编者按

Editor‘s words

以数学、物理专业为代表的基础学科是名副其实的万金油专业，从这些专业毕业的学生在理论上具有所有专业的毕业生中最大的选择面。

但这种广泛的自由建立在相当高的学习难度上，如果自身能力不足、心态调节不好或并无学习兴趣，导致没有将这些专业学通，那么原本拥有最大转行自由的基础学科将会成为无法逃出的深坑。

作者 |集智社群团队

01

位居知识体系顶层的万金油专业

很多高中生或家长应该都听过“学数学、物理好转行”一类的说法。实际上也确实是这样，优秀的数学、物理专业毕业生去向五花八门，几乎覆盖各行各业，并且不难在各个专业、行业中爬到顶尖。

清华物理系有专门的“数理基础科学”专业，就是抱着向其它专业输送强数理基础的学生的目的而成立的。

历年毕业生中，大量同学在研究生阶段选择了计算机、电子、自动化等计算机类专业；经济、金融等经管类专业；机械、能动等工科类专业；甚至法学、新闻等人文类专业。并且整体上都大受欢迎，甚至相对于这些专业的“土著”还能表现出某种特殊的优势来。

从头部院校的就业去向上也能看出相同的趋势。物理系方向偏实验的博士在毕业后去华为、航天企业、光学企业等做硬件一直是常见的就业方向；近几年还出现了不少毕业后直接去做自动驾驶的例子。

再往上看，数学、物理专业中充满了“转金融年薪百万”的传说和实例，加州理工、普林斯顿等北美顶级院校的数学物理博士更是可以在毕业后和头部对冲基金无缝对接，拿到看起来更加夸张的薪水。

这种情况也不难理解，数学、物理两个专业教授的是最基础，泛用性最高的能力——抽象真实世界，建立模型，求解模型的能力。

而几乎所有专业、所有行业都是在一定的数理基础之上搭建起来，也都对这方面的人才有着不小的需求。表现在科研上，是各专业各方向的知名科学家里总有相当比例有数学、物理背景；表现在业界需求中，则是各企业都欢迎名校数理背景的毕业生。

这也是它们被称为“基础学科”的原因：所谓基础，是指它们是几乎所有学科，所有行业赖以存在的基础，这两个专业所培养的能力在其它专业、行业中也是至关重要的基础能力。

—Σ—

从这一逻辑倒推回去，我们可以发现三种重要的基础能力，分别对应三类这一思路下的基础学科，即

数理能力：搭建模型、求解模型的能力；对应数学、物理、统计学等。

硬件能力：面向特定目标设计、组装、调试、维护各类硬件的能力；对应各类以电子学为核心的学科，如电气工程、机械/自动化专业中偏机电的方向，电子信息专业中偏硬的方向等。

需要注意的是，这里的“硬件能力”并不是通常理解中的“实验能力”或“动手能力”。涉及到实验的学科千千万万，但烧炉子、过柱子、养细胞这些常见的实验操作并不会怎么培养硬件能力——它们追根究底也只是以固定流程操作设备而已。

与之相反，设计并制造一个满足特定要求的发射器或探测器，给原本需要人工操作的系统设计出一套自动控制补丁……这种行为才会真正锻炼到硬件能力。

软件能力：设计算法、写代码，组织、测试、维护项目的能力；对应各类广义的计算机专业（计算机、软件工程，自动化、电子信息专业偏软的方向等）。

自然，这三项基础能力也是支撑转行的核心，毕竟“做模型”，“做软件”，“做硬件”这三者覆盖了绝大部分相对高端的技术工作的核心内容，但凡掌握了三者之一，都会在求职时大受欢迎。

02

学了相当于没学？

学好基础学科自然前途光明，但这些学科可不是谁都学得好的。

基础学科的优点在上一部分中已经讲的差不多了，那么是不是说基础学科会因为这些突出的优点而变成非常值得推荐给高中生的专业呢？

完全不是。

上面那三种能力说起来轻松，但学起来相当困难。即便把目光限定在清华物理系，被数理核心课摧垮自信心，选择转专业跑路的同学也不在少数。甚至因情绪崩溃而休学、退学的人也时常出现。

