为什么军警院校排名底 为什么湖北的教育这么厉害?

今天，好上学小编为大家带来了为什么军警院校排名底 为什么湖北的教育这么厉害?，希望能帮助到广大考生和家长，一起来看看吧！

未来的发展方向2

一 80年代：热点专业不太明显，除了医学

80年代大学生基本上都是分配，保证 毕业后有工作，干部身份，而且各行各业差别不大，现在都看不上的工厂待遇很好，因此热点专业不明显。因此行业性大学比较吃香，因为可以直接分配到你想去的岗位。

而且大学和专科学校差别不大，武大浙大毕业很可能和XX专科学校分配到一个部门，干差不多的工作。地矿油银行财政税务商业略吃香一些，这些行业的专科学校分配去向都不错，后来很多人转了公务员。军校也比较热门，军医大更是热门，军人和医生当时地位的都比较高，还能免学费算军龄有补贴，当时大部分家庭都比较穷，比较看重这一点。

二 90年代：商科法学外语

进入90年代，随着邓公南巡讲话，改革开放力度加大，出国热 全民经商热潮来临，国家领导人也公开说中国缺一百万会计 律师什么的，金融 会计 法学 外语 国际贸易尤其受到追捧。以两财一贸为代表的财经类大学热度很高，外交学院

外经贸 上财都能收到不少可以读清北的生源，某些年份江财东财都能达到浙大武大分数。理工农师范等专业受到一定的冷落，但医学一直坚挺。那时候最热门的就业去向是外企，90年代的外企都能拿到好几千月薪，是国企和民企的十倍，外企最热的是以宝洁为代表的快消行业。外企尤其青睐两外和外交学院这样的`院校。当年的外交学院毕业生，央视前足球评论员黄健翔

在一期综艺节目中聊到母校的同班同学现状，说他算是混的比较差的，不要以为他是谦虚，从钱程

的角度看还真是，只是没他名气大，他的同学现在基本上都是标准的成功人士。以外企和金融业 快销行业高管为主，很多都做到了亚太总裁 中国区总经理这个级别为主，尤其集中在汽车 珠宝 奢侈品 金融领域，就连做过外交部发言人的也成了德意志银行高管，曾经在新华社 人民日报

海外版待过的人也成了基金经理（掌舵人） 风险投资负责人，两外也有类似现象。

三 2000-2010年

2000年前后是世纪之交，发生了很多大事，金融危机 国企改革 国家机关改革 下岗潮 房产市场化 大学扩招 国家基础建设投资加大（拉动内需） 城市化规模化 家电下乡 汽车下乡，*消费进程加快。

外企热度有所下降，电力 房地产 三大电信运营商 三桶油 烟草 银行（得益于城市化和基建热潮）极为热门。在此背景下，经管法外等热度有所下降（但仍很高），土建 电气 石油 石化 电信 银行热度上升，IT和互联网热度也慢慢增加，但远不及现在，更集中在硬件和通讯 电子领域，互联网集中在门户网站 电商和社交（社区）等领域，共享经济还没到来。

专业方面，土木工程 建筑学 城乡规划

风景园林 金融学 石油 通信工程 机械（车辆相关） 车辆工程热度高涨，计算机和软件工程算是中规中矩。

四 2010-现在随着城市进程的放缓 国家宏观调控 政治体制改革 八项规定等。

各行各业，包括垄断行业 传统行业 房地产 银行 外企都出现颓势。国家不断强调消费 新经济 文化创新，在此背景下，电商 新金融 共享经济 直播 短视频 社交 影视等得到了极大发展，这些都离不开互联网。

BAT核心业务还是电商（包括移动支付 互联网金融） 社交 娱乐（游戏 短视频 影视） 共享经济。以互联网为代表的IT行业异军突起一枝独秀，计算机类专业成为了唯一的热门专业。

所以，宏观来看，热点专业基本上十年一轮回。

跟当时的政治经济形势息息相关，跟大环境和热钱流动方向息息相关，谁也别说学了某个专业一辈子都红红火火。哪怕现在，如日中天的IT和互联网行业也只是局部热点，行业和人才基本集中在一线和准一线城市，10个城市都不到。二线及以下的城市，真正的高收入行业还是集中在电力 电信 医疗 教育 银行 *机构事业单位（公务员和事业编）。

未来，谁也不好说。可能是环境行业，可能是生命科学

，可能是智能* 工业互联网。人工智能不是一个具体的行业，而是可以应用到各行各业的技术手段。有一定可以确定，未来的热门行业一定是交叉行业和细分行业，绝不是具体的传统行业，热点也不会只集中在一个大行业中，而是星罗棋布。

