在人工智能技术日新月异的今天，如何在大学期间为未来职业发展做好准备，成为每位学子关注的核心议题。2025年10月22日，天津科技大学人工智能学院举办校友分享会，特邀中科纳米集团武兴华先生，就学弟学妹们关心的职业规划、能力提升等问题进行了深入交流。现将部分精彩问答整理如下，以飨读者。

问答环节

一、作为经验丰富的前辈，您认为在计算机与人工智能高度发展的社会中，在校学生应关注哪些职业领域？又应通过哪些途径进行了解？

武兴华： 这个问题很有价值。在我求学时期，热门方向多为法律、经济、国际贸易等，而如今则聚焦于人工智能、大数据、物联网与云计算等领域。时代虽变，但某些底层逻辑依然相通。我建议，不应仅追逐“风口”，而应重视“根基”。结合个人经验，未来最具潜力的领域，必将是“技术、应用与社会需求”三者交汇之处。

首先，应关注三者的交叉领域。纯粹的技术固然重要，但其价值最终需通过应用与需求得以体现。以我所从事的纳米材料领域为例，尽管技术前沿，但最终目的在于解决新能源、生物医药、高端制造等产业中的实际问题。人工智能亦是如此，它并非孤立行业，而是赋能各行各业的工具。因此，可多关注“人工智能+医疗”“人工智能+制造”“人工智能+金融”等交叉方向，这些领域兼具技术深度与应用广度，发展潜力巨大。

其次，应重视那些“机器难以替代”的领域。无论人工智能如何强大，人类的创造力、同理心、复杂决策能力与审美能力仍难以被取代。因此，人文社科、艺术、心理学、教育学等领域不仅不会过时，反而会因技术发展而愈发珍贵。兼具技术素养的管理者，或具备人文底蕴的工程师，其竞争力将是独特且不可替代的。

关于了解途径，我提出以下几点建议：

第一，广泛涉猎，拓展视野。大学生不应局限于教材，可以积极参与校内讲座、行业论坛及企业开放日等活动，即便是线上直播，也可以作为开阔眼界的窗口。天津作为制造业重镇，拥有众多高端制造企业与科研院所，实地参观或聆听行业讲座，将比网络搜索资料更为直观。

第二，注重实践，积累经验。理论再好，亦需实践验证。应积极参与科研项目、学科竞赛，或跟随教师完成课题，以了解行业真实需求。争取相关实习机会，即便是基础性工作，亦有助于理解商业环境的运作机制。因此，应勇于拥抱变化，主动寻求机遇，而非被动等待。

二、我英语能力较好，希望在未来物联网专业中发挥这一优势，是否可考虑向国际市场方向发展？

武兴华：当然可以，这一思路极具优势。你已具备“专业能力+语言能力”这一宝贵的复合型竞争力。物联网本身即为全球性产业，其技术标准、供应链与市场应用均在全球范围内协同推进。

良好的英语能力意味着：第一，你将处于信息高地，能够直接阅读前沿英文技术文档与学术论文，第一时间获取最新资讯；第二，你可成为沟通的桥梁，在跨国项目中连接技术、市场与文化；第三，你将拥有更广阔的职业舞台，可选择外企或具有海外业务的中国企业，甚至参与新兴市场的开拓。

建议你在夯实物联网专业基础的同时，有意识地学习国际贸易规则与跨文化沟通知识。此外，可关注国际物联网行业展会（如德国汉诺威工业展）及海外企业的技术白皮书，尝试翻译行业资料或撰写英文技术摘要，以提升语言应用能力并积累行业知识。如此，你的英语特长将与专业知识有机结合，产生“1+1>2”的效应。未来无论在技术研发、产品管理或市场拓展岗位，你都将具备显著竞争力。

三、在集体协作中，应如何平衡“表达”与“执行”？

武兴华： 这一问题实为职场必修课。许多人或“光说不做”，或“埋头苦干”。实际上，“表达”与“执行”并非对立，而是一体两面，共同服务于“达成目标”这一宗旨。

首先，应以执行为基础，甚至多执行少表达。尤其在职业初期，执行力是立身之本。在团队中，应踏实完成本职工作，如项目中的技术模块或数据整理，以实际成果赢得信任，此为有效表达的前提。正如我在校担任团支书组织活动时，大家关注的并非我的言论，而是我能否落实场地与节目安排。唯有扎实完成各项任务，才能建立信誉，此时表达方具分量。

其次，应有策略地表达，把握三个关键时机：一是在任务启动前，主动沟通思路，确保与团队目标一致；二是在遇到困难时，清晰说明问题与所需支持，避免独自承担；三是在任务完成后，简洁总结做法、收获与经验，展现个人价值。例如，我们团队每周召开例会，每人重点汇报“已完成的工作、遇到的问题及所需协助”，既不影响执行，又能高效协作。

最后，应学会倾听。“表达”的平衡不仅在于发言，亦在于倾听。听取同事意见、领导指示乃至反对声音，均有助于更好地协调“说”与“做”。

总结而言，以“执行”证明能力，以“表达”展现思考与协作精神。当执行足够扎实、成果足够显著时，“表达”自会找到恰当时机与位置。

四、作为本科生，我们常感“当局者迷”，对职业发展缺乏系统认知。应如何设定目标？又如何将其有效落实于日常？

武兴华： 同学们感到迷茫实属正常，我当年亦曾如此。我所提出的目标计划，并非入学即定，而是在不断探索与试错中逐渐清晰。关于目标设定，建议“向内探索，向外验证”。

向内探索：网络信息可作参考，但不可作为决策唯一依据。应反思自身：对何事充满热情？何种活动能让我沉浸其中？个人优势何在？是逻辑分析能力强，还是人际沟通能力突出？大学阶段是最佳试错期，应通过参与各类活动与实习，在实践中明确兴趣与天赋。我正是在参与学生会与辩论社后，才发现自己擅长组织协调与逻辑思辨。

