我这个学期为我们学院高分子材料与工程专业的大三同学们讲授《聚合物成型CAD/CAE基础》课程。全班27人，每次课后都会收到十多名同学发来的邮件，谈论他们的看法、问题、困惑，共享一些资料。我也每次都精心地整理成一个WORD文件，修改里面的错别字和不当表达，用蓝底色字体给出我的意见，在下一次课前群发全班同学，集思广益（同学声明的私下交流内容，则单独回复其邮件）。

下面的邮件是DL同学关于专业选择的一个学期的思考。我想这个话题很有代表性，也是很多大学生曾有的困惑。现在整理出来，相互启发，集思广益。

贾老师：您好！

      我是DL。记得开学初的时候给老师发微信，询问“在人工智能和大数据火热的背景下，我们应该如何培养自己成为一个优秀的材料学人才”，经过一学期的学习，现在我有了一些答案。

      以前我们总有一个错误认识：人工智能=计算机技术+软件技术，但其实在人工智能这一领域内，计算机、软件和算法只是其中的一部分，背后的AI芯片总是被忽略，导致很多学生急忙转行加入CS行列，做程序员写代码。仔细梳理“芯片”制造的工艺流程，发现芯片制造的过程还包括：芯片设计、晶片制作、封装、测试等。再把“封装”这一环节放大看，目前的关键技术问题集中在如何同步实现电子封装材料的高导热性与整体系统导热及界面稳定性，其中对环氧树脂基体和封装工艺的量化分析和优化设计就显得尤为重要。而这也可以成为我们高分子材料领域人才研究的方向。

      上述举例是想说明，我们学生需要认清，人工智能并非只有算法、程序和软件，将人工智能运用在某个工业领域上的生产流程搞清楚，把整个产业精细化后，我们总能找到适合自己的位置。

      以上是我第十四周上课的感悟；如有不妥，还请老师批评指正。祝老师一切顺利！

我的回复：

很好的认识！为什么工业互联网很难落地，而消费互联网飞速发展，是因为工业互联网要求太多的专业技术且必须无缝地融合在一起，这些相关的专业技术就如水桶的板子那样，如果不能有机地组合在一起就不能建造水桶，且任一短板就直接决定水桶的容量。

举例来说，没有材料科学与工程专业知识、机械工程专业知识、传感与控制专业知识，很难把工业互联网运用于材料制备与加工工业、机械制造工业，也就谈不上真正意义上的智能制造。今后多学科实质性的融合在以企业作为创新主体的高质量发展时代里将会更加强化！我们既不能抱残守缺、回归几十年前的传统专业内容，也不能妄自菲薄、这山看着那山高，在强本固基的同时，以开放的心态，积极学习相关专业知识，融会贯通，学以致用，形成自己的综合优势和不可替代性，才是根本！