常青树

行业和专业。纵观这几十年，无论怎样变化，医疗 教育 法律 军警 馆藏行业一直不错，主要是准入门槛较高，是社会必需品，或者基本上面向公务员事业编，相关专业也一直比较热门，但不是最热门的那一批。中文 会计则属于中规中矩的万金油专业，跟行业无关。

不用纠结现在学了热门专业是不是饱和了。20多年前，各大高校最热衷开设的专业是什么？金融 会计 法学 外语 国际贸易，当时报纸上也经常讨论这些专业是不是饱和了，爆炸了。现在看，这些专业依然属于热门，饱和归饱和，总体依然过得去，依然是二八定律

10多年前，各大高校最热衷开设的专业是什么？土建 电气 自动化 通讯 机械电子工程

当时媒体上也经常讨论这些专业是不是饱和了，爆炸了。现在看，这些专业依然属于中规中矩，饱和归饱和，还是比很多专业强点。

时间来到现在，各大高校最热衷开设的专业是什么？计算机 软件工程 人工智能 大数据 机器人工程，现在知乎上也经常讨论这些专业是不是饱和了，爆炸了，肯定的，程序员 算法工程师 数据工程师

很快就要爆炸了，但依然是好专业，不然怎么办，抄底生化环材？学农林矿冶金地质？几乎所有人，都只会也只能立足当下，你不可能知道未来，不知道十年后二十年后哪个风口起来了，能抓住现在就不错了。

为什么湖北的教育这么厉害?

原因是 湖北武汉 集中了两所 985工程 大学，七所 211工程院校 ，军警院校9所，国家部委直属重点大学8所。如此多数量的高校，保证了湖北教育大省的地位。

湖北作为人口大省，也常被冠以教育大省的称号。在 高等教育 水平方面表现突出，光大学生人数达130万。武汉城市总体规划：“武汉是湖北省省会 国家历史文化名城 ，我国 中部地区 的中心城市，全国重要的工业基地、科教基地和综合交通枢纽”。

“全国重要的科教基地，中部地区的中心”这是国家给予一个城市的定位。武汉的这个定位这意味着，这个城市的高校、科研院所不是为这个城市甚至这个省培养人才的，是为中部地区，甚至是全国培养人才的。

武汉的文化事业：

2014年，武汉出版报纸7.3亿份，出版杂志900万册。武汉出版社出版图书19类830种1088万册。市属电视台1座，电视节目11套。市属广播电台1座，广播节目8套 。

截至2014年末，武汉拥有湖北长江出版传媒集团、湖北日报传媒集团、长江日报报业集团、知音传媒集团、今古传奇报刊集团等出版集团，出版有《最小说》、 《今古传奇》 、《知音》、 《小学生天地》 、《特别关注》等杂志。

截至2019年末，武汉市共有市直公共图书馆2个，藏书339.8万册，接待读者487万人次；市直博物馆10个，接待观众640.96万人次；市直群众艺术馆1个，演出145场次；艺术表演团体8个，新排上演剧目12台，获国家奖6个。

以上内容参考： 百度百科-武汉

未来的发展方向3

01 人工智能技术应用

问：就业前景怎么样？

2019年，华为的一则通知披露了8位“天才少年”的年薪，引发网友热议。其中，博士钟钊

毕业于中国科学院自动化研究所 研究方向是深度神经网络，年薪为182-201万人民币/年；博士秦通毕业于香港科技大学

机器人研究所 研究方向包括机器视觉SLAM等，年薪也是182-201万人民币/年。

诚然，如果只是普通的人工智能岗位，收入不会比其他行业高太多。根据猎聘发布的《2019年中国AI&大数据人才就业趋势报告》，AI和大数据人才的平均月薪是22322元，但在普通人群中也属佼佼者。

就具体职能而言，平均月薪排名最高的是数据架构和数据科学家，分别为37451元 36570元，深度学习 图像识别 推荐算法等岗位的平均月薪较高，超过2万，分别为28185元 27671元和27033元。

问：人工智能确实好，但专科学历够用吗？

答：人工智能技术服务专业可行性论证报告分析指出，人工智能作为新兴产业，高层 中层和低层人才都有大量社会需求，且呈现出金字塔结构。如果将能够把人工智能理论模型技术化的人工智能高级工程师设定为1，那么其上层做人工智能基础理论研究的科学家所占的比例为0 01，人工智能产业实用人才的需求比例则为100，而后者是高职院校培养的重点。