向外验证：形成初步想法后，应进行外部验证。可与感兴趣行业的从业者交流，了解其日常工作状态；查阅招聘网站岗位要求；参与校友分享、企业宣讲；阅读行业报告，把握领域发展前景。如此，许多看似“遥不可及”的职业，实则均有清晰的成长路径。

关于目标落实，需解决“目标与执行力不匹配”的问题。应明确，目标旨在指引方向，而非施加压力。无需追求“每日完美完成”，而应“抓住核心，保持弹性”。

第一，分解目标，化整为零：若十年目标过于遥远，可分解为五年、年度、学期、月度乃至周度与每日任务，使大目标转化为可执行的小任务。

第二，利用碎片时间，创造整块时间：可将需深度思考的任务（如论文写作、项目开发）安排于晚间或周末的整块时间；而将背诵单词、阅读行业资讯、回复邮件等软性任务，分配至课间、饭后等碎片时间。如此可显著提升时间利用效率。

第三，接纳不完美，重视完成度：无人能百分之百完成每日计划。若某日仅完成80%，亦无需气馁，次日继续即可。关键在于保持节奏，持续前进，避免因追求完美而拖延。行动是缓解焦虑的最佳方式，每日微小的进步，终将使遥远的目标逐渐接近。

五、面对政府机关、企业管理等不同阶段的高强度工作，您如何平衡日常学习与生活节奏，避免陷入忙碌后的成长内耗？

武兴华： 这一问题十分深刻。我曾经历“忙碌却无成长”的阶段，会议、出差、应酬、文书工作等令人疲惫，却难见成效。完全“平衡”虽难实现，但我逐渐学会以“融合”替代“平衡”。方法可概括为三点：断舍离、要事优先、主动休息。

第一，断舍离——精简精力投入：人的精力有限，不可能面面俱到。需学会取舍，区分“重要且紧急”“重要但不紧急”及“不重要”的事务，将80%的精力投入20%的关键事项。学习亦如此，应围绕核心目标构建知识体系，而非盲目追逐热点。尽管我从计算机转向产业经济，再至纳米领域，但始终聚焦于“解决问题”的底层思维，这一核心始终相通。

第二，要事优先——将学习融入工作与生活：平衡并非简单分割时间，而是促进二者融合。在工作中学习：处理复杂项目所获知识，远胜教科书。将每个挑战视为付费学习的机会，可加速成长。在生活中学习：亲情、友情、爱情并非消耗精力的琐事，而是能量与灵感的源泉。与家人朋友的深度交流、观看优秀电影、陪伴父母，均有助于从紧张工作中抽离，获得新视角与能量。生活并非学习的对立面，而是其组成部分。

第三，主动休息——避免“伪勤奋”：最严重的内耗，是身体疲惫而思维无法停歇。我要求自己工作全力以赴，休息彻底放松。刻意安排散步、听音乐或发呆等“无所事事”的时间，看似浪费，实则为大脑整理信息、激发创意的必要过程。高效能人士依靠节奏而非硬撑。

最后需强调，平衡是动态过程，而非静止状态。无人能始终完美平衡，但我们可在失衡时主动调整，重新校准工作与生活的重心。正如骑行，唯有不断微调，方能稳步前行。

六、您在从校园走向职场的过程中，所面临的第一个“理想与现实差距”的挑战是什么？当时如何调整心态并解决？

武兴华： 这一问题引发我诸多思考。从校园步入职场，难免经历磨砺。对许多毕业生而言，初入职场的恐惧、失落、焦虑与迷茫，宛如难以逃脱的命运交响曲。尽管在校期间已听闻社会的复杂性，但亲身体验后，方知现实冲击远超预期。大学生从校园步入职场面临显著心理挑战，理想与现实的差距导致焦虑与迷茫。

在校期间，我们常对未来怀有美好憧憬，期望获得合适且体面的工作，实现职业发展。然而，真正步入社会后，方知理想与现实存在巨大差距。这种差距造成的认知错觉，往往使毕业生心理受挫，产生显著落差。具体而言，理想与现实的认知错觉主要体现在以下三方面：

错觉一：认为毕业后可轻松获得理想工作。许多毕业生期待经过多年学习后，能顺利找到待遇优厚的工作。然而，现实常面临激烈竞争、就业市场不完善等挑战，使得求职过程困难重重。

错觉二：认为努力必然带来回报。在校期间，我们常被教导努力拼搏以实现梦想。但职场中，努力并非总能获得预期回报，工作成果受个人能力、市场环境、单位政策等多重因素影响。

错觉三：自我评价过高。部分毕业生可能高估自身能力与价值，认为应获得更优待遇与机会。然而，在求职过程中，他们可能发现自身缺乏某些职位所需能力或经验，从而感到失落与失望。

在这场充满真知灼见的分享中，武兴华先生以其丰富的职场经历和人生智慧，为在校学子指明了一条在人工智能时代立足根基、前瞻布局的发展路径。其建议极具有战略高度，又有实操价值，期待每一位学子都能从中获得启发，找到属于自己的职业道路。

撰稿人：人工智能学院

审稿人：周艺璇 杨拓 王昊楠