读传统工科真的一无是处吗
2023-03-02T00:00:00Z | 19分钟阅读 | 更新于 2023-03-02T00:00:00Z
答主清华大学物理本科毕业，工程物理博士在读。
首先说：当然不是。但理工科同学也确实要将以下两点考虑清楚，做好心理准备。
第一，要做好面对严酷的课业压力的心理准备。
理工科专业内部的两极分化是系统性的，并且还有愈演愈烈的趋势。虽说国家需要理工科人才，但这是掌握核心能力的高端人才限定，和大部分毕业生并没有什么关系。而掌握核心能力的路是崎岖的，需要在一定天赋的保障下投入大量精力才有可能成功。
第二，要做好最终只能进入产业一线的心理准备。
对占绝大多数的最终未能掌握核心能力的人来说，进入产业一线是最终的结局。产业一线的工作需要的将是技术而非知识，到那时学历并不会起到多大的作用，无论你是 985、211 或是双非、二本、专科毕业，做的工作都会是相似的。
接下来我将系统介绍选择理工科专业的四个注意事项和就业逻辑，帮助你提前做好学业、就业规划，不走弯路，事半功倍：
1 选择理工科专业的四个注意事项：两级分化的业界需求、大部分人没有退路、科研与就业夹缝中的专业、摆正心态调整预期；
2 理工科就业逻辑：专业对口、转行、交叉学科、未来出路、天坑专业等话题探讨
选择理工科专业四个注意事项
1 两极分化的业界需求
无论是在专业学习上，还是在业界需求上，理工科专业都必然是两极分化的，当下的工业发展模式注定了这一点。
少数最优秀的人占据了近乎全部的好机会，不缺工作做，也不会被一两个行业所限制；但剩下的绝大多数人都只能去做本质技术工人。
这对应着教育模式和就业模式的系统性二分。
在学习上，部分优秀学生可以掌握整个知识体系，并以此为基础到处转行；而大部分学生为了掌握这些困难的知识而度过了痛苦的四年，最后还只能发现自己学的东西毫无用处。
在就业上，业界的岗位逐步分化成了少数工作内容接近科研的高端岗位和大部分只需要按说明书操作设备的低端岗位，中间的缓冲地带越来越少。
随着技术不断进步，在实际的工业生产中需要人来主导的环节越来越少，大量知识被封装在工业软件和设备中，操作软件和设备的工程师并不需要理解它们，只需要学习一些通用的基本技术，然后按照说明书做些操作就能完成工作。
这种模式深刻的改变了工业生产：原本需要 100 个懂具体技术的工程师分别在 100 个一线生产单位进行技术指导；但现在只需要 10 个懂基础技术的工程师开发出一套自动化程度很高的设备把具体的技术封装在里面，而那 100 个一线生产单位只需要找几个能照着说明书操作设备的技术工人就可以了。
两极分化的业界需求也注定了工科专业的出路必然是两极分化的。极端点讲，现代工业发展只需要两类人，大专生（一线技工）和硕博士（研发人员）。如果到不了硕博士的要求，那么就只能去做一些大专生的活，拿大专生的工资。
而每个行业需要的研发人员是有限的，这也是诸多专业成为「天坑」的最直接原因。
很多工业门类整体体量巨大，如材料、化工、土木、水利、电网、核能等领域，但其对研发人员的需求有限，因此很多「高材生」毕业后找不到适合自己的岗位，入职之后发现身边的同事学历都比自己差了不少，进而发出「这专业是坑」的感叹。
这种工业发展模式并不因前沿交叉领域的涌现而改变，就算出现再多「智慧城市」，「智慧电网」，「通过新技术监控生产」之类的高大上的业界需求，它创造的需要大专生的工作岗位还是比需要硕博士的工作岗位多无数倍。
如今很多高校不断开出「AI × 工科」的专业，也对这一点于事无补——高端人才没那么好培养，而只要培养不出高端人才，毕业生最后也一样要去做本质技术工人。
2 大部分人没有退路
很多人喜欢用清华这种学校的理工科专业出路去类比整体情况。如果我们把目标限定在清华，就会发现理工科的毕业生出路实际上没有差的，虽然在业内找不到好工作的情况时有发生，但只要肯花点功夫转行，待遇总归不会差。