02 集成电路技术

问：就业前景怎么样

薪资高于绝大多数行业，低于垄断行业和支柱行业。前端 验证 后端 数字 模拟 RF CPU等几乎每个领域都缺人。

知乎“芯片（集成电路） 话题的优秀答主”谢丹

预测下一个十年，集成电路还会是比较好的行业，“因为我们拥有下游产业电子行业，产业链往上走，国家也在这方面大力投入（即上市前景好），可能类似30年前的家电业。”

问：刚毕业的专科生能找到怎样的工作？

答：集成电路在西方已经非常成熟了，但是在国内还属于新兴产业。目前集成电路国内市场需求大，人才缺口多。

在工作中，跟着有经验的工程师积累经验，一般有3-5年工作经验后，薪资还能喜迎翻番~

03 微电子技术

问：就业前景怎么样？

目前，我国开设本科层次微电子专业的大学并不多，专科层次亦只有23所。因此，其稀缺性进一步彰显了毕业生的价值。

总体来说，微电子技术专业在学术和业界都有发展空间，不过比较刷经验，薪资和发展都比较稳健。

问：微电子专业有哪些方向有前途？

如果单纯的想搞钱，就做数字集成电路

方向，这是风口上的 ，只要有技术，赚的钱媲美计算机。

如果想做科研找教职当老师，就搞纳米器件和纳米材料

，在微电子领域搞纳米材料，对于传统的BJT FET器件来说，相当于从材料领域降维打击

，发的文章基本都是材料类，但是算在微电子领域，影响因子奇高，搞科研妥妥的。

总的来说，微电子比传统的工科还是要好很多，进可转行计算机，固守可做数字集成电路，退可做公务员等。

04 种子生产与经营

问：学农业有前途吗？回家种地吗？

种子是农业的“芯片”。在中央经济工作会议上明确提出，要开展种源“卡脖子”技术攻关，加强种质资源保护和利用，加强种子库建设，打赢种业翻身仗。国家《种子法

》规定，从事生产和经营种子必须要具备一定数量的种子专业人员。但事实上，我国种子专业人才非常缺乏，以浙江为例，当前浙江省种子从业人员1 7万左右，其中种子专业人才不到10%，因此，选择去高职就读此专业前景广阔。

问：就业的时候要去农村吗？

我国是农业大国，农业领域就业率高。就业方向有公务员 农业科研单位 农业类院校 农场 农业类企业 农业经理人等等，还有，随着电商的兴起，催生出对农村电商人才 农产品人才的大量需求。《2020中国农村电商人才现状与发展报告

》对未来农产品上行电商人才需求作出预估：“2025年缺口为350万人”。

05 航空复合材料成型与加工技术

问：第一次听说这个专业，是学什么的呢？

“航空复合材料成型与加工技术”为2021年高职新增专业，主干课程包括机械制图 机械基础 高分子材料 航空复合材料 复合材料成型技术 复合材料成型设备 复合材料检测技术 复合材料修补技术等，毕业生可以在民用航空和国防航空企业从事复合材料成型工艺设计 复合材料加工 复合材料修补等工作。

问：这么高大上的工种，专科生好找工作吗？

“航空复合材料成型与加工技术”专科毕业生绝对算的上是”第一个吃螃蟹的人“，且十分稀缺。实际上，3所高职校都是我国航天航空类职业院校的佼佼者，与中国境内各航空公司 航空维修企业 航空*企业 空军 海军具有良好的合作关系，为学生提供稳定的校外实训基地和广阔的就业平台。

另一方面，随着新材料的发展，对复合材料加工和模具设计需求越来越大。面向机械，设备，重工，玻璃，陶瓷，塑料，橡胶，汽车，船舶，轨道交通，电子电气，半导体，航空航天，生物医学等行业，*工程师，工艺工程师，模具工程师，产线工程师等职位都可以成为毕业生的选择。

未来的发展方向1

第一个趋势 ：形成(becoming)

所有的东西都在不断升级

这是我的书《必然》中的第一章，就是所有的东西，都变成了另外的东西，所有的东西都是一种流动的状态，都在不断地改变。

下雨时每一滴水会如何进入到山谷，这个路线是肯定无从了解的。但是你一定知道方向――因为有重力，所以必然向下。而类似于必然发生的“重力”，商业趋势也是必然的，总体趋势一定能够预知。

