晰的路径规划，比盲目冲刺更能赢得未来。
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