换句话讲就是说，学了理工科专业的人总归是有退路的。
不过这可是清华，对能考进清华的人来说，在自己的专业成为冷门后转行自然不是一件多困难的事情，但以绝对难度而言，99% 的人都根本达不到转行门槛。
从理工科专业转出的「复合型人才」普遍受到各行各业青睐。如数学、物理博士转入金融，各工科毕业生转去做和本行接近的自动驾驶、计算机、芯片制造，或交叉到咨询、法律行业等等。
对头部院校的学生来说，当本专业直接对应的业界发展受阻，难以找到满意工作时，转行似乎是一件轻描淡写的事情。
但所有的转行都需要借助扎实的专业基础实现，转去金融的人需要有优秀的数理基础，转去计算机的人需要有优秀的代码能力，转去自动驾驶或芯片制造的人需要有优秀的软、硬件能力，转去咨询、法律的人需要对自身原本所处的行业有深刻的理解。
举例而言，华为愿意开出 40+ 年薪收下做探测器的物理博士，看中的并不是做探测器的手艺，而是因为一个能自主设计、调试探测器并进行科研的博士自然有能力帮华为设计新的类似硬件。
具体的、应用面狭窄的技术从来都不受欢迎，而未能跨过门槛，锻炼出核心能力的人，到最后也就只掌握这一门应用面狭窄的技术了。
归根结底，复合型人才之所以受欢迎，或是因为他们具有比始终处于同一专业内的毕业生更扎实的基础，或是因为他们对整个行业的逻辑有着深刻的理解。
而二者都相当难以获取，并非是从一个看起来水平尚可的理工科专业毕业后就可以自动获得的。
获得优秀的数理基础需要你把数学分析、数理方程、四大力学、群论、拓扑等数理核心课啃下来，并不是应付考试，而是达成相对系统的理解。然后用这些理论基础去对实际遇到的问题建模、求解，给出可行的方案。
获得优秀的代码能力需要你学好数据结构、编译原理、计算机网络、数据库等理论基础，同时动手做通具体的项目，度过无数个因 debug 而煎熬的日日夜夜，完全理解自己写下的代码是什么。
获得优秀的电子学（硬件）能力需要你在理解了信号与系统、模电、数电、微波等课程的基础上，自主设计或调试、维护一套设备或系统，结结实实地把实际工作中遇到的莫名其妙故障都处理好，直到它能够正常运行。
这三项能力要求中的任意一项都高过绝大多数院校对硕士（甚至博士）毕业生的要求。
在不掌握多少核心能力的情况下混毕业并不是什么难事，靠养细胞、宰小白鼠、烧炉子、过柱子、用 matlab 做有限元……这些重复性极高，抓个高中生来就能直接干的工作攒实验数据攒到毕业的硕博士并不在少数。
而大部分非顶尖院校分配给学生的课题说实话也没什么技术含量，需要自己学习核心能力，改进、调整甚至从零开始建立数理模型或软、硬件系统的课题并不算多。
我国硕士招生量如今已经超过百万，研究生也早已不是「精英教育」，学习如何使用一套封装好的软件、模型或设备，然后改一改参数做出对比，是绝大部分学生的毕业路径。
而如果不具备上述这些优秀的核心能力，那么转行就会是一个从零开始重新学起的过程。原本的理工科专业教育并不会给你带来任何帮助——你大学四年全白学了。
说实话，学不到核心能力并不是什么可耻的事情，我们必须承认，有足够天资去掌握这些能力，并进一步用它们去处理高难度课题的人总归是少数。
若不是那天资出众的前 1%，那么你需要做的是摆正自己的位置，别去幻想自己像前 1% 的人一样拥有退路。
3 处于科研与就业夹缝间的专业
实际上，纯粹的基础学科专业是极少数，只会存在于顶尖院校里。大部分院校的理工科专业是介于基础学科（数学、物理、计算机、电子学等）与真实的工程之间的中介，起到连接基础学科和实际工程的作用。
以笔者所在的清华工程物理系（即核专业）的本科培养方案为例，其中的基础课既包括了作为物理系基础课的数理方程、四大力学，也涵盖模电数电、信号与系统等电子学基础课程和一定的计算机类基础课程；而专业课则以核工程原理、辐射防护等课程为主，直接以实际的核技术应用为背景展开。