我们是有选择的。在未来，新的技术必然会出现，我们可以选择想要新技术以什么样的形式出现――也就是说“到底出现什么”是我们可以选择的。

而今天聊到的必然趋势，互相依赖互相支持。在未来，所有的东西都变成了另外的东西，都在流动和改变。这样一种流动是时常在发生的。

比如有型的产品变成了无形的订购服务，过去在商场才能*到商品，但是现在，你可以在网上购*相应的服务，服务的一部分包含了你需要的商品。比如从硬件到软件，现在所有的东西都是软件，这也是流动的趋势。比如现在，名词变成了动词，有形的东西变成了无形的。还有产品向服务的转型，之前*成品，是有形的，现在采取订购，订购服务，是无形的。

我们处在一个液态的世界，所有的东西都在不断地流动，不断升级，变得越来越好。比如汽车，这好像是我们能够想象到的最有形的东西，但是你在睡觉时，特斯拉汽车也在不断升级，它的确变得越来越好了，这就是我们将要进入的一个新世界。

这些对我们有什么影响呢?

首先，终身学习，不断学习。当你一直处于一个学习的状态时，你永远都是一个新的人。所有的东西都是不确定的，你永远都是无知的，不管你多大年纪，处在人生哪个阶段，总会有新的东西出现，所以我们要永远处于学习的状态。

其次，所有的东西都是在形成的过程中，我们之前看到的是产品，现在看到的是过程。比如，我们以前拿到的是已出版的百科全书，现在的*就不是一本百科全书，它是一个创造百科全书的过程。一直在被改变，一直处在创造的过程中。

第二个趋势 ：知化(Cognifying)

与人工智能的合作表现决定你的薪酬

未来技术变革的影响是永久性的。技术将和人工智能相关，技术要做的事情是让所有的东西更加智能，这个智化的过程就是技术带来的改变。

未来技术跟人工智能相关，是会给我们社会带来根本性变革的技术趋势，可能就像之前的印刷术一样。

很多东西已经变得很聪明了。比如看X光方面的专家会被人工智能所取代的，法律方面的AI可以比人类律师助理更高效地阅读文件。

还有飞机驾驶员，比如一趟飞机的航程是12小时，人类飞行员只要工作七八分钟就行了，剩下的时间都是AI驾驶飞机，这些都是已经发生的。

我们为什么还需要人工智能去帮助我们开车呢?比如Google的无人驾驶汽车。因为他们的思考方式跟我们不一样，不会考虑杂七杂八的事情，只是专注去开车。

我们在AI方面做的事情，并不是让他们比人做得更聪明，因为它们很多方面已经比人更聪明了，我们要做的是各种各样的AI，让他们有多种思维方式。

Google训练人工智能玩电子游戏，十年前就开始做了，Google从来没想过去教AI怎么玩，而是教AI怎么学习，AI与人类的不同只在于思考的方式不同。

未来将有数以万计创业公司，他们从事的是人工智能用于某一个领域的工作。使用者越来越多的话，机器会越来越聪明，这是一种滚雪球的方式。

过去我们对智商的的认知就是一维的，这是一般的认知，我们不应该再这样看待智商。我们的智商像不同的乐器弹奏不同的乐曲，不同的人弹奏出的乐曲也不一样，所以大家的IQ不一样。动物 人类和机器的节奏也不一样，所以IQ也不同。

很多人也非常担心，机器人会跟我们抢工作。有一些工作实际上是可以直接让机器人来做的，我们在AI上做的事情不是要让AI更聪明，而是让AI自己去学习，有更多思考和思维。

有很多新工作，是机器人去帮助你完成的，工作职位是不断增加的。

AI帮助人类从电力电气 蒸汽时代到现在多彩纷呈的现代世界。现在的汽车，人类用手的肌肉力量即可开动250马力，我们假设将250马力的车转换成250种思想，那么你开的就不是车，而是自动化的电脑。人类未来的目标，是将智力作为一种服务，可以像电力一样传输。

所以，对效率要求不高的工作更适合人类，比如要求创造力的工作，因为创造本身就是不讲究效率的，不用考虑正确性，这是人类适合去做的工作。任何看上去特别重复性的 没有意思的 没有什么乐趣可为的事情，都可以让机器完成。所以阿尔法狗和人比赛，是不公平的比赛，因为AI吸收了过去所有的套路。

未来不管是哪个领域，实际上它都是最聪明的人加上机器。与人工智能的合作表现决定了你的薪酬，你必须要和机器进行合作，而不是和他们对抗。

第三个趋势 ：屏读(Screening)