从笔者的个人经历出发，物理系大致上有两种人：第一种人在所有核心课中卷面分数都在90以上，第二种人的卷面分数则经常在70分左右甚至更低；而且第二种人的数目远远多于第一种人。

归根结底，学得会数理方程和四大力学这些数理核心课程，并不是一件理所当然的事情。

—Σ—

高中数学、物理所涉及到的题目通常只需要几条长度甚短的公式就能解答，然而这就足以让大多数学生惊慌失措，花费大量努力才能逐渐适应；至于真正掌握数理核心课所需要的计算量，则比这多上不止十倍。

而计算量仅仅是最初所需要跨过的门槛，对高度抽象的物理图像的理解，对问题的拆分、简化，都比计算困难得多，更不是所有人都适合去做的。

数理能力固然是三种能力中最难真正掌握的一种（因而在市场上估价也最高），但软件、硬件能力学起来也相当艰难。

纵使计算机专业的毕业生不难得到丰厚的报酬，还是有大量学生会被无法跑通代码的日日夜夜劝退；而电子信息类专业的三门核心基础课，电子电路、随机过程、信号与系统，更是无数大学生的噩梦。

—Σ—

事实上，如果把目光从清北一级顶尖学校挪开，下放到更多、更普通的院校里，那么可能有半数身在基础学科中的人，哪怕是到硕士毕业为止，也没有真正熟练掌握那三种基础能力中的任意一种。

按国家目前对硕士（尤其是专硕）的毕业要求，在不掌握多少核心能力的情况下混毕业并不是什么难事。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。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。

比如说掺石墨烯……

这种现状并不可耻，能够处理需要核心能力的高难度课题的人总归是少数。但它同时是一道希望投身基础学科，或希望发挥基础学科背景优势的人所必须跨过的门槛，跨不过这道门槛的人，学到的只是一门离开了狭窄的应用面之后就基本失去意义的技术而已。

而就业市场对没有核心能力的人相当残酷。虽然基础学科与基础能力会大幅扩展毕业后的出路，但所有这些选择都是基于上文中的三项基础能力实现的。

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。

换言之，被那道门槛拦下的，选择基础学科的学生，并不能从自己的学习、科研经历中获得什么好处，学了相当于没学。

02

总结：回报丰厚的荆棘之路

相比于面向特定方向培养的应用型人才，由基础学科出身，数理/软件/硬件基础扎实的人往往具有更广阔的视野和更扎实的工作能力，因此在就业市场上相当受欢迎。

但与此同时，基础学科的毕业生出路是严重两极分化的。

习得了扎实基础的人自然可以随意换方向、专业，凭借自己的基础能力在就业市场上拿到各种高薪职位；但最终能学会这些基础的人仍然只占少部分，对剩下的大多数人来说，短则四年，长则七到十年的高等教育并不会为他们带来什么帮助。

归根结底，学习基础学科是困难的。

无论是数学专业的数学分析、抽象代数；物理专业的四大力学；计算机专业的数据结构、计算机组成原理；或是电子类专业的电子电路、信号与系统，都是海量大学生记忆里挥之不去的噩梦。

那些推公式/debug/调试设备到凌晨的日日夜夜，那种无论是走在路上、躺在床上、还是拿着筷子吃饭时都有未解决的问题在头脑里嗡嗡作响的感觉，都是投身基础学科后的必经之路。

从这个角度理解，各个专业、行业对基础学科出身的人的欢迎，其实也是一种对这些人的能力与勇气的认可。其中或多或少有着一种“既然你能把原本的专业学明白，那么来我这里之后补补课也一定可以做好”的感觉，支撑着这种认可的，除了几类基础能力的高泛用性，也难免带有一些对这些专业的学习难度的认可。

总而言之，如果你想的是“没有很想学的专业，学一个好转行的算了”，那么基础学科并不是一个适合你的选择。若真的希望投身这些专业，那么兴趣与能力的支撑缺一不可。

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