这种定位使得大部分理工科专业的知识体系分成了关联程度不高的两个部分：面向基础的部分和面向工程的部分。
理论上讲，在一套完整的理工科知识体系中，这两部分之间的衔接是通过「在具体的工程背景下，结合工程经验应用基础知识」而实现的。
但这种衔接往往相当复杂：工程上的结论难以从基础课程的知识中简单推出，专业课教材上一笔带过的小结论也经常有着相当复杂的背景和解释。
搞懂这种从理到工的衔接并不比深挖基础学科简单多少。基础课程本就难以精通，再结合这一衔接部分的复杂性，使得工科生必须承受所有专业中最重的课业压力。
这种课业压力同时压垮了学生和学校，如果以知识体系上的「合格」要求本科生，那么最终能达到毕业要求的学生哪怕在清华也构不成绝对多数，大量理工科院系的正常毕业率在 90% 以下，部分高难度核心课程的挂科率甚至在四分之一上下。
而这可是清华……
学习难度客观存在，把整套知识体系搞懂对绝大多数天赋普通的人来说基本就是不可能。这使得大部分学校只能将知识体系的两部分进一步分离，基础课的数量和难度被阉割，专业课的考核方式也向划重点、背笔记靠拢，根本无法要求「理解」。
客观上讲，理工科专业搞出这样超过学生承受能力的培养方案，主要是由于目前对科研的要求占了主导，甚至压过就业。
这其中也有工业发展模式的因素影响：
原本那种 100 个工程师指导 100 个生产单位的情况下，每个工程师只需要考虑本厂的问题，做到 6 分就已经足够；
但随着工业模式的两极分化，如今那 10 个负责研发设备的工程师必须尽可能全面、细致地考虑问题，做到 9 分也才刚刚及格；
至于剩下的那些技术工人，有 3 分的水平就差不多了。
放到现在来看，造成的影响就是，国家缺乏能做到 9 分的（高端）理工科人才，因此这些拥有核心能力的人毕业后在各行各业都能混得不错；但大部分理工科毕业生只能做到 7 分，根本达不到现阶段的标准，等待他们的只有那些需要技术工人的岗位。
这样的背景之下，各院校在人才培养上也自然以培养出 9 分人才为目标，疯狂向培养方案加码，搞出一种纸面上看能培养高端人才的体系来。而等到实际落地时，又为了放大部分学生毕业而阉割课程难度。
4 摆正心态，做好预期
然而，无论理工科专业现在存在多少系统性问题，它们仍然是大部分高考生的主要选择。
因此我并不会建议高考生「不要选择理工科专业」，而只会给出「慎重选择理工科专业」的建议，在做出选择之前，需要将以下两点考虑清楚，做好心理准备。
第一，要做好面对严酷的课业压力的心理准备。
理工科专业内部的两极分化是系统性的，并且还有愈演愈烈的趋势。虽说国家需要理工科人才，但这是掌握核心能力的高端人才限定，和大部分毕业生并没有什么关系。而掌握核心能力的路是崎岖的，需要在一定天赋的保障下投入大量精力才有可能成功。
第二，要做好最终只能进入产业一线的心理准备。
对占绝大多数的最终未能掌握核心能力的人来说，进入产业一线是最终的结局。产业一线的工作需要的将是技术而非知识，到那时学历并不会起到多大的作用，无论你是 985、211 或是双非、二本、专科毕业，做的工作都会是相似的。
但进入生产一线并不一定就意味着失败。
比如说同一片工地上，可能同时有双非土木和同济土木的毕业生；对同济的毕业生来说这无疑是难以接受的，但反过来想，这也使得普通学校的工科专业拥有了更高的性价比：某种程度上这也算是和高考比自己高 100 分的人站在同一起跑线上了……
理工科专业就业逻辑
1 引言：「对口专业」之迷思
对口专业这个说法，更多其实是从早年计划经济，大学生工作包分配的那个时代遗留下来的。
当时的情况是「计划经济」，即国家根据需要，计划培养人才，因此 50 年代组建了大量的单科性理工科学校，比如北京航空学院，北京钢铁学院，北京地质学院，北京石油学院，北京师范大学等等，所谓综合性大学只有文理，而且数量很小，比如北大，南大。