任何一种平面都可以成为屏幕

这个趋势已经围绕在我们周围了，屏幕无处不在。任何一种平面都可以成为屏幕，看的书是一个屏幕，接触的所有平面都可以是一个屏幕。甚至有的人衣服都可以当成屏幕。

不同的屏幕之间形成了生态系统，不仅我们看他们，他们也在看我们。屏幕可以跟踪你的眼神，知道我们注意力聚焦在那儿了，我们重视什么东西，然后改变屏幕上呈现出来的内容。

情绪跟踪就是很好的例子，屏幕可以做注意力跟踪 情绪跟踪。可以根据用户的注意力 情绪做调整。知道你什么时候高兴，什么时候困扰。我们即将进入屏幕时代，无处不在的屏幕，以前是读书，现在是读屏。

原来书本给人权威，现在是流动开放杂乱的世界，现在的真相是要不断地自己组装。

第四个趋势 ：流动(Flowing)

你做的所有生意，都是数据

计算机中的三大阶段：原来是文件夹，之后是网络，现在我们处于一个数据流动的时代。现在的阶段就是流标签，云端组成各种各样的流，通过微信 微博 Facebook等等，我们可以听流媒体上的音乐，看流媒体上的电影电视，所有东西都成为一种流。

什么东西在流动呢?数据，不管你是做房地产 医药 化工，还是教育，其实你做的生意都是数据。

商业乃数据之商业。归根结底，你在处理的都是数据。处理数据和处理客户一样重要。

全世界都处于同一个经济脉搏，企业不可能永远增长。但是城市不一样，城市永远在增长。

因特网像一个城市，而不是一个企业，正因为它拥有着无限增长的特质。比如Facebook现在有15亿的社交连接，15亿人相互连接可以做的事情太多太多了，可以产生的价值也不可估量。

很多公司已经意识到了这一点。这么多的数据像是形成了超级生物体，远远超过人脑的容量了，这样一个巨大的机器星球，其实是全球化的一个运作，全世界的经济好像都以同样的脉搏在跳动，以同样的行为方式在运作。

第五个趋势 ：重混(Remixing)

大多数创新都是现有事物的重组

经济学家发现，全新的东西很少，大多数创新都是现有事物的重新组合。这种重组就是我这里所说的重混。这是世界发展的方向，重要的趋势。

做重组或者重混时，首先是要做一个拆解，把它拆解成非常原始的状态，再以另外一种方式进行重组，之后不断进行这样的循环，就像你把乐高拆开后再组装。

其实报纸也是一样，报纸不是一个单一的物体，它是一个组合，就是把不同的东西组合在一起：体育赛事 天气情况 书评，包括菜谱等等。英特网上也是，不同的信息组合在一起，把之前所有的报纸拆解了，然后组合在一起。

同样，我们也可以拆解银行，把不同的银行功能分解之后重新组合起来，汽车也是这样，基本上所有的东西都可以这样做。

把化学概念运用到企业当中来，就像一张元素周期表，看一下企业当中的元素周期表，有哪些必要的元素，进行多次拆解重组，会形成新的东西。企业想要升级，需要拆解企业的构成，再进行重组，在重组的过程中产生新事物。

提前批次的分数线是根据什么划分的?

提前批，顾名思义就是比正常批次要早，会在本科招生第一批之前开始进行。一些高校的比较冷门的专业，或者有特殊要求的专业就会给一定提前批名额，这是为了保证专业的一定 人数。这里说的冷门不能代表不好。举个例子，北京大学的护理专业就有提前批的。也有一些专业是提前批够了就不会继续招生了。

提前批的分数线一般都会比第一批的录取分数线要低。提前批的分数线跟本科第一批的分数线划分其实跟第一批是一个出发点，都要根据当年各地区考题难度以及当年考生总体水平，然后再以以往的录取情况来进行一个比对，最终定下来一个合理的分数。但是提前批的录取分数线是不会公开的。

提前批的选择会比较少，一般一个学校也就给那么几个专业，但是这样的话可以以较低的分数考上较好的学校。

考生们无妨尝试一下报提前批，这是一个挺好的低分考名校的机会。反正提前批如果没有被录取，也是可以继续参加本科第一批录取的。当然，如果被录取了，就不能继续报接下来的批次了。

未来的发展方向

未来的发展方向

未来的发展方向，随着社会的趋势的发展，互联网成为主流。我们生活中出现了很多新的职业，我们的工作也变得比以前多元化了，不再那么单一。那么我们未来的发展方向将会更广。

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