这时专业与行业，专业与岗位的对口是明确的，自然也就有了「专业对口」和「对口岗位」的说法。
与这种分配机制相伴的是直接面向特定行业、岗位的人才培养模式，有时还有直接面向特定行业的专业设置，比如说人大曾经就有「工业经济系」和「农业经济系」的院系设置，直接面向工业部和农业部。
在这样一种模式下，学生在本科阶段接受的是一系列面向特定行业与岗位的知识技能培训，更注重专业技能，而理论课程作为这种技能培训的一环存在，更像是专业「工程师」的培养模式。
作为这一模式的副作用，毕业生知识面窄，体系不健全，科研能力相对弱等一系列问题在当时也普遍存在。
当然，专业本身就是针对某些行业的说法，对于大学内部，则更多讲学科，但我们曾经的计划经济更强化了专业对口或对口专业这个概念。
然而工作包分配，专业岗位对口的计划经济时代已经一去不复返。
一方面，随着社会发展，高等教育更强调了教育规律，因此才有 90 年代的大合并，单科性学校几乎全部消亡，都向综合发展。
在具体的人才培养上，更强调通识教育，强调强基础，而不是强技能。
原本的以行业甚至岗位为目标设计的院系设置逐渐为科研指标让路，已经日趋衰微，取而代之的是面向科研（论文）的人才培养模式，这也成了后续诸多「产学研脱节」以及一系列就业问题的主要来源。
另一方面，随着市场经济发展到现在，几十年来我国产业体系逐渐向着更加高端的位置攀爬，行业、岗位的分化也变得日渐精细，远非当年「包分配」的时代可比。
高校与市场两方面的原因相互作用，使得专业与行业、岗位的对应也因此变得更加灵活，也更加模糊，复杂程度远超「对口专业/岗位」这类说法的简单描述。对本科而言尤其如此。这套模式发展到现在，进一步催生了两个对上一代人而言难以想象的事实。
第一，面向就业、支持就业的本科培养方案已成为少数，越是高（科研）水平的院校这一点越明显。
最极端的例子如清北复交，除法学、财会类、管理类、软件工程等顾名思义与某些行业/岗位直接对应的应用型专业之外，大部分专业在本科阶段只会着重传授本专业的知识体系，并不会培养什么面向就业的技能。如果想在本科毕业后拿到比较好的就业结果，往往需要相当优秀的规划能力或长时间的补课。
第二，由于交叉学科与交叉方向广泛存在，面向科研而非就业的培养方案反而降低了专业之间的壁垒——当然，前提是你能掌握好一个知识体系，大部分人穷其一生都做不到这一点，因此专业壁垒降低的好处仅适用于头部的毕业生。
后文中将围绕这两个基础事实做一些详细分析。
2 无处不在的「转行」
2.1 「转行」的一般情况
人们对「转行」的一般印象一般来自于转 CS，转金融，转法学，转师范，考公等等在互联网上被津津乐道的话题。
而如果在这种普遍印象之上再叠加「对口就业」和「转行」的粗暴二分，就很容易认为每个专业的就业方向除了本专业直接对口的岗位，就是转行进入这些热门行业。
但这种理解与实际情况的偏差不小。
真实的就业情况比起这种对口和转行的简单二分，更接近一种「到处乱跑」的情况，这种情况在培养体系主要面向科研的非天坑理工科专业中基本都有体现。
在我们介绍各专业的文章中，这种就业模式通常被称为「依托专业知识进入业界」，典型例子如物理博士跑去华为做硬件，数学或物理博士毕业后直接进对冲基金，核工程硕博最后去航天企业，做强电的电气工程硕博毕业后去做扫地机器人，电子信息的硕博最后去药物研发等等……
这一类例子在天坑以外的各专业中相当丰富。
字面上看，学生毕业的院系和最后从事的工作差异巨大，但如果仔细分析，则会发现每一个「到处乱跑」的例子后面，都有某种知识与能力体系上的联系。
物理博士可以去做硬件，是因为很多物理专业的博士本身就需要设计仪器，因此积累了硬件相关的知识，再加上博士学位的助力，进入华为自然不难（参照物理学介绍）；
核工程博士可以去航天企业，是因为核工程专业下有几个方向需要等离子体物理的相关知识，这与航天工程的需求是重合的（参照核工程、航天介绍）。
电气工程博士可以去做扫地机器人，是因为无论强电弱电，电子学的知识本身重合度极高，同样满足这些家电企业的要求（参照电气工程介绍）。
……
同样的「转行」在本科毕业读研时也大量存在，模式基本一致，此处不再详谈。
我们可以注意到，这些工作与原本的专业相比，并不完全契合，而是普遍存在一定差异和一些关键的相似点。
不过以几个相似点为基础，这些差异对功底扎实的人来说并不难跨越，使得「到处乱跑」的就业方式成为可能。
其实这也是目前强调的通识教育的好处：基础扎实，学习能力强，因此可以快速实现转行。
2.2 基础能力与交叉学科
上面提到，转行的核心在于看似不同的方向间普遍存在的一些「关键的相似点」。
依照笔者的个人经验与这一系列文章中描述的就业逻辑，在理工科中，这些作为「转行」核心的关键相似点可以简单总结为以下三类。
数理基础：实际上指的是推公式、解方程的能力。
如果数理基础足够好，那么在简单的准备过后可以进入各类需要进行理论工作的方向。
仅以就业而论，主要的出路之一是量化金融，事实上对冲基金一直相当青睐名校的数学或物理博士；而如果考虑的是本科毕业后选继续读研的方向，那么潜在的出路会是任何理工科（当然，都要求数理基础真的足够好）。
代码能力：大家看到代码能力就会想起转 CS，但有一定代码能力的人潜在去向会相当多，并非只有互联网企业。
基本上所有公司都有单独的软件开发部门或软件硬件结合的部门，扎实的代码能力足以成为通向这些岗位的敲门砖。
电子学：与代码能力类似，只是对应的是硬件岗。电子学基础足够好的人最后可以去到各种各样的地方做硬件，不仅仅是华为（虽然华为给的钱可能是最多的）。
大部分理工科专业都会着重培养这三个重要的基础能力中的 1~2 个，而某些课业压力最重的专业，如电子信息（参照电子信息介绍）、核工程（清华限定）等，在这三方面都会设置相当一部分课程。
如果同学们能够顶住繁重的课业压力，把这三方面的课学懂，学通，那么未来的出路就有望得到大幅扩展。
……
除去依靠数理基础、代码能力、电子学基础这三项基础能力完成的「转行」以外，另一类「转行」模式也广泛存在，即通过交叉学科或交叉方向的方式完成「转行」。
举例而言，仪器类专业原本就是电子学、光学、机械、计算机等多个学科的交叉，其培养方案中这几个学科的课程都会涉及。那么一个仪器类毕业生无论是选择深挖电子学，最后去做硬件；或是深入学习计算机技术，最后去做软件，都是相当正常的选择（参照仪器类介绍）。
作为交叉学科的细分方向在就业出口上也会广泛一些，如生物信息学、计算材料学等交叉方向，毕业生的职业选择范围普遍会比身为「天坑专业」的生物学和材料学（非交叉方向）好上不少。
因此通过进入交叉方向而「脱坑」，也是一类相对常见的路径（参照生命科学介绍和生化环材劝退文章）。
但这种天坑专业和非天坑专业的交叉方向虽然出路比天坑专业好些，却也比不上最开始就不进入天坑方向（都想着学生物信息学了，为啥不直接学计算机呢），希望同学们不要因此认为天坑不是坑了。
3 更广的出路，更高的门槛
上文中所描述的是一种乍看起来相当乐观的就业前景，但这种范围广阔的出路背后并非没有代价：
更广的出路以扎实的知识体系为基础，而掌握一套扎实的知识体系，难度远远高于掌握一门技能或单纯的混毕业。
从物理系毕业并不需要扎实的数理基础，只需要把解最基础的模型的方式大致背下来。甚至拿到物理学博士学位也和数理基础扎实没什么必然关系，只会调参数做模拟的博士一抓一大把。
从电子系或工物系毕业也不意味着那三种基础能力真的都足够强，哪怕在清华能做到这一点的人也屈指可数；能精通两个方面就已经算是不错。如果把视角放低，很多院校里要求不高的硕士可能直到毕业也就是画画板子和有限元网格。
仪器类、自动化类交叉学科看似「万金油」，但大部分人终究只能学成个博而不精的样子，不仅没有上文中所说的广阔的选择范围，相反还很可能落得哪个方向都找不到好工作的尴尬境地。
……
归根结底，那些作为选择权核心的，基础的知识体系或交叉的知识体系，都需要一定程度的基础智力和长时间的精力投入才能掌握，并不是从随便哪个不是天坑的理工科专业毕业后就自动获得的：掌握这些知识体系可比混毕业困难多了。
所以从数据和网络舆论出发，对各类理工科专业的就业前景的评价往往两极分化非常严重。
在这里同样需要指出的一点是，我们所提供的这套专业文章在这里也有局限性：
比如说介绍核工程专业的文章里就提到了「转行容易」，但并不是每个人都能把核工程专业学到容易转行的程度。倒不如说，在顶尖名校之外的普通院校里，这个比例往往相当小。
而如果仅以混毕业一类的低要求为目标，实际上并没有把这个专业的知识体系理清楚，那么最终毕业之后能掌握的也仅仅是一门或几门技能。
比如做有限元、画板子、养细胞等等，这些技能不难掌握，也没什么与大众印象里的硕士、博士学位相匹配的含金量。像很多人描述的一样，「抓个高中生过来都能干」。
4 天坑的形成
与上文中描述的几类专业相对，所谓的「天坑专业」指的是这样一些专业：它们的知识体系与其它各专业几乎没有重合，或其培养方案直接面向特定行业的就业。这使得毕业生出路相比前文中提及的各类专业非常之窄，一旦业界容量不足、待遇不佳，或毕业生数量供大于求，理科就会变成就业情况惨不忍睹的天坑。
生化环材（参考生化环材劝退文章）、面向就业的土木工程（例如同济，参考土木工程专业介绍文章）、财会类专业（参考会计、工商管理专业介绍文章）都属于这一类。
从就业逻辑上看，「天坑」专业的背后，有这么几个核心：
欠缺对数理能力、代码能力、电子学这三个基础且泛用性极高的核心能力的培养；
不是出路广泛的交叉学科；或者虽然顶着交叉学科的名头，但实际上仍然没有交叉方向的能力培养。如自称「计算 xx」或「智慧 xx」，却连计算机方向的基础课程（离散数学、数据结构等）都不教；
相比于前面两种泛用的知识体系，主要培养目标是一项或几项并不难学习的技能。
不妨从各种专业的培养方案出发，按照上面的描述对号入座。
上文中的三点其实是对培养方案的描述，从个人的视角出发，还有一点需要做额外补充：很多时候实际发生的并不是上面那种培养方案本身有坑的情形，而是能力不足或没学好的学生自己掉进了坑里。
归根结底，支持毕业生到处转行的是泛用性高的知识体系，而这东西并不是从某个并非天坑的专业毕业后就能直接获得的，而是要求付出相当的努力，把核心的内容学懂，学通，然后才能拿到这一优势。
如果没有做到这一点，而是只学会了毕业所需的工作技能，那也自然没办法实现上文中所述的那种广泛的转行。而且说实话，大部分技能都并不难学，自然也不能指望有什么核心竞争力存在。
这种时候，不管学生本人学的是什么，都会变成一个逃不出去的「天坑」，学生所能做的（除了加班加点补全知识体系以外）也就只有祈祷业界环境不要太差而已。
5 结语
上文所述的各类模式对高中生来说虽然难懂，却不能说是不必要。此处做一个简单总结，前文四千余字，其实是分出了两类专业和两类学生，并以此做出了对就业模式的最简单描述。
两类专业，即学懂后好转行的专业，和学懂后也不好转行的专业。
两类学生，即学习能力相对强，有能力掌握基础的或交叉的知识体系，将专业学懂的学生；和没有这一能力，只能学会相应技能，满足毕业要求的学生。
对专业的分类方式在上一部分中已经给出，而学生的分类则依据个体高度多样化，笔者很难在这里给出统一的描述，只能从个人视角出发给出建议：
如果高考内容学起来都感觉吃力的话，还是不要对自己掌握基础或交叉的知识体系的能力抱有太高的信心，最好踏踏实实学一门技能强的专业，别再奢望转行了。
作者：陈鲲羽，清华大学物理本科毕业，工程物理博士在读备案号:YXA16ReNQ1c53QzkljsJ1Jn
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